....45 3.2.2 作物病害描述模糊处理 ....................................................47 3.2.3 病害诊断知识推理 ............................................................47 3.2.4 基于图像识别的作物病害诊断 ........... 是一个(或一组)智能计算机程序， 运用人工智能并集成了地理信息系统、信息网络、智能计算、机器学习、 知识发现、优化模拟等多方面高新技术，汇集农业领域知识、模型和专家 经验等，采用适宜的知识表示技术和推理策略，运用多媒体技术并能以信 息网络为载体，向农业生产管理提供咨询服务，指导科学种田，在一定程 度上代替农业专家，对于提高作物产量，改善品质，提高农业管理的智 能化决策水平具有重要 决，也可以通 过 OWL 在本体与本体、本体与信息源的映射中解决。 2.2.4 农业数据语义检索 农业数据语义检索是建立在农业本体之上，解决农业数据和知识 资源的有效定位、自动检索、推理与交互问题。查询条件由 Web 本体 语言、分布式动态逻辑基础定义的类和复杂类来表示，并通过类的包含 和等价关系在库中实现查询功能。查询条件首先经过一个本体翻译器， 转换为用 Web 本体

同制式无组数据通信网络：适用于长 距离远线数据通信 环境调控专家系统 • 粮仓环境知识库：构建 不同种类粮食的储藏经 验知识，按语境树层次 结构存放 • 推理机：利用知识库内 的知识进行推理 • 上下文和结果联动：根 据推理结果驱动智能窗 户实现对粮仓的自动化 调控 异常检测和预警子系统 • 实时分析粮情监测的数据， 自动检测出粮仓的异常情 况 • 建立不同等级的异常管理 体每户

为了实现这一目标，我们需要评估以下几个方面： 1. 硬件资源需求： o 计算资源：DeepSeek 大模型需要高性能的计算资源， 建议使用 GPU 集群进行训练和推理。初步评估显示，单 次训练需要至少 4 颗 NVIDIA A100 GPU，推理阶段则可 以使用更少的资源。 o 存储资源：农业生产涉及大量历史数据和实时数据，预 计需要至少 100TB 的存储空间，建议采用分布式存储系 统以提高数据访问效率。 然后，评估模型的计算效率和资源消耗，特别是在边缘设备上 的部署可行性。通过对模型进行压缩和量化，我们成功将其大小减 少到原模型的 30%，同时保持了 95%以上的性能。此外，模型在 边缘设备上的推理时间控制在 200ms 以内，满足实时应用的需 求。 最后，针对模型的扩展性和可更新性进行评估。我们设计了模 块化的微调方案，允许用户根据新的农业数据或任务需求快速调整 模型。测试结果表明，通过简单的参数调整，模型可以在 在 1 小时内 完成新任务的适应，且在新任务上的性能提升显著。 总结模型适应性评估的结果如下：  精度：90%以上  抗噪能力：噪声低于 10%时，性能下降不超过 5%  计算效率：推理时间<200ms，模型大小减少 70%  扩展性：1 小时内完成新任务适应，性能提升显著 通过这些评估，我们确认该模型在农业科技领域的适应性良 好，具备实际应用的可行性和高效性。 4.2.1

风设施的启闭控制上采用了“手自一体化”的执行机构。 人机界面 智能通风系统组成 轴流风机控制 离心风机控制 电动仓窗控制 粮情测控系统 储粮专家系统 专家 用户 接 口 知识 获取 数据 库 知识 库 推理 机 气象监测系统 2.2 智能仓储 智能仓储 智能控温系统 低温仓设备控制系统主要用于夏季高温仓内空间整体降温使用，系统通过每个廒间配置的工业级制冷空调全速 运转，达到迅速降低仓内空间环境温度的目的。

特点：土地监测管理为用户土地提供个性化的知识服务结合当地的土壤肥力、气候条件、 资源条件、经济效益，优化选取适宜品种进行推荐种植肥水运筹，根据不同作物生长的需 要、结合农田 肥 水和环境条件，推理计算并制定施肥和灌溉方案根据现有的土地肥力情况， 推荐合适的化肥品种并推出农资团购，保障农民的权益。 “ 智慧农业”数据中心 成功案例 XXXX 智慧农业案例 (3/4) “ 智慧农业”数据中心

一、政策推进智慧农业发展，“AI+农业”前景可期 （一）AI 技术工具多元，在农业领域应用场景广泛 人工智能（AI）本质是使用计算机来模拟人的某些思维过程和智能行为（如学 习、推理、思考、规划等），包括机器学习、深度学习、计算机视觉、自然语言处理、 脑机接口、知识图谱、人机交互、自主无人系统等： （1） 机器学习（ML）：AI核心技术，通过构建模型、利用算法对大量数据进 农作物生长大模型提升作物生长预测准度：由哈工大计算学部、人工智 能研究院、智慧农场技术与系统全国重点实验室共同研发的国内首个多 类型、泛品种、跨区域的农业生长大模型“天工开悟”（KwooGr），据 Github，融合图像理解、认知推理等技术，通过参考作物模拟器、农学 期刊、国家种植规范等农业数据源的分析，采集各类作物共1亿个生长 周期的生长数据，涵盖水稻、玉米、大豆、小麦等22类、95种作物，覆 盖多种东北地区常见种植区域，助力打造准确、可泛化的智慧农业解决

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