- 1457 次· 基于機(jī)器學(xué)習(xí)和多光譜成像分類的茄子種子分類方法研究 2022-4-19
- 1000 次· Videometer光譜成像應(yīng)用于面食小麥籽粒真?zhèn)螜z測(cè) 2022-4-19
- 1500 次· 自動(dòng)熒光光譜成像技術(shù)助力快速評(píng)估大豆種子質(zhì)量 2022-4-19
- 1277 次· 多光譜成像結(jié)合多變量分析的單株紫花苜蓿種子品種鑒別研究 2022-4-18
- 1321 次· 葉綠素?zé)晒庾鳛榛ㄉN子品質(zhì)評(píng)價(jià)的新標(biāo)志物在種子表型組學(xué)上的應(yīng)用 2022-4-18
- 1492 次· 植物多酚-葉綠素儀用于估算玉米各生育期植株氮濃度 2022-4-18
- 1261 次· 利用植物多酚-葉綠素儀估算葡萄葉片氮狀況的反射指數(shù) 2022-4-18
- 1166 次· 鹽脅迫下九個(gè)高羊茅品種的種子萌發(fā)和幼苗生長(zhǎng)參數(shù)研究 2022-4-15
- 1223 次· 植物多酚葉綠素儀助力葉綠素含量對(duì)蘋果幼苗生長(zhǎng)的影響研究 2022-4-15
- 1246 次· 多光譜成像技術(shù)結(jié)合機(jī)器學(xué)習(xí)判別辣椒種子品種 2022-4-15
- 1062 次· 植物多酚-葉綠素儀助力植物病原體研究 2022-4-15
- 1557 次· 通過(guò)多光譜成像分析對(duì)六種豆科植物單顆硬種子進(jìn)行無(wú)損識(shí)別 2022-4-15
- 1062 次· 植物種子活力的地理、年際模式以及無(wú)損種子測(cè)試方法的前景 2022-4-14
- 1148 次· 通過(guò)射線照相和多光譜圖像分析測(cè)定小麥種子中的各種侵染 2022-4-14
- 1292 次· 植物多酚葉綠素儀助力研究根際細(xì)菌在減輕大豆干旱脅迫中的作用 2022-4-14
- 194 次· Dualex植物多酚葉綠素儀在冬小麥氮素狀況無(wú)損診斷中的應(yīng)用 2022-4-12
- 1011 次· 基于多光譜成像的苜蓿和甜三葉草種子的鑒別 2022-4-12
- 1041 次· 不同成熟度甜菜種子發(fā)芽抑制因子去除的優(yōu)化研究 2022-4-12
- 202 次· 植物多酚葉綠素儀在評(píng)價(jià)板坯甜椒氮素狀況和產(chǎn)量中的應(yīng)用 2022-4-12
- 2286 次· 基于圖像增強(qiáng)和機(jī)器學(xué)習(xí)的苜蓿根系表型研究 2022-4-12
- 1504 次· 使用灰度共生矩陣和機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)識(shí)別單倍體玉米種子 2022-4-11
- 1232 次· 基于多光譜圖像數(shù)據(jù)分析檢測(cè)菠菜種子的發(fā)芽能力和胚芽長(zhǎng)度 2022-4-11
- 1378 次· 聚合物包衣對(duì)水稻種子萌發(fā)的影響 2022-4-11
- 1395 次· “雙眼”無(wú)人機(jī)和圖像處理技術(shù)用于空中精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)和植物表型分析研究 2022-4-6
- 1265 次· 基于近端多源時(shí)序數(shù)據(jù)和多任務(wù)深度學(xué)習(xí)同步預(yù)測(cè)小麥產(chǎn)量和品質(zhì)性狀 2022-4-4
- 1263 次· 多光譜成像技術(shù)助力葵花籽品質(zhì)特征識(shí)別 2022-4-2
- 1104 次· 利用Videometer多光譜成像和化學(xué)計(jì)量學(xué)方法對(duì)大豆種子進(jìn)行無(wú)損鑒別 2022-4-2
- 1279 次· Videometer多光譜成像技術(shù)在種子質(zhì)量評(píng)估中的應(yīng)用 2022-4-2
- 1263 次· 基于像素的實(shí)例分割方法利用Airphen表型車對(duì)稠密樹(shù)葉進(jìn)行數(shù)據(jù)采集 2022-4-2
- 1311 次· 利用VideometerLab多光譜成像系統(tǒng)對(duì)甜菜種子加工損傷進(jìn)行成像分類 2022-4-1
- 1117 次· 多光譜成像在蓖麻種子活力質(zhì)量檢測(cè)中的應(yīng)用 2022-4-1
- 1026 次· Videometer利用可見(jiàn)光和近紅外多光譜結(jié)合對(duì)不同番茄種子品種進(jìn)行分類 2022-3-31
- 1242 次· Videometer多光譜圖像分析在種子種質(zhì)庫(kù)管理中的應(yīng)用 2022-3-31
- 1174 次· Videometer多光譜成像在菠菜種子健康檢測(cè)中的應(yīng)用 2022-3-31
- 986 次· 利用WIWAM高光譜成像技術(shù)對(duì)植物生理特性進(jìn)行無(wú)損分析 2022-3-31
- 1231 次· WIWAM葉綠素?zé)晒獬上裰坦如牭毒腥拘←溗牒Y選生物防治細(xì)菌 2022-3-31
- 1066 次· 種子指紋圖譜的熒光光譜和多光譜成像用于甄別種子污染與否的初步研究 2022-3-30
- 1054 次· 射線照相和多光譜圖像分析在種子病理研究上的應(yīng)用 2022-3-30
- 1027 次· 基于多光譜和共振成像技術(shù)的麻瘋樹(shù)種子健康分析 2022-3-30
- 1040 次· 多光譜和X射線成像技術(shù)相結(jié)合用于表征麻瘋樹(shù)種子質(zhì)量的研究 2022-3-30
- 1377 次· 以番茄和胡蘿卜為例講述多光譜成像技術(shù)在種子質(zhì)量研究上的應(yīng)用 2022-3-29
- 1145 次· 多光譜技術(shù)在種子活力及種子人工老化后質(zhì)量指標(biāo)研究上的應(yīng)用 2022-3-29
- 2656 次· 根系多光譜原位監(jiān)測(cè)系統(tǒng)在常規(guī)根系原位表型和生理生態(tài)研究中的應(yīng)用 2022-3-29
- 1050 次· 高通量葉綠素?zé)晒獬上衿脚_(tái)助力禾谷鐮刀菌感染小麥穗進(jìn)行篩選的研究 2022-3-29
- 899 次· 基于多傳感器系統(tǒng)和超像素分類的麥穗圖像分割技術(shù)對(duì)谷粒產(chǎn)量的研究 2022-2-16
- 1474 次· 水稻穗點(diǎn)云精確語(yǔ)義分割的高效表型工具助力實(shí)現(xiàn)作物表型參數(shù)自動(dòng)化 2022-2-14
- 709 次· Videometer多光譜成像系統(tǒng)發(fā)表小麥鐮刀菌監(jiān)測(cè)上的應(yīng)用 2021-12-20
- 1539 次· 基于根提拉力和X射線成像的玉米根系結(jié)構(gòu)表型研究 2021-12-7
- 1527 次· Plant Phenomics | 園藝植物表型組學(xué)研究應(yīng)用文章合集 2021-11-17
- 1540 次· 用于水果三維重建的無(wú)監(jiān)督域自適應(yīng)體積回歸算法在高通量表型中的應(yīng)用 2021-10-27
- 442 次· 葉綠素?zé)晒庾鳛榛ㄉN子品質(zhì)評(píng)價(jià)的新標(biāo)記 2021-10-20
- 1963 次· 時(shí)間序列激光雷達(dá)量化玉米生育期和晝夜節(jié)律的表型研究 2021-10-15
- 1759 次· 通過(guò)擬南芥的自然變異揭示其性狀結(jié)構(gòu)以研究葉片生長(zhǎng)對(duì)輕度干旱的反應(yīng) 2021-10-11
- 1552 次· 基于SVM算法和超色調(diào)的高光譜圖像中的綠色植物分割方法 2021-10-8
- 1672 次· 通過(guò)擬南芥和玉米轉(zhuǎn)基因品系的功能分析研究干旱脅迫與生長(zhǎng)參數(shù)的關(guān)系 2021-10-8
- 1881 次· 中度干旱脅迫下生長(zhǎng)反應(yīng)隨時(shí)間變化的擬南芥全基因關(guān)聯(lián)圖譜 2021-10-8
- 835 次· Videometer Lab4多光譜成像系統(tǒng)在苜蓿種子自然老化無(wú)損鑒別上的應(yīng)用 2021-9-29
- 1210 次· WIWAM植物表型分析在十字花科植物抗旱性研究中的應(yīng)用 2021-9-28
- 1177 次· 不同細(xì)胞策略決定擬南芥天然種質(zhì)對(duì)輕度干旱的敏感性研究 2021-9-27
- 1231 次· 對(duì)禾谷鐮刀菌枯萎病復(fù)合體弱致病成員作用的新見(jiàn)解 2021-9-27
Copyright(C) 1998-2025 生物器材網(wǎng) 電話：021-64166852;13621656896 E-mail：info@bio-equip.com