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InsectNet 技术可识别世界各地和农场周围的昆虫
爱荷华州立大学的研究人员领导开发了 InsectNet，以帮助世界各地的农民。该应用程序由 1200 万张昆虫图像数据集支持，其中包括许多由公民科学家收集的图像，可以识别和预测超过 2500 种昆虫，准确率超过 96%。
来源:爱荷华州立大学昆虫网络识别。
Ames，爱荷华州 - 一名农民注意到叶子上的一种陌生的昆虫。 这是传粉媒介吗？还是害虫？收获时好消息？还是坏？需要控制吗？或不？ 农民可以拍摄图片，使用智能手机或计算机将照片馈入基于网络的应用程序，并在机器学习技术的帮助下，恢复实时信息。 “该应用程序识别昆虫，并返回其分类学分类和在生态系统中的作用，作为害虫，捕食者，传粉媒介，寄生虫，分解体，草食动物，指标和侵入性物种，”最近发表的一份昆虫网的科学论文说。由PNAS Nexus杂志。爱荷华州立大学的Baskar Ganapathysubramanian和Arti Singh是相应的作者。 （有关作者的完整列表，请参见侧边栏。） 描述昆虫网的科学论文 pnas nexus 昆虫网络由1200万昆虫图像的数据集（包括公民科学家收集的许多图像）支持，以超过96％的精度为2500多种昆虫物种提供了识别和预测。当应用程序不确定昆虫时，它说这是不确定的，当用户提供答案时，用户更有信心。 昆虫网 并且，由于该应用程序是作为全局到本地模型构建的，因此可以使用专家验证的本地和区域数据集对其进行微调。这使其对各地的农民有用。 因此，要当心，军虫，切虫，蚱hoppers，臭虫和所有其他有害昆虫。而且，您好，蝴蝶，蜜蜂和所有其他传粉媒介。很高兴见到您，甲虫，救世主和所有其他害虫掠食者。 “我们设想昆虫网络以补充现有方法，并成为应对农业挑战的日益增长的AI技术的一部分。” 研究人员 农艺学 因此，该应用程序可用且灵活。但是可以访问吗？ 工程 AI弹性农业研究所 url
Ames，爱荷华州 - 一名农民注意到叶子上的一种陌生的昆虫。
这是传粉媒介吗？还是害虫？收获时好消息？还是坏？需要控制吗？或不？
农民可以拍摄图片，使用智能手机或计算机将照片馈入基于网络的应用程序，并在机器学习技术的帮助下，恢复实时信息。
“该应用程序识别昆虫，并返回其分类学分类和在生态系统中的作用，作为害虫，捕食者，传粉媒介，寄生虫，分解体，草食动物，指标和侵入性物种，”最近发表的一份昆虫网的科学论文说。由PNAS Nexus杂志。爱荷华州立大学的Baskar Ganapathysubramanian和Arti Singh是相应的作者。 （有关作者的完整列表，请参见侧边栏。） 描述昆虫网的科学论文pnas nexus
昆虫网络由1200万昆虫图像的数据集（包括公民科学家收集的许多图像）支持，以超过96％的精度为2500多种昆虫物种提供了识别和预测。当应用程序不确定昆虫时，它说这是不确定的，当用户提供答案时，用户更有信心。昆虫网
并且，由于该应用程序是作为全局到本地模型构建的，因此可以使用专家验证的本地和区域数据集对其进行微调。这使其对各地的农民有用。
因此，要当心，军虫，切虫，蚱hoppers，臭虫和所有其他有害昆虫。而且，您好，蝴蝶，蜜蜂和所有其他传粉媒介。很高兴见到您，甲虫，救世主和所有其他害虫掠食者。
“我们设想昆虫网络以补充现有方法，并成为应对农业挑战的日益增长的AI技术的一部分。”
研究人员农艺学
因此，该应用程序可用且灵活。但是可以访问吗？ 工程 AI弹性农业研究所url