XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System模型结构
增强了辣椒植物中植物疾病检测的深度学习模型结构
摘要。描述了一种用于分类和检测辣椒植物中植物疾病的新的深度学习模型。它是建立在Mobilenet架构的修改版本上的。该模型通过结合复杂的优化模型和可靠的培训程序来克服了常规诊断工具的高计算成本和限制适应性。该模型大大减少了准确诊断所需的时间和资源，同时有效地管理复杂的疾病表现，诊断精度为97.18％。使用Chilli Leaf图片数据集，数据增强和精细调整技术，该模型显示出在农业环境中实时疾病诊断的希望。该研究强调了高质量图像数据和广泛的培训数据集的重要性，呼吁在各种气候和环境条件下进行进一步评估，以确保鲁棒性和适应性。这项研究为不同农业背景下的基于AI的模型打开了新的机会，有可能导致精确耕作的重大进步。
新模型整体揭示了如何强迫不确定性和模型结构改变社区地球系统M
摘要。气候仿真不确定性是由间变异性，模型结构和外部强迫引起的。模型对比子（例如，耦合模型对立面项目； CMIP）和单模大型合奏已提供了对不确定性源的见解。在COSM2（CMIP6-ERA模型）和CESM1（CMIP5-ERA模型）的CESM2（CESM2）进行了大范围。我们将其称为CESM2-LE和CESM1-LE。这些模拟中使用的外部强迫已更改为与其CMIP生成一致。结果，CESM2-LE和CESM1-LE集合之间的差异表示是模型结构和强迫的变化。在这里，我们提出了新的Enble模拟，使我们能够将这些模型结构和强迫差异的影响分开。我们的新CESM2模拟使用CMIP5强制进行与CESM1-LE中使用的模拟进行。我们发现，由于气溶胶对模拟气候的影响，历史强迫不确定性的强烈影响。在历史时期，迫使驱动器减少了CESM2-LE相对于CESM1-LE的全球变暖和海洋热吸收，而CESM1-LE被模型结构的影响所抵消。模型结构和强迫在全球范围内的影响，北极表现出与全球平均值对比的独特信号。
定制图形模型结构 - WRAP：Warwick
版权和再利用：本论文可在线获取，并受原始版权保护。请向下滚动以查看文档本身。请参阅此项目的存储库记录以获取帮助您引用它的信息。我们的政策信息可从存储库主页获取。有关更多信息，请联系 WRAP 团队：wrap@warwick.ac.uk