菌絲和孢子有什么區別？

時間：2022-10-25

作者：三亞博瑞源科技有限公司

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【種圖家植物表型】基于無人機表型監測出苗前施用除草劑對大豆植株的傷害
除草劑在農業種植中除草的必要手段之一，隨著除草劑的使用在過去幾年中持續增加，為了解決除草劑對作物的損害問題。評估除草劑施用后對作物的損害，這對于確定潛在的產量損失和提出減輕其影響的解決辦法至關重要。但確定除草劑造成的危害往往需要專業人員進行實地評估，這使得研究人員和農民難以監測除草劑對農田造成的損害程度。目前有一種無人機進行采集的圖像數據可以作為雜草管理科學技術研究的基準，以補充從地面系統觀測的結
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
透過表型數據，讀懂植物語言，推進4.0時代種業發展
世界種業已開始進入“常規育種+生物技術+數字化”的“4.0時代”，意味著種業正迎來以轉基因、基因編輯、全基因組選擇、人工智能等技術融合發展為標志的新一輪科技革命。這對我國種業而言，既是挑戰，較是難得的發展機遇。抓住機遇，有序推進生物育種產業化勢在必行，然而在這推進過程中離不開表型數據的協助。表型技術應用的發展表型數據對于植物育種和智慧農業至關重要，因為表型是植物的語言，是植物表達自己生長狀態的
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