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Serviço de notícias da China, Xangai, 16 de agosto (repórter Chen Jing) Jintou, também conhecido como Jinsaka, Melon, Gourd etc., é uma especialidade de produtos especializados e produtos agrícolas nacionais em Chongming District, Shanghai.No entanto, a dificuldade atual das culturas de Jingua está enfrentando dificuldades: o patógeno tem um enorme impacto, e os resultados dos agricultores estão seriamente ligados a fatores como clima, ambiente e doenças.A invasão de bactérias patogênicas levou a uma baixa taxa de cabaça dourada. apps de cassino

O repórter aprendeu no dia 16 que os estudantes universitários de Xangai entraram no nível de base do campo, investigaram o problema de pragas e pragas em Jingua e usaram ativamente vários métodos para realizar pesquisas profissionais e técnicas para resolver o problema de pragas e pragas encontradas pelos agricultores durante o plantio de Jinlou, ajudando a produção agrícola e os serviços personalizados para capacitar o desenvolvimento agrícola de alta qualidade.

De acordo com a equipe do projeto "Zhiqi Jintian" (a seguir denominada equipe) da Escola de Negócios de Gestão de Negócios de Xangai, eles descobriram na investigação que, no processo de plantar Jinlou, os agricultores locais examinaram principalmente as frutas melon com doença forte Resistência.Em vista disso, a equipe voltou sua atenção para o gene doente. apps de cassino

"As variedades resistentes a doenças de cultivo e plantio são a economia mais segura e medidas eficazes para prevenir e controlar a podridão macia bacteriana".Entende -se que a equipe pesquisou mais de 30 investigações de campo para realizar a coleta e análise de amostras. em muitas regiões de culturas domésticas e de frutas na China. apps de cassino

Projete esquemas experimentais, experimentos de pesquisa viabilidade, examinando cada ligação experimental ... Após várias rodadas de tentativas, a equipe determinou o objeto de pesquisa primário -pirobactérias de cruzamento suaves da Carrine.A equipe realizou o desenho da sonda do antígeno auto -exame das lesões cumulatórias e estabeleceu um sistema de reconhecimento de imagem para doenças para estabelecer um sistema de detecção para 7 tipos de doenças de doenças da fruta.

Experimentos relacionados mostram que a precisão do design da equipe é superior a 98%.Esse resultado mostra que as lesões do design da equipe são uma precisão e praticidade extremamente alta dos altamente altos.Ao mesmo tempo, a equipe fotografou imagens de melão de ouro, usando a AI Big Data para realizar treinamento vertical para mais de 20 doenças e construiu gradualmente o modelo de reconhecimento de imagem de lesão Gourd Gourd.Atualmente, a equipe concluiu inicialmente o teste básico da prevenção laboratorial de bactérias patogênicas até o monitoramento real da saúde da colheita.

Atualmente, a maioria dos agricultores confia em sua própria experiência durante o processo de plantio de Jingua e a falta de apoio científico e tecnológico moderno.Para esse fim, a equipe lançou uma solução personalizada de personalização para a integração dos agricultores do sistema de detecção patogênica rápida, banco de dados de imagem de detecção de bactérias patogênicas, modelo de reconhecimento de imagem e aplicativo quatro -in -one, o que permite que o plantio de melão de ouro aumente a renda. apps de cassino

Segundo relatos, o processo de obtenção do plano é simples. No banco de dados e na simulação de AR, os usuários podem obter iniciais preliminares.Isso pode efetivamente ajudar pequenos e micro agricultores a aliviar rapidamente o problema das bactérias patogênicas. apps de cassino

A escola disse aos repórteres que a plataforma de serviço "Zhiqi Jintian", criada pela equipe, pode atender às necessidades dos agricultores de plantio de melão de ouro do uso diário à prevenção e diagnóstico e tratamento.A equipe desenvolveu aplicativos relevantes para coletar a experiência da experiência dos agricultores no telefone celular, otimizando as funções da estrutura de plantio, análise profissional de doenças e enviando emissão de antígenos de propostas de diagnóstico e tratamento(sobre)