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智慧農業數據整合與模型轉換之架構
智慧農業數據整合與模型轉換之架構
2023/12/20
由立陶宛維爾紐斯格迪米納斯理工大學研究團隊提出農業數據整合和轉換模型，收集和使用在工作過程中從不同農業機械獲取的數據；該模型確保無論原始數據檔案的格式如何，都能識別目標數據，評估語義內容，並將聚合數據轉換為適合進一步在精準農業管理應用中使用的統一格式，處理後的資料儲存並聚合在專門設計的資料庫中。
國際
開發AI影像分析植物田間反應分析系統
開發AI影像分析植物田間反應分析系統
2023/12/19
由日本橫濱市立大學木原生物科學研究所、京都大學生態研究中心、東京大學與金澤大學等研究團隊開發人工智慧的影像分析系統PlantServation，可以監測植物的狀況並建立了一種以色素量的變化來分析植物對環境的反應的方法。以人工智慧研究方法可應用於多種農作物和野生植物，可為生態學、演化論、農業等做出貢獻。
國際
運用深度機器學習分析韓國飼料作物生產數據及氣候影響性研究
運用深度機器學習分析韓國飼料作物生產數據及氣候影響性研究
2023/12/18
由韓國建國大學、白石大學及國家動物科學研究所之研究團隊進行預測冬季飼料作物義大利黑麥草（IRG）生產力與氣候變遷之關係，並建立飼料作物生產數據和相關氣候數據的基礎資料庫，再以多元迴歸分析和深度學習迴歸來建立生產預測模型，可以預測適合種植區域。
國際
使用聚己內酯奈米除草劑進行雜草治理的新進展
使用聚己內酯奈米除草劑進行雜草治理的新進展
2023/12/16
由俄羅斯夫車臣大學與RUDN大學結合農業生物技術與電腦資通訊之研究團隊進行一項實驗研究，透過研究新引入的材料(例如生物相容性聚合物奈米粒子)的潛力，解決和有效應對主要雜草管理（作物產量低和環境污染），聚己內酯(PCL)奈米粒子由於其低毒性、利用廉價材料大規模合成、可溶解性除草劑等能力，有助於大幅減少除草劑化學分解，可以在農業中用作除草劑。
國際
我們做到了 打造全國農產品冷鏈物流體系 解決產銷問題 拓展內外銷通路 提升農民收益
我們做到了 打造全國農產品冷鏈物流體系 解決產銷問題 拓展內外銷通路 提升農民收益
2023/12/15
面對國內消費型態改變和極端氣候對農業的挑戰，農業部積極打造全力推動冷鏈物流體系，依不同功能、地區及產業需求，策略性建置各項冷鏈軟硬體設備，企圖做到升級農產品質及減少耗損，發揮調節供貨功能、穩定農產價格保障農友收益，並且接軌國際，提升外銷實力，讓全世界都能享用臺灣優良品質的農漁畜產品。
臺灣
中國加快農業綠色低碳關鍵技術攻關
中國加快農業綠色低碳關鍵技術攻關
2023/12/15
推進品種培優、品質提升、品牌打造和標準化生產，加快全產業鏈綠色低碳科技創新，開展以水土資源保護與節約利用、退化和污染耕地治理修復、農業投入品減量、農業廢棄物資源高效利用等為重點的原始創新和關鍵技術攻關。
國際
花椰菜不耐熱栽種費工 農改場發表耐貯省工栽培品種
花椰菜不耐熱栽種費工 農改場發表耐貯省工栽培品種
2023/12/14
台灣花椰菜進入產期，因多不耐熱產季集中影響農民收益、造成加工業者壓力。台南農改場表示，已篩選出2個耐熱品種，可延長產期，且因應農業缺工困境。
塑膠在農業中的使用如何變得更永續
塑膠在農業中的使用如何變得更永續
2023/12/13
奧地利維也納大學針對農業中塑膠的使用進行了研究，探討在農業中使用塑膠的好處和風險，並提出了確保永續使用塑膠的解決方案。
國際
複雜地面系統智慧綜合監測的機會與挑戰
複雜地面系統智慧綜合監測的機會與挑戰
2023/12/12
由黃河科技大學與河南農業大學研究團隊利用來自各種感測器數據，廣泛研究監測平台和技術來完成複雜的監測過程，演算法、理論模型、應用程式和硬體開發等技術未來可用於定向作物、濕地、淡水區域及其複雜地形，對於農田碳排放監測提供貢獻。
國際
FAO和國際水資源管理研究所聯合發布《農業水質：風險和風險緩解》指南
FAO和國際水資源管理研究所聯合發布《農業水質：風險和風險緩解》指南
2023/12/11
聯合國糧食及農業組織 (FAO) 和國際水資源管理研究所 (IWMI) 於2023年10月5日在羅馬水資源論壇上聯合發布了《農業水質：風險和風險緩解》指南，指導農業用水評估和安全使用，並關注健康和環境保護等問題。
國際
農用無人機安裝AI感應噴嘴與扇形噴嘴效果對比
農用無人機安裝AI感應噴嘴與扇形噴嘴效果對比
2023/12/09
由韓國國立農業科學院研究團隊進行將人工智慧和扁平扇形噴嘴安裝在無人機上，以評估其噴霧和害蟲防治性能，對水稻和大豆進行空中噴灑，測量覆蓋率和滲透率，分析作物產量以及病蟲害損失，為未來蟲害防治無人機噴灑系統做出貢獻。
國際
中國基於深度學習的全基因組選擇新方法誕生
中國基於深度學習的全基因組選擇新方法誕生
2023/12/08
中國研究單位提出利用植物海量多組學數據進行全基因組預測的深度學習方法， 可以實現育種大數據的高效整合與利用，將助力深度學習在全基因組選擇中的應用，為智慧設計育種及平台構建提供有效工具。
國際
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