本文探讨了利用机器学习预测气候变化对农业，特别是作物产量的影响。研究表明，结合气候、土壤和遥感数据可以提高稻谷和棉花的产量预测准确性。此外，开发的智能农业决策支持系统帮助农民选择高产作物并预测疾病，从而提升农业实践水平。

文章讲述了作者收到邻居赠送的一袋玉米和一摞小雨衣的经历。邻居表示这些小雨衣是社区免费发放的，自己用不完就分享给作者。作者对此感到惊讶，并提到自己之前在分析色情网站数据，决定不再继续爬取相关内容，分享了一些数据供他人研究。最后，作者总结了自己的爬虫经历和数据统计情况。

该文综述机器学习与深度学习在作物产量预测中的应用：随机森林等模型精度较高；CNN-RNN、图神经网络及CNN-LSTM-DNN等可捕捉时空依赖，提升预测表现；结合APSIM模拟特征可降低误差；深度强化学习可优化氮肥管理；高分辨率弱监督方法及价格预测模型亦展现潜力。

该研究介绍了一种利用无人机多光谱图像进行玉米病害检测的流程，采用卷积神经网络作为特征提取器和分割技术，可检测多种病害。该技术为农业领域的自动病害检测提供了先进的机器学习和深度学习架构。

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大约 15 分钟可以完成制作。 阅读更多

新鲜的排骨除了拿来烧或者炖之外，还可以用来煲汤，搭配玉米和胡萝卜煲出来的汤非常鲜美。 阅读更多