手游网站这是一个漫长、通常的经由

伊利诺伊大学正在开展一项新的技俩，该技俩使用先进的物体识别时间，旨在将受毒素沾污的麦粒摈斥在食物供应以外，并匡助商议东谈主员使小麦更能抗拒作物头号克星——赤霉病。这项时间的到手应用不错减幼年麦培植者由于赤霉病引起的经济亏蚀，并镌汰毒素对东谈主类和动物健康的风险。

赤霉病对好意思国东部培植小麦的东谈主来说是一个很大的胁迫，因为他们可能种出卓绝好的作物，然后把它带到电梯里，成果却让它靠岸或被拒却。因此，尽可能增多小麦对赤霉病的抗拒力和镌汰吐逆毒素风险是当务之急。为了达到这个筹画，伊利诺伊大学的商议东谈主员使用了基于AI的措施，以加速疾病症状的表型分析设施。

传统上，晋升任何作物病害的抗拒力意味着培育多数的作物基因型，用疾病感染它们，并寻找症状。这个经由在植物育种中被称为表型分析，当它识别出不出现症状或不太严重的症状的抗性基因型时，它就到手了。当这种情况发生时，商议东谈主员会尝试识别与抗病性关连的基因，然后将这些基因植入作物的高性能杂交种中。然则，这是一个漫长、通常的经由，需要破钞多数时间和资源。

因此，伊利诺伊大学的商议东谈主员但愿加速疾病症状的表型分析设施，从而梗概时间和资源。他们使用肖似于科技巨头用于对象检测和分类的算法来完了这一筹画。通过简便的谷物智高东谈主机图像，他们不错量化内核损坏，到手检测到赤霉菌的损害。这项时间还不错展望谷物中毒素含量。最终筹画是创建一个在线家数网站，育种者不错上传小麦粒的手机相片，以自动评分毁伤进度。这项时间不错梗概时间和资源，为育种职责提供赈济。

为了完了这个筹画，伊利诺伊大学的商议东谈主员进行了多数的数据处理、迁徙学习和标记步履的开荒，以查看机器学习模子，该模子不错在几张图像的基础上检测眇小的损坏内核。

伊利诺伊大学计较机科学系副评释Girish Chowdhary示意：“该技俩建筑在AIFARMS国度东谈主工智能商议所和伊利诺伊州数字农业中心的基础上，以欺诈东谈主工智能在农业中的上风。”

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