Deep Learning for Agricultural Visual Perception Crop Pest and Disease Detection Introduction The world is facing an unprecedented challenge in feeding its growing population while preserving the environment. One of the major factors affecting crop yields is the presence of pests and diseases, which can cause significant damage to crops, leading to economic losses and food insecurity. To address this issue, researchers have been exploring the use of deep learning technology in the intelligent monitoring of crop diseases and pests. This monograph provides a detailed and systematic introduction to the application of deep learning technology in this area, focusing on the need to study and understand the process of technological evolution and the possibility of developing a personal paradigm for perceiving the technological process of developing modern knowledge as the basis for the survival of humanity and the survival of the unification of people in a warring state. Background With the increasing demand for food due to population growth, the need for accurate and efficient crop disease and pest detection has become more pressing than ever. Traditional methods of detecting crop diseases and pests rely on human observation and manual inspection, which are time-consuming, labor-intensive, and often prone to errors. Deep learning technology, which is based on artificial neural networks, offers a promising solution to this problem. By analyzing large amounts of data, deep learning algorithms can learn to recognize patterns and make predictions with high accuracy.

Глубокое обучение сельскохозяйственному зрительному восприятию вредителей сельскохозяйственных культур и выявлению заболеваний Введение Мир сталкивается с беспрецедентной проблемой питания растущего населения при сохранении окружающей среды. Одним из основных факторов, влияющих на урожайность сельскохозяйственных культур, является наличие вредителей и болезней, которые могут нанести значительный ущерб сельскохозяйственным культурам, что приведет к экономическим потерям и отсутствию продовольственной безопасности. Чтобы решить эту проблему, исследователи изучают использование технологии глубокого обучения в интеллектуальном мониторинге болезней сельскохозяйственных культур и вредителей. Эта монография содержит подробное и систематическое введение в применение технологии глубокого обучения в этой области, акцентирование внимания на необходимости изучения и понимания процесса технологической эволюции и возможности выработки личностной парадигмы восприятия технологического процесса развития современного знания как основы выживания человечества и выживания объединения людей в воюющем государстве. Справочная информация В связи с растущим спросом на продовольствие из-за роста населения необходимость точного и эффективного выявления болезней сельскохозяйственных культур и вредителей стала как никогда насущной. Традиционные методы выявления болезней и вредителей сельскохозяйственных культур основаны на наблюдении человека и ручном осмотре, которые отнимают много времени, трудоемки и часто подвержены ошибкам. Технология глубокого обучения, в основе которой лежат искусственные нейронные сети, предлагает перспективное решение этой проблемы. Анализируя большие объемы данных, алгоритмы глубокого обучения могут научиться распознавать закономерности и делать прогнозы с высокой точностью.

Formation approfondie sur la perception visuelle agricole des ravageurs des cultures et la détection des maladies Introduction monde est confronté à un défi sans précédent de nourrir une population croissante tout en préservant l'environnement. L'un des principaux facteurs qui influent sur le rendement des cultures est la présence de ravageurs et de maladies qui peuvent causer des dommages importants aux cultures, entraînant des pertes économiques et une insécurité alimentaire. Pour résoudre ce problème, les chercheurs étudient l'utilisation de la technologie de l'apprentissage profond dans la surveillance intelligente des maladies des cultures et des ravageurs. Cette monographie contient une introduction détaillée et systématique à l'application de la technologie de l'apprentissage profond dans ce domaine, en mettant l'accent sur la nécessité d'étudier et de comprendre le processus d'évolution technologique et la possibilité d'élaborer un paradigme personnel de la perception du processus technologique du développement des connaissances modernes comme base de la survie de l'humanité et de la survie de l'unification des gens dans un État en guerre. Contexte Compte tenu de la demande croissante de denrées alimentaires en raison de la croissance démographique, il est devenu plus urgent que jamais de détecter avec précision et efficacité les maladies des cultures et les organismes nuisibles. s méthodes traditionnelles de détection des maladies et des ravageurs des cultures reposent sur l'observation humaine et l'inspection manuelle, qui prennent beaucoup de temps, prennent du temps et sont souvent sujettes à des erreurs. La technologie de l'apprentissage profond, qui repose sur des réseaux neuronaux artificiels, offre une solution prometteuse à ce problème. En analysant de grandes quantités de données, les algorithmes d'apprentissage profond peuvent apprendre à reconnaître les schémas et à faire des prévisions avec une grande précision.

Aprendizaje profundo sobre la percepción visual agrícola de las plagas de los cultivos y la detección de enfermedades Introducción mundo enfrenta el desafío sin precedentes de alimentar a una población en crecimiento mientras preserva el medio ambiente. Uno de los principales factores que influyen en el rendimiento de los cultivos es la presencia de plagas y enfermedades que pueden causar d importantes a los cultivos, lo que ocasionaría pérdidas económicas y inseguridad alimentaria. Para resolver este problema, los investigadores están estudiando el uso de la tecnología de aprendizaje profundo en el monitoreo inteligente de enfermedades de cultivos y plagas. Esta monografía contiene una introducción detallada y sistemática a la aplicación de la tecnología del aprendizaje profundo en este campo, haciendo hincapié en la necesidad de estudiar y comprender el proceso de evolución tecnológica y la posibilidad de generar un paradigma personal de percepción del proceso tecnológico del desarrollo del conocimiento moderno como base para la supervivencia de la humanidad y la supervivencia de la unión de las personas en un Estado en guerra. Antecedentes Debido al aumento de la demanda de alimentos debido al crecimiento demográfico, la necesidad de identificar con precisión y eficacia las enfermedades de los cultivos y las plagas se ha vuelto más urgente que nunca. métodos tradicionales de detección de enfermedades y plagas de los cultivos se basan en la observación humana y la inspección manual, que consumen mucho tiempo, requieren mucho tiempo y suelen estar expuestos a errores. La tecnología de aprendizaje profundo, basada en redes neuronales artificiales, ofrece una solución prometedora a este problema. Al analizar grandes cantidades de datos, los algoritmos de aprendizaje profundo pueden aprender a reconocer patrones y hacer predicciones con alta precisión.

Formação profunda para a visão agrícola de pragas agrícolas e detecção de doenças Introdução Mundo enfrenta um problema sem precedentes de nutrição de populações crescentes enquanto preservam o meio ambiente. Um dos principais fatores que influenciam a produção agrícola é a presença de pragas e doenças que podem causar danos significativos às culturas agrícolas, causando perdas econômicas e falta de segurança alimentar. Para resolver este problema, os pesquisadores estudam o uso da tecnologia de aprendizagem profunda no monitoramento inteligente de doenças agrícolas e pragas. Esta monografia contém uma introdução detalhada e sistemática à aplicação da tecnologia de aprendizagem profunda nesta área, enfatizando a necessidade de explorar e compreender o processo de evolução tecnológica e a possibilidade de estabelecer um paradigma pessoal para a percepção do processo de desenvolvimento do conhecimento moderno como base para a sobrevivência da humanidade e a sobrevivência da união das pessoas em um Estado em guerra. Informações de referência Devido à crescente demanda por alimentos devido ao aumento da população, a necessidade de detectar de forma precisa e eficaz doenças agrícolas e pragas tornou-se mais urgente do que nunca. Os métodos tradicionais de detecção de doenças e pragas agrícolas são baseados na observação humana e exames manuais que demoram muito tempo, são trabalhosos e frequentemente sujeitos a erros. A tecnologia de aprendizagem profunda baseada em redes neurais artificiais oferece uma solução promissora para este problema. Analisando grandes quantidades de dados, algoritmos de aprendizagem profunda podem aprender a reconhecer padrões e fazer previsões com alta precisão.

Formazione profonda per la percezione visiva agricola dei parassiti delle colture e l'individuazione delle malattie Introduzione Il mondo affronta un problema senza precedenti di nutrizione della popolazione in crescita, mantenendo l'ambiente. Uno dei fattori principali che influenzano i rendimenti delle colture è la presenza di parassiti e malattie che possono danneggiare notevolmente le colture, causando perdite economiche e insicurezza alimentare. Per risolvere il problema, i ricercatori stanno studiando l'uso di tecnologie di formazione approfondita nel monitoraggio intelligente delle malattie delle colture e dei parassiti. Questa monografia contiene un'introduzione dettagliata e sistematica all'applicazione della tecnologia di apprendimento approfondito in questo campo, ponendo l'accento sulla necessità di studiare e comprendere il processo di evoluzione tecnologica e sulla possibilità di sviluppare un paradigma personale per la percezione del processo tecnologico dello sviluppo della conoscenza moderna come base della sopravvivenza dell'umanità e della sopravvivenza dell'unione umana in uno stato in guerra. Dati di riferimento A causa della crescente domanda alimentare dovuta all'aumento della popolazione, la necessità di individuare con precisione ed efficacia le malattie delle colture e dei parassiti è diventata più urgente che mai. I metodi tradizionali per individuare le malattie e i parassiti delle colture sono basati sull'osservazione umana e sull'ispezione manuale, che richiede molto tempo, fatica e spesso sono soggetti a errori. La tecnologia di apprendimento approfondito, basata su reti neurali artificiali, offre una soluzione promettente al problema. Analizzando grandi quantità di dati, gli algoritmi di apprendimento profondo possono imparare a riconoscere gli schemi e fare previsioni con grande precisione.

Tiefes rnen der landwirtschaftlichen visuellen Wahrnehmung von Pflanzenschädlingen und der Erkennung von Krankheiten Einleitung Die Welt steht vor einer beispiellosen Herausforderung, eine wachsende Bevölkerung zu ernähren und gleichzeitig die Umwelt zu schützen. Einer der Hauptfaktoren, die die Ernteerträge beeinflussen, ist das Vorhandensein von Schädlingen und Krankheiten, die erhebliche Schäden an landwirtschaftlichen Kulturen verursachen können, was zu wirtschaftlichen Verlusten und Ernährungsunsicherheit führen wird. Um dieses Problem anzugehen, untersuchen Forscher den Einsatz von Deep-arning-Technologie bei der intelligenten Überwachung von Pflanzenkrankheiten und Schädlingen. Diese Monographie enthält eine detaillierte und systematische Einführung in die Anwendung von Deep-arning-Technologie in diesem Bereich, die Betonung der Notwendigkeit, den Prozess der technologischen Evolution zu studieren und zu verstehen, und die Möglichkeit, ein persönliches Paradigma für die Wahrnehmung des technologischen Prozesses der Entwicklung des modernen Wissens als Grundlage für das Überleben der Menschheit und das Überleben der Vereinigung von Menschen in einem kriegsführenden Staat zu entwickeln. Hintergrund Aufgrund der steigenden Nachfrage nach bensmitteln aufgrund des Bevölkerungswachstums ist die Notwendigkeit einer genauen und effektiven Erkennung von Pflanzenkrankheiten und Schädlingen dringender denn je. Traditionelle Methoden zur Erkennung von Krankheiten und Schädlingen von Nutzpflanzen basieren auf menschlicher Beobachtung und manueller Inspektion, die zeitaufwendig, zeitaufwendig und oft fehleranfällig sind. Die Deep-arning-Technologie, die auf künstlichen neuronalen Netzen basiert, bietet eine vielversprechende Lösung für dieses Problem. Durch die Analyse großer Datenmengen können Deep-arning-Algorithmen lernen, Muster zu erkennen und hochpräzise Vorhersagen zu treffen.

הכשרה עמוקה בתפיסה חזותית חקלאית של מזיקי קרופ ומבוא לזיהוי מחלות העולם ניצב בפני האתגר חסר התקדים של האכלת אוכלוסייה גדלה תוך שימור הסביבה. אחד הגורמים העיקריים המשפיעים על היבול הוא נוכחותם של מזיקים ומחלות העלולות לגרום לנזק משמעותי לגידולים, וכתוצאה מכך להפסדים כלכליים ולחוסר ביטחון במזון. לשם כך חוקרים חוקרים חוקרים את השימוש בטכנולוגיית למידה עמוקה בניטור אינטליגנטי של מחלות ויבולים ומזיקים. מונוגרפיה זו מכילה מבוא מפורט ושיטתי ליישום של טכנולוגיית למידה עמוקה בתחום זה, התמקדות בצורך לחקור ולהבין את תהליך האבולוציה הטכנולוגית ואת האפשרות לפתח פרדיגמה אישית לתפיסת התהליך הטכנולוגי של התפתחות הידע המודרני כבסיס להישרדות האנושות ולהישרדות של איחוד אנשים במצב לוחמני. רקע עם הביקוש הגובר למזון עקב גידול אוכלוסין, הצורך לזהות באופן מדויק ויעיל מחלות יבול ומזיקים הפך דחוף יותר מתמיד. שיטות מסורתיות לגילוי מחלות ומזיקים מסתמכות על תצפית ובדיקה ידנית של בני אדם, אשר צורכים זמן, צורכים זמן, ולעיתים קרובות נוטים לטעות. טכנולוגיית למידה עמוקה, המבוססת על רשתות עצביות מלאכותיות, מציעה פתרון מבטיח לבעיה זו. על ידי ניתוח כמויות גדולות של נתונים, אלגוריתמי למידה עמוקה יכולים ללמוד לזהות דפוסים ולחזות בדייקנות גבוהה.''

Mahsul Zararlılarının Tarımsal Görsel Algısı ve Hastalık Tespitinde Derin Eğitim Giriş Dünya, çevreyi korurken büyüyen bir nüfusu beslemenin benzeri görülmemiş bir zorluğuyla karşı karşıyadır. Mahsul verimini etkileyen ana faktörlerden biri, mahsullere önemli ölçüde zarar verebilecek, ekonomik kayıplara ve gıda güvensizliğine neden olabilecek zararlıların ve hastalıkların varlığıdır. Bunu ele almak için araştırmacılar, bitki hastalıklarının ve zararlılarının akıllı bir şekilde izlenmesinde derin öğrenme teknolojisinin kullanımını araştırıyorlar. Bu monografi, derin öğrenme teknolojisinin bu alandaki uygulamasına ayrıntılı ve sistematik bir giriş içermektedir. Teknolojik evrim sürecini inceleme ve anlama ihtiyacına ve modern bilginin gelişiminin teknolojik sürecinin algılanması için kişisel bir paradigma geliştirme olasılığına odaklanarak, insanlığın hayatta kalması ve insanların savaşan bir devlette birleşmesinin hayatta kalması için temel oluşturur. Nüfus artışına bağlı olarak artan gıda talebi ile birlikte, ürün hastalıklarını ve zararlılarını doğru ve etkili bir şekilde tespit etme ihtiyacı her zamankinden daha acil hale gelmiştir. Mahsul hastalıklarını ve zararlılarını tespit etmek için geleneksel yöntemler, zaman alıcı, zaman alıcı ve genellikle hataya eğilimli olan insan gözlemine ve manuel denetime dayanır. Yapay sinir ağlarına dayanan derin öğrenme teknolojisi, bu soruna umut verici bir çözüm sunuyor. Büyük miktarda veriyi analiz ederek, derin öğrenme algoritmaları kalıpları tanımayı ve yüksek doğrulukla tahminler yapmayı öğrenebilir.

التدريب العميق على الإدراك البصري الزراعي لآفات المحاصيل والكشف عن الأمراض يواجه العالم تحديا غير مسبوق يتمثل في إطعام عدد متزايد من السكان مع الحفاظ على البيئة. ومن العوامل الرئيسية التي تؤثر على غلة المحاصيل وجود آفات وأمراض يمكن أن تسبب أضرارا كبيرة للمحاصيل، مما يؤدي إلى خسائر اقتصادية وانعدام الأمن الغذائي. لمعالجة هذا الأمر، يستكشف الباحثون استخدام تقنية التعلم العميق في المراقبة الذكية لأمراض المحاصيل والآفات. وتتضمن هذه الدراسة مقدمة مفصلة ومنهجية لتطبيق تكنولوجيا التعلم العميق في هذا المجال، التركيز على الحاجة إلى دراسة وفهم عملية التطور التكنولوجي وإمكانية وضع نموذج شخصي لتصور العملية التكنولوجية لتطور المعرفة الحديثة كأساس لبقاء البشرية وبقاء توحيد الشعوب في دولة متحاربة. مع تزايد الطلب على الغذاء بسبب النمو السكاني، أصبحت الحاجة إلى الكشف الدقيق والفعال عن أمراض المحاصيل والآفات أكثر إلحاحًا من أي وقت مضى. تعتمد الطرق التقليدية للكشف عن أمراض المحاصيل والآفات على الملاحظة البشرية والتفتيش اليدوي، والتي تستغرق وقتًا طويلاً وتستغرق وقتًا طويلاً، وغالبًا ما تكون عرضة للخطأ. تقدم تقنية التعلم العميق، التي تعتمد على الشبكات العصبية الاصطناعية، حلاً واعدًا لهذه المشكلة. من خلال تحليل كميات كبيرة من البيانات، يمكن لخوارزميات التعلم العميق تعلم التعرف على الأنماط وإجراء التنبؤات بدقة عالية.

농작물 해충 및 질병 감지 소개의 농업 시각 인식에 대한 심층 교육 환경 보존 동시에 증가하는 인구를 공급해야하는 전례없는 도전에 직면 해 있습니다. 작물 수확량에 영향을 미치는 주요 요인 중 하나는 작물에 심각한 손상을 일으켜 경제적 손실과 식량 불안을 초래할 수있는 해충과 질병의 존재입니다. 이를 해결하기 위해 연구원들은 작물 질병과 해충의 지능적인 모니터링에 딥 러닝 기술의 사용을 모색하고 있습니다. 이 논문은 이 분야에서 딥 러닝 기술의 적용에 대한 상세하고 체계적인 소개를 담고 있습니다. 기술 진화 과정을 연구하고 이해해야 할 필요성과 인류의 생존과 사람들의 통일의 생존을위한 기초로서 현대 지식 개발의 기술 과정에 대한 인식을위한 개인 패러다임 개발 가능성에 중점을 둡니다. 전쟁 상태. 인구 증가로 인한 식량 수요가 증가함에 따라 작물 질병과 해충을 정확하고 효과적으로 탐지해야 할 필요성이 그 어느 때보 다 시급 해졌습니다. 작물 질병과 해충을 탐지하는 전통적인 방법은 시간이 많이 걸리고 시간이 많이 걸리며 종종 오류가 발생하기 쉬운 인간 관찰 및 수동 검사에 의존합니다. 인공 신경망을 기반으로하는 딥 러닝 기술은이 문제에 대한 유망한 솔루션을 제공합니다. 딥 러닝 알고리즘은 많은 양의 데이터를 분석함으로써 패턴을 인식하고 높은 정확도로 예측하는 법을 배울 수 있습니다.

深入學習農業視覺感知作物害蟲和發現疾病介紹世界面臨著養活不斷增長的人口,同時保護環境的前所未有的挑戰。影響作物產量的主要因素之一是蟲害和疾病的存在，可能對作物造成重大損害，造成經濟損失和糧食不安全。為了解決這個問題，研究人員正在研究深度學習技術在作物疾病和害蟲智力監測中的應用。本專著詳細系統地介紹了深入學習技術在這一領域的應用情況，著重指出需要研究和理解技術發展進程，以及有可能制定個人範式，將現代知識的技術發展視為人類生存和人類在交戰國團結的基礎。由於人口增長,對糧食的需求不斷增長,因此比以往任何時候都更加迫切需要準確有效地發現作物疾病和害蟲。檢測作物疾病和害蟲的傳統方法是基於人類觀察和人工檢查，這些檢查耗時，耗時且經常容易出錯。基於人工神經網絡的深度學習技術為該問題提供了有希望的解決方案。通過分析大量數據，深度學習算法可以學習如何識別模式並以高精度進行預測。