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以数据为中心的数字农业：一个观点
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
数字农业利用数据科学、机器学习和传感技术满足全球对食物等需求。机器学习研究在此领域至关重要，需要发展数据获取和整理策略，创建准确、可推广的机器学习方法，应对农业任务。
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关键要点
- 数字农业利用数据科学、机器学习和传感技术满足全球对食物、饲料、纤维和燃料的需求。
- 机器学习研究在数字农业中至关重要，强调数据积极性。
- 需要发展获取和整理有价值数据的策略。
- 实施有效的学习和评估策略，以利用数据的内在价值。
- 创建准确、可推广和适应性强的机器学习方法。
- 有效应对农业任务，如产量预测、杂草检测和早期病害识别。
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