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    ​AI人工智能6大应用场景

    在农业场景,主要包括有作物管理、害虫和杂草处理、疾病管理、土壤管理、产量预测和管理等。作物管理,主要提供作物选择,施肥建议,使得作物免受恶劣天气影响等;害虫和杂草处理,即识别害虫和杂草,提供处理害虫和杂草的相关建议,推测害虫行进路线和繁殖规模和速度,推测杂草的生长状态和发展等;疾病管理,即预测、识别分类作物病害;土壤和作物管理,包括评估作物表面土壤湿度,预测天气,结合天气预测结果进行灌溉等;产量预测和管理,根据气候,季节等因素提供最佳播种时间建议,并预测最佳收成时间和最终产量等。其主要运用的AI技术最开始是基于规则的专家系统,发展到后来的模糊推理系统和人工神经网络的结合。主要涉及模式识别,图像识别等。

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    一文看懂AI数学发展现状,清华校友朱松纯学生一作,还整理了份必备阅读清单

    杨净 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI AI学数学,确实有点火。 且不论这两大领域的大拿纷纷为其站台,就是每次相关进展一出炉,就受到众多关注,比如AI求解偏微分方程。 △每年相关论文估计数量 既然如此,AI学数学到底学得怎么样了。 现在有团队专门梳理了十年发展历程,回顾了关键任务、数据集、以及数学推理与深度学习交叉领域的方法,评估现有的基准和方法,并讨论该领域未来的研究方向。 值得一提的是,他们还很贴心的整理了相关资源,在Github上放上了阅读清单以供食用。 接下来,就带你一文看尽。 一文

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