”大數(shù)據(jù)“讓食用菌產(chǎn)業(yè)越來越智能化

時間：2022-10-24作者：三亞博瑞源科技有限公司瀏覽：230

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  詞條說明

• 種圖家：食用菌數(shù)字化工廠生產(chǎn)輔助平臺

  食用菌數(shù)字化工廠生產(chǎn)輔助平臺可以幫助食用菌生產(chǎn)企業(yè)實現(xiàn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型，提高生產(chǎn)效率和產(chǎn)品質(zhì)量。該平臺包括以下功能： 1. 生產(chǎn)計劃管理：根據(jù)市場需求和生產(chǎn)能力，制定生產(chǎn)計劃，并實時跟蹤生產(chǎn)進(jìn)度。采用智能算法和數(shù)據(jù)分析技術(shù)，對生產(chǎn)計劃進(jìn)行優(yōu)化和調(diào)整，以提高生產(chǎn)效率和降低生產(chǎn)成本。 2. 生產(chǎn)線監(jiān)控：通過傳感器和智能設(shè)備，對生產(chǎn)線進(jìn)行實時監(jiān)控和數(shù)據(jù)采集?？蓪囟?、濕度、光照、CO2濃度等生產(chǎn)環(huán)境參數(shù)進(jìn)行監(jiān)

• 種圖家：未來植物表型研究重點在哪里？

  植物的表型受基因和環(huán)境的雙重影響，難以進(jìn)行重復(fù)的有效測量。植物的表型是基因型和環(huán)境因素復(fù)雜交互的結(jié)果，基因型是表型得以表達(dá)的內(nèi)因，而環(huán)境是表型得以表達(dá)的外因。植物表型研究是研究在特定條件下植物所表現(xiàn)出的可觀察的結(jié)構(gòu)、功能等形態(tài)特征及其變化規(guī)律，正成為學(xué)術(shù)和產(chǎn)業(yè)界公認(rèn)的**研究和應(yīng)用領(lǐng)域之一，是解決面向未來的農(nóng)業(yè)挑戰(zhàn)的**技術(shù)領(lǐng)域之一。目前植物表型研究集中在小麥、擬南芥、水稻、玉米、高粱、大麥、西紅

• 一種基于圖像與深度學(xué)習(xí)的植物生長監(jiān)測育種箱

  隨著成像技術(shù)的不斷進(jìn)步，目前深度學(xué)習(xí)方法在圖像分類方面具有突破性的表現(xiàn)，在植物生長監(jiān)測方面也受到廣泛關(guān)注。但是，植物生長的注釋仍然是植物監(jiān)測中一個具有挑戰(zhàn)性的方面。接下來種圖家小編帶著大家一起了解一種基于圖像與深度學(xué)習(xí)的植物生長監(jiān)測技術(shù)，包括對植物生長監(jiān)測和基于圖像表型技術(shù)的簡要介紹。據(jù)小編所知，這種植物生長監(jiān)測育種箱包括環(huán)境模擬、生長狀態(tài)、環(huán)境曲線三大部分。其中在環(huán)境模擬部分，可以根據(jù)實驗需求制

• 【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(chǎn)業(yè)中較重要的土壤真菌病害之一，會導(dǎo)致糧食生長不良，產(chǎn)量損失嚴(yán)重。篩選冠腐病作物是控制冠腐病的關(guān)鍵因素之一，其關(guān)鍵挑戰(zhàn)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(xué)家在短時間內(nèi)觀察許多植物的冠部和根部區(qū)域，費時費力。本研究利用高通量植物表型設(shè)備，準(zhǔn)確、經(jīng)濟(jì)、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、