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- 1476 次 植物和農(nóng)業(yè)生物技術(shù)的當前挑戰(zhàn)和未來前景 2021-9-10
- 1404 次 通過兩種野生大麥生態(tài)型對干旱脅迫的差異適應(yīng)揭示生態(tài)型特異性轉(zhuǎn)錄 2021-9-6
- 1364 次 短時干旱脅迫下小麥耐旱性的增強與氣孔失調(diào)和氨基酸代謝的關(guān)系研究 2021-9-6
- 1215 次 高通量生理表型篩選系統(tǒng)在植物表征-環(huán)境相互作用研究上的應(yīng)用 2021-9-3
- 1230 次 高光譜生理表型組學系統(tǒng)在測量晝夜蒸騰速率和晝夜反射率上的應(yīng)用 2021-9-2
- 1120 次 利用近端高光譜成像對植株生長早期缺鉀狀況和瞬時蒸騰速率的檢測 2021-9-2
- 1313 次 利用基于機器學習的全自動大豆根瘤提取算法SNAP研究植株與根瘤菌關(guān)系 2021-9-1
- 1163 次 辣椒根腐病對葉片光譜反射率的影響研究 2021-9-1
- 1133 次 Plantarray生理表型研究系統(tǒng)助力研究植物空氣互作對水分的影響 2021-8-30
- 1168 次 利用番茄幼苗水分狀況的連續(xù)監(jiān)測預測番茄田間產(chǎn)量 2021-8-30
- 1318 次 關(guān)于多種赤霉素受體有助于環(huán)境條件變化下表型穩(wěn)定性的研究 2021-8-27
- 1741 次 田間作物表型測量方案 2021-8-26
- 1546 次 高通量植物生理表型分析系統(tǒng)在研究植物對環(huán)境脅迫動態(tài)響應(yīng)上的優(yōu)勢 2021-8-26
- 1273 次 PlantScreen無損高通量多指標綜合研究：擬南芥耐鹽性狀 2021-8-24
- 1682 次 基于無人機圖像和深度學習鑒定大豆對水澇脅迫的響應(yīng) 2021-8-4
- 2256 次 多光譜顯微表型成像平臺Videometer在植物病理學上的應(yīng)用實例分享 2021-7-29
- 1895 次 中國“優(yōu)薯計劃”與歐洲“ADAPT”誰將勝出？表型技術(shù)或是關(guān)鍵 2021-7-14
- 2421 次 PlantScreenTM XYZ植物表型成像系統(tǒng)用于快速篩選高效生物刺激素 2021-7-6
- 1892 次 基于無人駕駛航空器系統(tǒng)(UAS)的植物表型分析方法技術(shù)水平綜述 2021-6-22
- 2337 次 在不同光線和露水情況下評估用傳感器估算冠層覆蓋度的可靠性研究 2021-6-7
- 1596 次 自動化表型和遺傳分析方法在八倍體草莓形態(tài)性狀研究上的應(yīng)用 2021-5-28
- 1460 次 無人機高光譜影像在玉米自交系作物性狀估算中的應(yīng)用 2021-4-27
- 3190 次 樣本收集手冊之植物類樣本的收集方法及注意事項 2021-4-19
- 2313 次 太赫茲光譜技術(shù)在基于西洋參標志物F11檢測分析上的應(yīng)用及發(fā)展?jié)摿?/a> 2021-2-23
- 2020 次 近紅外光譜技術(shù)結(jié)合機器學習在檢測水稻紋枯病發(fā)病先兆上的應(yīng)用 2021-2-18
- 1519 次 無人機多視角成像技術(shù)在估算小麥幼苗分蘗數(shù)上的應(yīng)用 2021-2-5
- 1442 次 表型分析番茄根系發(fā)育可塑性對土壤鹽分脅迫的響應(yīng) 2021-2-2
- 2744 次 無人機航測估算地上生物量的新表型性狀冠層粗糙度的應(yīng)用及前景 2021-1-27
- 1216 次 3D打印技術(shù)在植物表型組學研究中的應(yīng)用及前景 2020-12-31
- 2684 次 PlantScreen植物表型成像分析系統(tǒng)-氣孔運動調(diào)節(jié)機制與相關(guān)表型分析 2020-12-21
- 1633 次 利用彈性網(wǎng)正則化或卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建評估扁豆絲囊菌根腐病模型 2020-12-17
- 1435 次 基于自動分割的白粉病定量分析系統(tǒng)Macrobot的優(yōu)勢及應(yīng)用 2020-11-20
- 1781 次 對比無人車(UGV)和無人機(UAV)表型系統(tǒng)評估甜菜褐斑病的病害等級 2020-11-12
- 1300 次 使用生成對抗模型創(chuàng)建基于田間的玉米穗數(shù)據(jù)方法TasselGAN簡介 2020-10-29
- 1380 次 PlantScreen-SC植物表型分析技術(shù)方案 2020-10-28
- 1327 次 使用高通量表型技術(shù)評估擬南芥中熱應(yīng)激誘導造成的變化 2020-10-16
- 2105 次 黃敬峰教授課題組-基于地面遙感延時圖像的咖啡花識別方法 2020-10-15
- 1745 次 麥穗圖像數(shù)據(jù)庫在于農(nóng)業(yè)生產(chǎn)和研究現(xiàn)場的AI算法測試的應(yīng)用 2020-10-14
- 2172 次 圖像處理和函數(shù)型數(shù)據(jù)分析的高通量表型方法分析 2020-9-21
- 1323 次 獲得性耐旱性狀對小麥和水稻耐旱的作用及耐旱水平的差異比較 2020-9-1
- 5552 次 樹木年輪氣候研究樹輪采樣標準 2020-8-20
- 1229 次 植物表型成像系統(tǒng)在完成十字花科表型研究的論文的應(yīng)用 2020-8-18
- 7974 次 植物標本采集制作保存方法圖文詳解 2020-8-5
- 1213 次 多光譜成像系統(tǒng)在Videometer公司最新科研進展的多個應(yīng)用 2020-7-28
- 1299 次 From FluorCam to PlantScreen—植物表型成像分析圖片展（二） 2020-7-13
- 1723 次 一種基于半監(jiān)督學習的深度狀態(tài)空間模型在植物生長建模中的應(yīng)用研究 2020-6-29
- 1337 次 PlantScreen高通量表型組學平臺研究葉片衰老 2020-6-28
- 1249 次 VideometerLab多光譜成像在瑪咖摻偽定性鑒別和定量分析的應(yīng)用 2020-6-17
- 1422 次 藻類表型分析技術(shù)應(yīng)用案例 2020-6-12
- 1422 次 PlantScreen（緊湊版）植物表型成像分析解決方案 2020-6-12
- 2894 次 不結(jié)球白菜生長發(fā)育過程中的表型變化 2020-6-3
- 1644 次 FluorCam多光譜熒光成像技術(shù)應(yīng)用案例—多光譜熒光成像是什么 2020-5-19
- 1314 次 FluorCam多光譜熒光成像技術(shù)應(yīng)用案例——植物干旱響應(yīng)表型研究 2020-5-19
- 1973 次 FluorCam多光譜熒光成像技術(shù)應(yīng)用案例——植物病害表型研究 2020-5-19
- 1024 次 多光譜成像和X光圖像在鑒別麻風樹種子品質(zhì)與種子表型研究的應(yīng)用 2020-5-18
- 1104 次 From FluorCam to PlantScreen——植物表型成像分析圖片展（一） 2020-4-27
- 947 次 冠層表型性狀測量與生態(tài)監(jiān)測全面技術(shù)方案 2020-4-14
- 1594 次 大田作物表型分析技術(shù)方案 2020-4-2
- 2187 次 博普特田間植物表型產(chǎn)品和解決方案在精準農(nóng)業(yè)方向的應(yīng)用 2020-3-12
- 1341 次 軟硬件集成平臺RhizoVision Crown在根冠表型分析的應(yīng)用 2020-3-11
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