具体研究方向：
1) 卷积神经网络（CNN）
A. 作物健康与胁迫的高精度影像检测（田间无人机 + 近地相机）
B. 农田杂草/作物行分割与精确施药定位（精准施药输入）
2) 循环神经网络（RNN / LSTM / GRU / TCN）
A. 作物生长与产量的时序预测（多源时序融合）
B. 病虫害爆发与传播的时序预警（站点级到区块级）
3) 图神经网络（GNN）
A. 农田水资源网络与灌溉优化（地块—渠系—泵站异构图）
B. 农业供应链与冷链网络鲁棒性（产地—加工—市场图）
4) Transformer / 自注意力模型
A. 多模态环境—管理时序的长距离依赖建模（跨季节决策支持）
B. 作物—环境—政策文本的多模态知识抽取与问答（农业智能顾问）
5) 自监督学习（Self-supervised）
A. 大规模田间影像与传感器的通用表征预训练（少标注高效）
B. 轨迹与作业日志的自监督表示（农机/人工作业优化）
6) 生成对抗网络（GAN）
A. 极端情景与稀有胁迫样本合成（应对数据稀缺）
B. 田间场景的可视化生成与决策沟通
#人工智能 #科研学习 #机器学习 #深度学习 #农业 #农学 #智慧农业 #智慧农业技术 #农业硕士
1) 卷积神经网络（CNN）
A. 作物健康与胁迫的高精度影像检测（田间无人机 + 近地相机）
B. 农田杂草/作物行分割与精确施药定位（精准施药输入）
2) 循环神经网络（RNN / LSTM / GRU / TCN）
A. 作物生长与产量的时序预测（多源时序融合）
B. 病虫害爆发与传播的时序预警（站点级到区块级）
3) 图神经网络（GNN）
A. 农田水资源网络与灌溉优化（地块—渠系—泵站异构图）
B. 农业供应链与冷链网络鲁棒性（产地—加工—市场图）
4) Transformer / 自注意力模型
A. 多模态环境—管理时序的长距离依赖建模（跨季节决策支持）
B. 作物—环境—政策文本的多模态知识抽取与问答（农业智能顾问）
5) 自监督学习（Self-supervised）
A. 大规模田间影像与传感器的通用表征预训练（少标注高效）
B. 轨迹与作业日志的自监督表示（农机/人工作业优化）
6) 生成对抗网络（GAN）
A. 极端情景与稀有胁迫样本合成（应对数据稀缺）
B. 田间场景的可视化生成与决策沟通
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