12 2023 档案
摘要：目录 据小编观察，现在的农业院校对于人才的培养，与企业和社会所需人员素质的要求已经严重脱节。 这本质上是学术界和工业界目标不一致造成的。高校老师追求的是帽子、是基金、是文章，很少有人考虑自己研究的东西是否真正对下游产业有价值。而企业追求的是经济效益，对于“新技术”、“新人才”能否带来实际的产能提升持
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摘要：目录AgriGPT精准农业-GPTChatAgriPigGPT小田（一亩田）耕云农业大模型（安徽省农业厅+科大讯飞））商汤AI遥感大模型AI遥感大模型（AIE-SEG）小编碎碎念 AI大模型火了整整一年，那么在农业领域，目前有哪些企业做了哪些产品出来了呢？小编简单调研了下，分享给大家。 首先，哪些农
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摘要：目录影响组装的基因组特性长读长和长范围（long-range）测序技术近T2T基因组组装核心组装算法评估序列组装李恒的观点 生信领域大神李恒今年发在预印本上的一篇综述：Genome assembly in the telomere-to-telomere era，小编总结下要点。 影响组装的基因组特
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摘要：目录 这是美国乔治亚大学（University of Georgia）李增禄教授在山东农业大学做的一场最新报告。李教授主要从事大豆高产、优质、抗病虫育种，大豆遗传资源鉴定、利用及创新，目标性状基因定位，分子育种方法的开发和利用、基因组选择等研究工作。 关于李教授：https://cropsoil.u
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摘要：目录MaxQuant基本原理MaxQuant使用MaxQuant实操 MaxQuant基本原理 MaxQuant使用 MaxQuant实操 更多信息请关注：
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摘要：目录Mastering Python for BioinformaticsPlant BioinformaticsComparative GenomicsBioinformatics with Python CookbookBioinformatics Data SkillsBioinformati
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摘要：目录基本信息论文摘要方法流程 剑桥大学最近在Nature子刊上发表了一则关于大语言模型（LLM）和农业推广服务的评述。 基本信息 标题：Large language models and agricultural extension services 作者：A. Tzachor，M. Devare，
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摘要：目录书籍信息概括目录免费电子书获取方式 书籍信息 书名：Genomic prediction of complex traits: methods and protocols 出版：New York, NY : Humana Press, [2022] 作者：Nourollah Ahmadi, Jé
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摘要：目录主要内容小编碎碎念 几个月前就听说华大万物联合上海师范大学开发了基因组选择的工具CropGS，一直比较好奇。近日文章已经发表见刊，得以一窥究竟。 主要内容 以往的作物GWAS数据库集中在表型和基因型之间的关联，只有少数数据库充分利用表型和基因型资源来构建和托管农艺性状的基因组预测模型。如NHGR
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摘要：目录 近日，西北农林科技大学生命科学学院马闯教授科研团队发布了植物多组学数据跨物种比较和进化研究的在线分析平台 IPOP (Integrative Plant multi-Omics Platform)。 IPOP平台地址：http://omicstudio.cloud:4012/ipod/。 相关
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摘要：目录基本信息背景方法结果碎碎念 前不久才刚总结完大豆T2T基因组：哪个才是首个（中国）大豆的T2T基因组版本？，谁能想到最近又出来一个大豆品种Jack的T2T基因组。 基本信息 标题: A complete reference genome for the soybean cv Jack (大豆品种
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摘要：目录摘要传统PPIR技术基于深度学习的PPIR技术1.卷积神经网络（Convolutional neural network, CNN）2. 深度置信网络（Deep belief network, DBN）3.循环神经网络（Recurrent neural network, RNN）4. 堆叠自编码
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摘要：目录摘要泛基因组的重要性植物泛基因组的主要结构变异（SV）驱动力植物泛基因组的发展植物泛基因组应用育种 今日分享一篇去年底今年初发表的植物泛基因组综述，作者史俊鹏、田志喜、赖锦盛、黄学辉，全员大佬。 该文详细介绍了植物泛基因组的概念、研究进展和应用。 摘要 植物基因组高度多样化，很大一部分序列在不同
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摘要：目录问答1问答2问答3问答4问答5问答6问答7问答8问答9问答10 关于生物信息的专业回答与建议，GPT4刷新了我对它的认知。 详见如下对话： 问答1 问答2 问答3 问答4 问答5 反过来又测试它一下。 问答6 会通过Bing联网进行检索。 问答7 问答8 问答9 会联网进行检索。 问答10 不得
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摘要：目录 前不久openAI开放了GPT-4-Turbo、GPT-4-Vision等模型api，还发布了GPTs，使得用户能够根据需要定义自己的GPT应用。不到一周的时间，各种定制GPT全球大爆发，增长速度超乎想象：几乎每分钟诞生一个新的GPT！ 正如Altman在开发者大会上所说：我们正在孕育新物种，
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摘要：目录书籍信息书籍目录第1章：基因频率第2章：连锁第3章：亲缘相似性第4章：相似性度量第5章：基因效应第6章：方差分量第7章：方差估计第8章：交配设计第9章：选择响应第10章：G x E第11章：多性状选择第12章：多环境试验：线性混合模型第13章：仿真建模植物育种的基础免费电子书获取方式 书籍信息
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摘要：目录Docker容器Docker架构Kubernetes（k8s）容器技术演变传统部署时代：虚拟化部署时代：容器部署时代：为什么需要 Kubernetes，它能做什么？Docker vs K8s容器引擎 vs. 容器编排器：支持的镜像类型：镜像定义方式：Docker Swarm vs K8sK8s弃
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摘要：目录 介绍一篇浙江大学发表的一篇深度学习在植物表型组研究的综述： 岑海燕，朱月明，孙大伟，等. 深度学习在植物表型研究中的应用现状与展望[J]. 农业工程学报，2020，36(9)：1-16. 本文首先概述了植物表型与深度学习方法的背景；随后从植物识别与分类、胁迫分析、产量预测、面向精准育种和精准管
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摘要：目录 标题: Big Data and AI Revolution in Precision Agriculture: Survey and Challenges 单位：台湾清华大学 关键词：精准农业，大数据分析，机器学习，可持续农业，智能农业，数字农业 本文通过分析2000-2020年间的主要相关
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摘要：目录 植物图像承载着丰富的信息，反映了植物的颜色、形态、生长和健康状态等关键特征。高通量植物表型采集技术广泛用于植物表型组学研究，产生了大量基于图像的性状数据，对种质筛选、植物病虫害鉴定和农艺性状挖掘等方面具有重要价值。 为了提供有效的数据管理和支持智慧农业，中科院遗传与发育所作物表型组学研究中心与
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摘要：背景 每年国际水稻所（IRRI）的雨养稻育种（Rainfed Rice Breeding,RRB；所谓雨养就是无人工灌溉，仅靠自然降水作为水分来源）计划都会与区域合作伙伴共享耐旱、耐盐、耐热和耐淹的育种种质进行表型评估，从不同地点的几项试验中获得原始表型数据。例如，RRB在2019年从NARES合作
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