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Daafrica'2024的会议记录 - 非洲农业数据科学
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。
精准农业中的人工智能（AIoT）
精准农业对于实现可持续粮食生产以满足日益增长的粮食需求至关重要。近几十年来，人工智能 (AI) 和物联网 (IoT) 的技术进步有助于解决各种农业领域问题，优化资源利用率（例如水、农药、肥料、种子、能源），改善生产管理和生产力，并减少对劳动力的依赖。人工智能和物联网应用越来越多地用于精准农业应用，例如作物生长监测、除草控制、病虫害检测、种植、作物产量估算、定向喷洒和授粉、智能灌溉和养分管理、田间分析和植物表型分析。例如，使用机器学习和深度学习模型的基于物联网的应用被广泛用于识别水果、蔬菜、杂草、害虫和疾病，并测量土壤质量和养分。这些信息有助于提供更好的作物管理实践。尽管人工智能和物联网技术在精准农业中取得了进展，但以 AIoT 形式结合使用这些技术仍处于早期阶段，在数据采集和连接以及基于边缘计算处理能力的人工智能算法优化等方面仍存在许多挑战需要解决。本研究课题重点关注人工智能和物联网应用领域在大田作物和特种作物精准农业技术方面的最新进展。本研究课题吸引了 9 篇研究文章和 3 篇评论文章。这些文章揭示了应用机器学习和深度学习技术在各种精准农业应用方面的研究进展和趋势。机器人采摘在解决手工劳动密集型和时间敏感的采摘作业的劳动力短缺问题方面发挥着重要作用。例如，Sun 等人提出使用 YOLO-P 来检测自然果园环境中的梨以供机器人采摘。他们提出将混洗块与卷积块注意模块 (CBAM) 集成作为 YOLOv5 网络的主干。总共使用 5,257 张包含各种背景和照明条件的图像来训练和测试所提出的方法。进行了不同的消融实验来检查稳健性和
主管管理和监视Sardar Vallabhbhai Patel农业与技术大学MODIPURAM，MEERUT-250110（北方P
如果任何申请人都发现任何差异或对其分数有异议，则可以将同样的内容传达给邮件ID。招聘2023@svpuat.edu.in以及07.01.2025或之前的支持文件。在邮寄异议/表示时，候选人必须提及广告编号。和主题中帖子的序列号，没有反对意见。进一步澄清的是，通知中提到的分数是基于候选人在筛选中根据广告发布的计分卡所获得的标记，仅在Web门户中显示该分数的评分卡并不使候选人符合面试的资格。最终符合条件的候选人的最终清单将很快上传到门户网站。〜- ~~主管管理和监视
2024农业和食品系统研究员概况
塞缪尔（Samuel）被安置在Uri Greenhouse和Botanical Center，在那里他支持URI Greenhouse Cost Center和Uri植物园。与URI大师园丁紧密合作，为旨在提升花园的整体教育任务的各种项目做出了贡献。他的努力增加了花园中的公众参与和学习机会。此外，塞缪尔（Samuel）为罗德岛（Rhode Island）农业社区的资源Uri Greenhouse Cost Center提供了重要的支持，协助运营需求和社区外展。塞缪尔（Samuel）的工作有助于促进该中心在支持农业部门的作用，并促进全州教育与可持续农业实践之间的联系。
生成人工智能与选举诚信
尤其是，人们对在政治竞选和选举的其他方面增加人工智能产生了很大的担忧。“选举中的人工智能”已成为今年的主导主题，在这一年中，大量选举的汇聚和生成式人工智能工具在公众中的出现使人们认为这是一种单一、广泛的威胁，而不是更复杂、多样且目前有限的用例。对未知事物的恐惧，特别是与人工智能工具在选举中产生的影响（无论是积极的还是消极的）有关的恐惧，因其实际和感知的不透明性和难以追踪而加剧。人工智能尚未被充分理解、信任或监管，其部署和使用的透明度和道德性在很大程度上由拥有自身利益和底线的科技公司决定。
通过人工智能对农产品进行分级，提高农民收入
Intello 的人工智能可以根据智能手机拍摄的照片生成即时质量指标。这可以实现农产品分级，即对食品图像进行自动质量分析，这是一种准确可靠的方法，可根据颜色、大小和形状对新鲜产品（水果、谷物、蔬菜、棉花等）进行分级。其工具有助于实现质量评估的透明度和标准化，从而降低农业供应链中的价值风险和浪费。它已经开发出一种适用于水果、蔬菜和香料的即用型解决方案。
农业人工智能
人工智能 (AI) 越来越多地应用于社会的各个领域，为各种活动提供决策支持。农业部门预计将受益于人工智能和智能设备的使用增加，这一概念称为智能农业技术。由于农业部门面临着多项同时出现的挑战，例如边际利润的缩减、复杂的泛欧法规以及减轻环境足迹的要求，人们寄予厚望，智能农业将使个体农民和行业利益相关者受益。然而，大多数先前的研究仅关注实施和优化特定智能农业技术的一小部分特征，而没有考虑所有可能的方面和影响。本论文研究了在瑞典农业企业实施人工智能时的技术和非技术机会和障碍。农业的三个部门受到审查：耕地种植、牛奶生产和牛肉生产。作为论文的基础，文献综述修订了以前对智能农业的研究。此后，对 27 名受访者的访谈研究既探讨了智能农业技术的敏感性和成熟度，也提供了人工智能在农业中选定的三个应用的技术要求示例。研究结果包括一系列既促进又阻碍转型的因素。主要发现的机遇是智能农业对多个行业利益相关者的战略议程的重要性、通过共享机械将软件技术作为一种服务的总体趋势、大量的现有数据以及农民对新技术的浓厚兴趣。相比之下，论文指出的主要障碍是数据所有权的技术和立法挑战、潜在的网络安全威胁、对明确阐述的商业案例的需求以及该行业有时缺乏技术知识。论文的结论是，宏观趋势指向智能农业转型，但转型的速度将取决于已发现障碍的解决方案。
人工智能作为增强数据完整性和数据安全性的工具
除了推动 IP（知识产权领域）的技术进步之外，由于图灵测试，我们还见证了 21 世纪人工智能应用的范式转变。人工智能领域的快速发展得益于算法的改进、网络计算能力的提高以及捕获和存储空前大量数据的能力的提高。我们潜意识中不知不觉地将人工智能融入了我们的现实世界体验和应用中，这使得人工智能成为我们日常生活的一部分。人工智能的主要特征是，一旦它开始发挥作用，就不再被称为人工智能，而是成为一种常见的计算形式。例子包括电话另一端的自动语音或根据您的偏好和先前搜索推荐餐厅或电影。这些例子集中在我们日常生活的既定方面，经常忽略语音识别、自然语言处理和自然语言理解等人工智能技术。
Agrirobot获得资金以加速自主农业安全软件的发展。
lizzie blythe lizzie.bly@ederalab.co.uk初级客户经理+44（0）20 805 850 18 Sam Salzman sam.salzman@ederalab.co.uk.co.uk International PR Executive +44（0）7848 698 867
这是我的脚吗？实验诱导患有身体完整性焦虑症的个体丧失所有权
在身体完整性障碍 (BID) 中，尽管感觉运动功能正常，但原本健康的个体会感觉身体的某个部分不属于自己。理论和经验证据表明，受影响的身体部位与高阶多感觉皮质身体网络的整合减弱。在这里，我们使用了混合现实中的多感觉刺激范式来调节和研究下肢 BID 患者身体 (不) 所有权背后的多感觉处理。在 20 名 BID 参与者中，在受影响和未受影响的身体部位的视觉和触觉信息之间引入延迟后，测量了延迟感知和身体所有权。与预测的不同，两个身体部位的延迟感知没有差异。然而，具体到受影响的肢体，所有权较低，并且受延迟的调节更强烈。这些发现可能遵循了 BID 对在线自下而上感官信号的依赖性更强的想法。