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多模态机器学习及其在粮储行业中的应用研究现状
1
作者
彭志阳
周小理
+3 位作者
王季
陈时龙
黄晓高
周一鸣
《粮食与油脂》
北大核心
2025年第6期19-25,88,共8页
综述了单模态机器学习与多模态机器学习在粮储行业中的应用现状,包括粮食质量检测、仓储环境监测、虫害预测与防治等方面;解释了多模态机器学习所面临的核心问题;展望了多模态机器学习在粮食储存过程中对粮食品质的监测精度和预警能力,...
综述了单模态机器学习与多模态机器学习在粮储行业中的应用现状,包括粮食质量检测、仓储环境监测、虫害预测与防治等方面;解释了多模态机器学习所面临的核心问题;展望了多模态机器学习在粮食储存过程中对粮食品质的监测精度和预警能力,以期为粮储行业带来智能化、高效化的管理手段。
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关键词
多模态
机器学习
粮储行业
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题名
多模态机器学习及其在粮储行业中的应用研究现状
1
作者
彭志阳
周小理
王季
陈时龙
黄晓高
周一鸣
机构
上海应用技术大学香料香精技术与工程学院
光明农业发展(集团)有限公司
上海海丰米业有限公司
出处
《粮食与油脂》
北大核心
2025年第6期19-25,88,共8页
基金
上海应用技术大学协同创新项目(J2023-104)。
文摘
综述了单模态机器学习与多模态机器学习在粮储行业中的应用现状,包括粮食质量检测、仓储环境监测、虫害预测与防治等方面;解释了多模态机器学习所面临的核心问题;展望了多模态机器学习在粮食储存过程中对粮食品质的监测精度和预警能力,以期为粮储行业带来智能化、高效化的管理手段。
关键词
多模态
机器学习
粮储行业
Keywords
multimodal
machine learning
grain storage industry
分类号
TS210.1 [轻工技术与工程—粮食、油脂及植物蛋白工程]
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作者
出处
发文年
被引量
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1
多模态机器学习及其在粮储行业中的应用研究现状
彭志阳
周小理
王季
陈时龙
黄晓高
周一鸣
《粮食与油脂》
北大核心
2025
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