吴华瑞研究员团队：基于改进UperNet的结球甘蓝叶球识别方法（《智慧农业(中英文)》2024年第3期）
引用格式朱轶萍, 吴华瑞, 郭旺, 吴小燕. 基于改进UperNet的结球甘蓝叶球识别方法[J]. 智慧农业(中英文), 2024, 6(3): 128-137.DOI：10.12133/j.smartag.
点赞！这位成电本科生让图像识别更准更快
如何让计算机软件在图像识别的时候精准度更高、速度更快，是研究者们一直在探讨与追寻的问题。近日，我校计算机科学与工程学院2018级本科生傅阳烨以第一作者身份在2021年度IEEE国际计算机视觉与模式识别会议上发表了一篇题为“Partial Feature Selection and Alignment for Multi-Source Domain Adaptation”的论文，提出了一种新颖的模型框架来解决带类别偏移的多源域领域自适应问题，或许能够让图像识别更准更快。
ICLR 2026 | 救命，手机Live Photo重选封面终于不糊了
真实 Live Photo 数据集由 vivo X200 Pro 与 iPhone 15 Pro 拍摄获得，模型在 2 个真实场景数据集上均取得了最优的评价指标，展现出稳定而全面的性能优势。
闵超教授团队：农作物病虫害自监督适应性多模态特征融合识别方法 （《智慧农业（中英文）》2026年第1期）
引用格式：叶鹏林, 闵超, 苟良杰, 王鹏程, 黄小鹏, 李鑫, 蒙玉平. 农作物病虫害自监督适应性多模态特征融合识别方法[J]. 智慧农业(中英文), 2026, 8(1): 72-85.DOI： 10.12133/j.smartag.
南京理工大学提出时空条纹分析新范式
Xinran Zhou, Yiheng Liu, Jie Tang, Yutong Xiao, Yifan Liu, Shijie Feng, Qian Chen, Chao Zuo, "Spatiotemporal fringe pattern analysis using p
解构多模态：跨越从“看懂”到“行动”的惊险一跃
多模态AI远不止是'能看懂图的聊天机器人'，它正在将AI从抽象符号处理者转变为具象世界的理解者与行动者。这篇文章深度拆解了从感知融合到理解推理，再到具身智能的完整演进路径，揭示了多模态如何重构人机交互范式，以及产品经理在这场变革中需要扮演的全新角色。
基于改进UperNet的结球甘蓝叶球识别方法（《智慧农业(中英文)》2024年第3期）
引用格式朱轶萍, 吴华瑞, 郭旺, 吴小燕. 基于改进UperNet的结球甘蓝叶球识别方法[J]. 智慧农业(中英文), 2024, 6(3): 128-137.DOI：10.12133/j.smartag.