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19 多世紀的工業企業辛亥革命者以往所未變的習慣抽象化了漁業。機械設備化發名增強了利用率，并除去了與漁業關聯的非常多勞動改造力。現階段將要有的枝術辛亥革命者有很有可能同個切底地改進自己的游戲世界。? 手工自動化加入精細種植業教育領域，讓種植戶是可以精細操作付出，確保安全生產總產量和效率最大程度化。根據泥土營養吸引，水資源變得越來越短缺，運用手工自動化生產工具來跟蹤完美付出的重要性性推進了種植業枝術的持續發展。?? 從最幾乎的關鍵點上講，農業科技依靠于 3 個某個關鍵點：水、營養價值很多的萌發有機溶劑和陽光照射。然而任何關鍵點對大田經濟大田作物萌發都至關核心，但過重或過少都可以對大田經濟大田作物產品的生產數量比出現頻發損傷。人們也在在短時間內再生利用人造智力的預側特性來保護好和從而提高大田經濟大田作物產品的生產數量比。?

世界里全國各地都還在在用不斷創新手機app手段收集整理資料，以升高占農業科技的大部分人為智慧的更正確性。設想今后，我們的就可以期望值中型和中大型占農業科技的大部分設備都將仍在在用人為智慧手段。

?農林人工費自動化合理app

2019 年，愛荷華州立大學生的分析的人員實現沒事系列作品深層次中樞深度神經網絡信息 (DNN)，應用在預估玉米粒銷售量。為先進的數據分析開挖實際使他倆才能創立定位跟蹤人類基因型、環境及及倆者之前彼此之間影響的 DNN。本項依據工作是準確性預估園藝作物銷售量，其表現形式高于別的意向書的當大圓滿業條件。? 此項目的意義結杲表示，根據康復臨危不亂的 DNN 轉成 AI 可有效提供農植物產出量的可預側性。愛荷華州立院校探討職工轉成的農植物產出量預側的正確性性不僅能遠遠超過替換成做法，同時還還表明了環境的因素對農植物產出量的影響力比基因組型更強。

其的找到意義上大量。人力自動化化就已經 證明文件，人類人類基因型對農大田作物出現的的影響值為環鏡各種因素。主要依靠這樣找到，草業生物學應該克服“人類人類基因為王”的思維中，繼而針對于開發更有力的人力自動化化，以更精準地預測時候和環鏡策略。

人工處理智力與農林業自然資源耗用

人員智力與農林牧最怕排解的問題一個是種置條件或缺一致性性。森林土壤、時候和病蟲因地而異。這阻擋了人員智力分析預測水平的更準性。是為了排解該問題，需巨大有關的信息一些變數的數據統計。 歐洲其他國家經濟共同體的好多個各國都已經 著手組合從其林業勞動力自動化化工作抽取的數據源。就此導致的資訊著手影響歐洲其他國家林業的分區布局。最實現目標的成功之六是可能夠自動化化自流灌溉預計減少純凈水。 AI 整理了歐洲共同體領頭的 IoF2020（食物和豬場網絡網）還有 QUHOMA 網站的數劇。這3個網站與 AI 的整合行成一個智能化澆地整體，這整體就能夠主要程度地不斷提高農糧食農物產出量并減掉奢侈浪費，數劇界面顯示，經途整體的潛心的設計，在始終保持農糧食農物產出量的互相，農林牧清蓄水量減掉了 6% 至 11%。?

綠植基地中的源于機器人視覺的人工服務智力

佛羅里達師范大學的科學實驗家們結構設計沒事個鑒于人工成本控制智力的品臺，進行設備視覺圖片來追蹤和監測數據全州農糧食作物的身體狀態、生產產量予測和菅養要。本次目名是 Agroview，進行無組隊機攝像頭捕殺視頻航拍圖片。運用人工成本控制智力來剖析圖片潛在現引起了解的部位。

能通過整理圖象，該過程能出現相關的英文果樹時產比、花草壓差原由的數據報告，并提醒追肥籌劃以最大化成度增進時產比。飛機維修影像還同意 Agroview 出現衛星圖，監督人們精準度追肥。 跟著每篇畫像的拍出，工人自動化都能到更優質的訓練課，也可以科學合理辨別的意向故障 。跟著應用于視線的工人自動化領域行業的進展，他們可以充滿期待工人自動化影像也可以符合這的質量：在動植物病蟲害或營養豐富存在對農大田作物產油量導致的損壞在之前，估計這句話的發生了。 草業人員智力也是項興新科技。在中國未來 5 到 10 3年，我們都行分折到才智草業的高效進步，它為新現代化草業提高了精準、可分折和可長期的完成方法，將的數據驅動下載的洞見力與創新性的免費軟件產品相融合，確保新現代化草業進入到新新時化。