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农业中的数据科学随着对农民的数据可访问性的增加而发展，这使他们可以分析和做出决策。今天，诸如物联网（IoT）之类的新技术可以在专用数据库和/或数据仓库中收集和存储农场和环境数据（例如土壤数据和水数据）。这些农业数据可以与其他数据源（例如，遥感，气象站和社交媒体）结合使用，高度照亮了应对新挑战的需求，例如使用异质数据。农业中的数据科学旨在通过不同的技术探索和挖掘农业数据，例如机器学习，深度学习，计算机视觉，文本挖掘和大语言模型（LLMS）。例如，数据科学可通过使用多种数据源（例如，传感器数据，文本，卫星图像和植物图像）来预测不同变体的作物产量，动植物和动物疾病，包括降雨，温度波动和土壤条件。因此，农业专业人员和决策者可以使用数据科学来获取有关非洲农业活动的信息和知识。在Daafrica'2024召开的研讨会上，带来了约50名与会者，提交了九个摘要，并终于在该会议记录卷中发表了7篇简短论文。
Daafrica'2024的会议记录 - 非洲农业数据科学
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