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【表型大數據】魚類二維形態表型分析儀產品特征


    三亞博瑞源科技有限公司專注于表型系統解決方案,表型分析儀,食用菌表型設備等

  • 詞條

    詞條說明

  • 導致食用菌菌絲稀疏的因素以及解決辦法

    菌絲與菌種質量有關,菌種質量決定著產量。那么哪些因素會導致菌絲稀疏?用什么方法可以防治?菌絲一般出現增長速度較慢、纖弱、無力、稀疏。那么形成此現象的原因有以下幾種:**,種源特性退化、老化;*二,基料的含水量過低、pH過高或過低;*三,接近酸敗,培養溫度過高、濕度過大,基料營養的配比不合理;*四,種源自身帶有病毒和病菌等。那么如何防治呢?一起來看看小編的講解吧~?防治措施1、選用

  • 使用深度學習技術從無人機低空遙感圖像中檢測麥穗

    深度學習使機器模仿視聽和思考等人類的活動,解決了很多復雜的模式識別難題,使得人工智能相關技術**了很大進步。它的較終目標是讓機器能夠像人一樣具有分析學習能力,能夠識別文字、圖像和聲音等數據。 深度學習是一個復雜的機器學習算法,在語音和圖像識別方面**的效果,遠遠**過先前相關技術。比如,在農業發展領域里表型研究方面就得到較大的應用。?隨著以機器學習乃至深度學習等為代表的數據處理技術快速發展

  • 智慧農業對我國農業育種發展的意義

    智慧農業是一種發展趨勢,強調在基于網絡的高科技農場監督周期中,在機械、設備和傳感器中使用信息和通信技術。創新技術、物聯網和云計算預計將促進智慧農業的發展,并開始在農業中使用機器人和人工智能。近些年我國農業產業數字化、智能化變革正在加快,IoT、5G、AI、大數據、云計算等數字技術讓農業作物監測、精細化育種和環境資源按需分配成為現實。目前我們已經可以依靠衛星遙感、物聯網設備來進行農業數據的獲取,利用

  • 【植物表型】利用高光譜成像檢測小麥早期冠腐病

    冠腐病是**糧食產業中較重要的土壤真菌病害之一,會導致糧食生長不良,產量損失嚴重。篩選冠腐病作物是控制冠腐病的關鍵因素之一,其關鍵挑戰在于生長初期上部莖葉無明顯癥狀。目前人工篩選需要病理學家在短時間內觀察許多植物的冠部和根部區域,費時費力。本研究利用高通量植物表型設備,準確、經濟、無損傷的高光譜影像檢測小麥生長初期的冠腐病,選擇了4個不同抗性水平的澳大利亞商品小麥品種(Aurora、 Yitpi、

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