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📰 建立信任：在农业应用中验证人工智能（AI）和机器学习的有效性 - 生物通

人工智能（AI）和机器学习（ML）在农业领域的应用正在不断发展，涵盖了数据治理、模型验证和法规整合等多方面。通过遵循FAIR原则和DAMA-DMBOK框架，AI和ML的可靠性得到了提升，推动了新的农业化学品的发现和农药残留的预测。在2025年美国化学会会议上，国际专家讨论了技术整合的机遇与挑战，强调了数据整理和基础设施建设的重要性，以确保数据的可转移性和可重复性。

在产品开发中，AI和ML的有效应用不断深化，特别是在残留物分析和环境风险评估等方面。通过严格的验证和最佳实践，许多研究展示了AI驱动的模型如何提高农业产品的效率和安全性。例如，开发的预测模型能够估计玉米中的潜在残留物水平显示出在产品标签优化中的潜力。这表明AI与传统专家评估的准确性相当，简化了方法评估的过程。

未来，AI和ML在农业领域的前景广阔，受益于快速技术创新和对监管协调的承诺。随着学术界和行业的合作日益紧密，这些技术将更好地应对现代农业的复杂性，为监管批准的系统开辟新机遇，实现可持续的农业创新。新兴技术的涌现将进一步推动农业领域的发展，使得AI和ML能够提供可靠的解决方案。

🏷️ #人工智能 #农业应用 #机器学习 #数据治理 #产品开发

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📰 基于介电特性的双预测方法：用于水稻品质评估的水分含量和体积密度的同时测定 - 生物通

本研究提出了一种基于微波介电特性的双预测方法，旨在实现水稻品质评估中水分含量和体积密度的同步检测。通过2-4GHz的自由空间微波技术，结合多种机器学习模型，研究团队成功实现了水稻多品种水分含量和容重的高精度预测，显著提高了检测的准确性和效率，解决了传统方法中样本破坏和操作复杂的问题。

研究中开发的非接触式、便携式检测系统，能够在仓储管理和粮米加工等场景中，实时监测水分和密度，降低了检测误差，并提升了质量追溯的效率。此外，系统的经济效益显著，预计在投资回收期内可实现可观的成本节约和质量提升，推动农业智能化转型。

未来，研究团队计划进一步优化系统性能，提升模型的泛化能力，并探索更多的应用场景。该技术不仅有助于减少粮食损耗，还能在可持续发展中发挥重要作用，推动农业检测行业向数据驱动决策转型。

🏷️ #水稻 #微波技术 #机器学习 #品质评估 #农业检测

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📰 综述：农业水资源和水库水资源管理优化与替代模型的综合研究 - 生物通

本文综述了农业水资源和水库管理的优化模型及机器学习应用，分析了超过400篇文献，探讨了优化模型在灌溉和多目标水库管理等领域的应用。研究强调了机器学习代理模型在提升计算效率和多利益相关者协作优化水资源配置中的重要性。通过使用NSGA-II、PSO等算法，研究指出这些方法在解决农业与水电多目标冲突中的关键作用，并强调了气候变化下跨流域协同管理的必要性。

水资源管理的复杂性在于其涉及多个领域，农业用水的增加可能对水生态系统产生影响，因此需要综合考虑农业、环境、社会经济和水文气候等不同目标。研究采用多学科视角，将优化模型与机器学习结合，提升了水资源管理效率。替代模型的引入减少了对复杂模拟模型的依赖，提高了计算效率，为水资源管理提供了有效解决方案。

尽管优化方法在水资源管理中展现出巨大潜力，但在实际应用中仍面临诸多挑战，如收敛速度慢和数据获取成本高等问题。未来研究需探索更高效的优化方法，以适应不断变化的水资源管理需求。综上所述，优化模型为解决水资源短缺和促进可持续发展提供了重要手段，未来应进一步探索其多维度应用。

🏷️ #农业水资源 #水库管理 #优化模型 #机器学习 #可持续发展

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