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摘要：对植物疾病的早期和准确检测对于确保农业生产力和粮食安全至关重要。传统的疾病检测方法通常是劳动密集型，耗时的，容易出现人为错误。近年来，机器学习（ML）已成为提高植物性疾病检测的精度和效率的强大工具。本文对机器学习技术在识别植物疾病中的应用进行了全面综述。我们探讨了各种ML算法，包括卷积神经网络（CNN），支持向量机（SVM）和随机森林，及其在分析来自图像，光谱数据和环境因素等各种数据源的复杂植物疾病模式中的作用。ML与高级成像技术和物联网（IoT）的集成可以实时监测和快速诊断，从而大大改善了响应时间并减少了作物损失。我们讨论与在农业环境中实施ML解决方案相关的挑战，例如数据采集，模型培训和可扩展性。此外，我们重点介绍了案例研究和最新进展，这些进步证明了ML在不同类型的农作物中疾病检测中的有效性。我们的发现强调了机器学习彻底改变植物性疾病管理的潜力，为更具韧性和可持续的农业实践铺平了道路。
使用深度学习的高级植物疾病检测...
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