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利用深度學習技術訓練模型建立資料庫,識別逃逸養殖鮭魚
利用人工智慧技術訓練模型,建立鮭魚影像資料庫,幫助快速、簡易分辨逃逸養殖鮭魚,加強對逃逸養殖鮭魚之追蹤與管理
聯合國糧農組織報告:各類災害在過去三十年中造成3.26兆美元損失
根據FAO報告,各類天災在過去三十年中造成農業巨大損失,呼籲政府應透過數位智慧科技建立與基礎環境佈建,協助重塑農業防災模式,由被動應對轉向主動預防。
實驗動物使用量減量9% 農業部推AI管理強化人道措施
農業部近期公布推動實驗動物3R原則(取代、減量、精緻化)之成果,全國實驗動物使用量已減量約9%。目前國內每年使用約110萬至120萬隻動物,其中以齧齒類為大宗,占比近六成。為進一步落實人道管理,農業部建置了導入AI工具的資訊化系統,預計明年啟用,將協助約180家機構提升審查與監督效能,致力在科研發展與動物福利間取得平衡。
研發可生物分解的覆蓋膜,降低農業生產中產生的塑膠汙染
研發利用香茅油進行天然驅蟲的可生物分解覆蓋膜,幫助農民減少塑膠製品的使用,減少對土壤生物造成負面影響的塑膠微粒釋放。
利用基因編輯技術精準破壞致病菌關鍵基因,保護香蕉產業發展
利用基因編輯技術針對致病菌進行基因切割,精準破壞真菌中的關鍵基因,使其失去感染力,不僅成功保護香蕉產業,更有助於打造更具韌性與永續性的農業系統。
了解植物中在低磷環境下的運作機制,培育「營養智慧型作物」
藉由了解植物在演化中面對低磷環境時衍生出的應對機制,幫助研究人員作為培育「營養智慧型」作物研發基礎,在貧瘠土壤中穩定產量,保障糧食安全。
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藉由地理空間影像研究,了解以農業為主的阿肯色州三角洲乾旱趨勢
2025/01/24
阿肯色州大學研究團隊藉由遙測技術與乾旱指標開發Arkansas Vegetation Drought Explorer v.2.0,分析過去該州乾旱情形分布及時間上的變化,並提供決策者面對乾旱時制訂更有效的改善水資源管理策略及減輕危害。
國際
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利用現代科技建置水稻產量預測模型,幫助決策者制定適當的判斷
2025/01/20
利用衛星影像結合人工智慧學習技術,建置快速且準確的水稻產量預測模型,幫助決策者準確制定因應措施,穩定糧食供應。
國際
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機器視覺技術革新農業除草方式,大幅降低除草劑使用量
2025/01/08
利用機器視覺技術進行精準除草,大幅減少除草劑使用量,不僅可降低農業生產成本,更可維持農田生態系統平衡,在農業生產與環境保護實現雙贏願景。
國際
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建置自動化3D電腦模型,提供農場主人客觀了解牛隻行為的途徑
2024/12/30
利用電腦3D模型技術建置牛隻觀察系統,方便農場主人準確了解牛隻行為,提升動物福利
國際
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AI協助繪製超出預期精準度的加州植物地圖
2024/12/24
整合遙測技術與公民科學家提供的數據,藉由深度學習建立Deepbiosphere模型,用以監測氣候變遷下,植物多樣性的即時變化。
國際
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卷積神經網路檢測農作物病蟲害
2024/12/15
中國安徽工業大學電腦科學與技術學院研究團隊提出了一種基於卷積神經網絡(CNN)的輕量級作物害蟲檢測方法,提高農業害蟲的檢測效率和準確性,透過結合YOLOv3的結構改良和新型的輕量級網路設計,該方法能夠在資源受限的設備上實現即時檢測,並且具有較高的準確率,同時降低計算資源的需求。
國際
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人工智慧驅動航空業綠色轉型:永續航空燃料的創新與應用
2024/12/14
航空業為實現2050年淨零碳排目標,永續航空燃料(SAF)被視為關鍵解方,但目前因成本高昂與原料不足僅佔航空燃料的0.2%。運用人工智慧(AI)可優化原料生產、提升轉化效率並分類廢棄物原料,有效降低SAF成本並促進規模化應用,推動航空業邁向永續發展。
國際
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深度學習和無人機影像促進精準農業確保糧食安全
2024/12/13
納米比亞科技大學研究團隊探討了利用高解析度無人機(UAV)影像和先進的卷積神經網絡(CNN)變體AlexNet進行自動作物分類的有效性。研究結果顯示,AlexNet在作物分類的準確性上明顯優於傳統的CNN模型。
國際
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南投米倉大躍進 草屯契作水稻導入智慧科技顧田水
2024/12/12
南投草屯是全縣最大稻作區,導入微型氣象站和大數據技術推動智慧農業升級,提高水稻智能化及農民收益,並透過契作管理和無人機精準防治病蟲害。
臺灣
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智慧農場系統可提高用水效率和高價值作物生產
2024/12/11
韓國智慧農場研究中心研究團隊提出了一種新型的氣霧栽培智慧農場系統,提高水資源的使用效率並促進高價值作物的生產。該系統結合了創新的水循環技術和先進的氣霧噴灑技術,能在各種環境條件下運作,特別適合於室內或空間有限的地區。
國際
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新輻射傳輸建模框架增強植物表型深度學習
2024/12/10
中國南京農業大學研究團隊開發了一個基於Helios 3D植物建模軟體的輻射傳輸建模框架,用於模擬具有完全解析參考標籤的RGB、多光譜/高光譜、熱成像和深度相機影像。這種創新方法大大減少了對勞動密集型手動標註數據集的需求。該框架生成高質量合成影像的能力,使深度學習模型能夠高效地進行高通量植物表型分析,增強作物性狀分析,並為推動農業研究和遙感應用提供高效率的工具。
國際
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日本JA從農業經營管理系統Z-GIS到GAP生產管理
2024/12/09
日本JA導入新型Z-GIS系統提升GAP管理效率,確保食品安全及風險評估,簡化認證過程。
日本
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