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摘要AI集成已彻底改变了农业数据的收集，分析和解释的方式，尤其是通过数据融合通过非货车（VANTS）和高级时间序列分析获得的图像的使用。这项工作探讨了在准确性和数字农业的背景下，人工智能技术（AI）的应用（AI）所带来的进步和新观点。dl技术，包括卷积神经网络（CNN），是这种转变的中心。这些深网不仅允许使用RGB以及多光谱数据对农业条件进行有效的对象检测和详细监控，还可以实现农业过程优化。在这里讨论这些技术如何通过实时操作应用来降低成本和最小化环境影响。此外，还对农业中的DL技术进行了全面综述，强调了它们对数字农业和准确性的发展的贡献。还讨论了GPU和加工群集的采用如何促进该行业的重大创新，尤其是专注于在Vant，机器人和农业机器中实施这些技术。关键字：机器学习；遥感;深度学习；万特精确农业。这种详细的分析不仅说明了农业中AI的变革潜力，而且还为未来的研究和技术发展提供了方法，这些方法可以进一步优化农业生产并促进更可持续和有效的培养实践。
用于精确和数字农业的人工智能
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