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重點新聞

干旱條件下春大麥RIL群體的圖像表型分析：性狀選擇和生物學(xué)解釋

2022/9/1

研究結(jié)果發(fā)現(xiàn)與凸包的幾何形狀，質(zhì)地，棕色像素比例和葉綠素強度有關(guān)的27個性狀的干旱效...
基于無人機多光譜表型分析評價冬小麥水氮利用效率

2022/9/1

本文結(jié)果顯示，基于無人機可用于預(yù)測整個季節(jié)的WUE和NUE時間序列，以選擇優(yōu)良的基因型，并...
多重綜合根系表型與提高耐旱性有關(guān)

2022/9/1

本文作者提出，最耐旱的綜合表型值得考慮作為育種理想型。
Greenotyper：利用分布式計算和深度學(xué)習(xí)的基于圖像的植物表型分析

2022/9/1

本文證明了使用大量靜態(tài)照相機和植物進行自動表型分析是替代依賴傳送帶或移動照相機系...
基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和轉(zhuǎn)移學(xué)習(xí)的高通量大豆種子表型研究

2022/9/1

將Xgboost建模方法與CARS_SPA算法相結(jié)合，可以減少輸入變量，提高模型操作效率。研究結(jié)果...
基于波長變量選擇和機器學(xué)習(xí)方法的無人機圖像高光譜數(shù)據(jù)葉面積指數(shù)估計模型

2022/8/30

將Xgboost建模方法與CARS_SPA算法相結(jié)合，可以減少輸入變量，提高模型操作效率。研究結(jié)果...

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