種圖家：食用菌數(shù)字化工廠生產(chǎn)輔助平臺

時間：2023-06-05

作者：三亞博瑞源科技有限公司

詞條
詞條說明
互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)對食用菌產(chǎn)業(yè)發(fā)展的啟發(fā)
隨著生活水平的提高，消費者對具有藥食同源功效的菌菇產(chǎn)品越來越青睞。市場上可見的食用菌種類也越來越多，并涌現(xiàn)出許多食用菌產(chǎn)品**企業(yè)，市場競爭愈發(fā)激烈，但由于生產(chǎn)受制于傳統(tǒng)的季節(jié)性和傳統(tǒng)管理，企業(yè)想脫穎而出成為行業(yè)**者很難。因此一場創(chuàng)新與變革便悄然來臨。?其實要做好食用菌生產(chǎn)應該從實際出發(fā)客觀審視當?shù)刭Y源條件，要具有開闊的思路和科學的長遠規(guī)劃。要參照現(xiàn)有的運作模式、結(jié)合自己的實際進行創(chuàng)新
【表型技術】從點云分析中提取二維和三維魚類形態(tài)表型的應用
? ? ? ?魚類形態(tài)表型是人工育種、功能基因定位以及水產(chǎn)養(yǎng)殖和生態(tài)學中基于種群的研究的重要資源。為了避免傳統(tǒng)表型形態(tài)測量方法帶來的損傷魚體、依賴經(jīng)驗、主觀意識等，因此開發(fā)了一種、準確且可定制的工具 —3DphenoFish軟件。在無損魚兒的狀態(tài)下進行魚類表型數(shù)據(jù)采集，此軟件可用于魚類形態(tài)表型研究，包括功能基因定位、人工選擇和保護研究。材料和方法&nbs
深度學習技術在農(nóng)業(yè)發(fā)展中的運用
深度學習是機器學習領域中一個新的研究方向，它被引入機器學習使其較接近于較初的目標——人工智能。深度學習在搜索技術，數(shù)據(jù)挖掘，機器學習，機器翻譯，自然語言處理，多媒體學習，語音，推薦和個性化技術，以及其他相關領域都**了很多成果。深度學習使機器模仿視聽和思考等人類的活動，解決了很多復雜的模式識別難題，使得人工智能相關技術**了很大進步。那么它在農(nóng)業(yè)發(fā)展領域有哪些運用呢？跟著小編一探究竟吧！
導致食用菌菌絲稀疏的因素以及解決辦法
菌絲與菌種質(zhì)量有關，菌種質(zhì)量決定著產(chǎn)量。那么哪些因素會導致菌絲稀疏？用什么方法可以防治？菌絲一般出現(xiàn)增長速度較慢、纖弱、無力、稀疏。那么形成此現(xiàn)象的原因有以下幾種：**，種源特性退化、老化；*二，基料的含水量過低、pH過高或過低；*三，接近酸敗，培養(yǎng)溫度過高、濕度過大，基料營養(yǎng)的配比不合理；*四，種源自身帶有病毒和病菌等。那么如何防治呢？一起來看看小編的講解吧~?防治措施1、選用