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《生鲜食品保质干燥新技术理论与实践》分上下两篇。上篇论述了生鲜食品干燥系统，内容包括脱水食品加工全过程品质调控新技术、生鲜食品的典型保质干燥新技术。下篇为干燥新技术实例，包括生鲜食品干燥前预处理品质调控、提高脱水品质的干燥新技术实例，提高脱水食品贮藏品质的新技术实例、脱水果蔬复水品质调控的新技术实例。内容翔实，实例丰富，工艺可靠。《生鲜食品保质干燥新技术理论与实践》可供高等院校食品工程专业的教师、研究生和高年级本科生参考。也可供食品或农产品、水产品的加工、保鲜、储运等相关企业的研发人员和工程技术人员阅读参考。
图书简介：人工智能赋能的现代农业技术发展与挑战 书名： 人工智能赋能的现代农业技术发展与挑战 作者： [此处可填写真实作者姓名，如：王建国、李晓明] 出版社： [此处可填写真实出版社名称，如：农业科技出版社] 出版年份： [此处可填写真实出版年份，如：2023年] --- 内容提要： 本书深入探讨了人工智能（AI）技术如何渗透并重塑现代农业的各个环节，旨在为农业科技工作者、政策制定者以及相关领域的企业提供一个全面、前瞻性的技术蓝图与实践指南。在当前全球气候变化、资源约束日益严峻的背景下，传统农业模式难以为继，利用尖端信息技术实现精准化、智能化、高效化转型已成为必然趋势。《人工智能赋能的现代农业技术发展与挑战》聚焦于AI在数据采集、模式识别、决策支持、自动化控制等方面的应用前沿，系统梳理了从田间地头到供应链管理的各个关键节点所面临的技术革新与挑战。 本书结构严谨，逻辑清晰，内容覆盖面广，不仅涵盖了遥感、物联网（IoT）结合深度学习在作物健康监测、病虫害早期预警中的应用，还详尽阐述了机器视觉在农产品分级、质量检测中的最新进展。同时，本书并未回避技术推广和应用过程中遇到的实际困难，如数据标准化、算法模型的鲁棒性、以及跨学科人才的培养问题，为读者提供了一个既具理论深度又富含实践指导意义的参考文本。 第一部分：农业信息化的基础与人工智能的引入 本部分首先回顾了现代农业信息化的发展历程，明确了大数据、云计算在农业生产中的基础性作用。随后，着重介绍了人工智能技术如何作为核心驱动力，推动农业数据向“智能信息”转化。 1. 农业大数据的采集、整合与治理： 探讨了多源异构农业数据（包括气象、土壤、遥感影像、无人机航拍、传感器网络）的有效集成方法。重点分析了如何利用边缘计算技术减少数据传输延迟，提高实时决策能力。介绍了数据预处理中的噪声消除、缺失值填充等关键步骤，为后续的AI模型训练打下坚实基础。 2. 深度学习在农业图像识别中的应用： 详细剖析了卷积神经网络（CNN）在识别作物表型特征、监测生长阶段中的应用。案例分析部分展示了如何利用迁移学习技术，在有限的农业数据集上训练出高精度的病虫害识别模型。探讨了3D点云数据处理技术在精准株高测量、产量预测中的潜力。 3. 物联网（IoT）与传感器技术协同： 论述了低功耗广域网（LPWAN）技术在构建大规模、低成本农田监测网络中的优势。重点讲解了如何将传感器采集的实时环境数据（温湿度、光照、土壤养分）与AI算法结合，实现对灌溉、施肥的智能闭环控制。 第二部分：精准农业与智能化决策支持系统 本部分是全书的核心，聚焦于AI技术如何实现农业生产的“因地制宜”和“按需管理”。 1. 智能灌溉与水肥一体化： 介绍了基于强化学习（RL）的灌溉策略优化模型。该模型能够综合考虑作物需水特性、土壤墒情变化、未来天气预报，动态调整灌溉量和时间，最大化水资源利用效率。同时，分析了AI在养分需求预测（如氮磷钾需求）中的模型构建方法。 2. 病虫害的早期预警与精准干预： 详细阐述了基于时间序列分析和地理信息系统（GIS）的区域性病虫害风险评估模型。通过集成气象因子、历史发病数据和现场图像数据，系统能够提前数周发出预警，并推荐最优的、局部的化学或生物防治方案，显著减少农药使用量。 3. 农业机器人与自动化作业： 探讨了计算机视觉和导航技术（如RTK-GPS）在无人驾驶农机、精准播种、除草机器人中的集成应用。重点分析了机器人在复杂田间环境中实现高精度目标定位与操作的挑战及解决方案，如利用SLAM技术构建农田三维地图。 4. 作物表型组学与高通量表型分析： 阐述了如何利用AI技术从高光谱成像、热红外成像数据中快速提取关键表型性状（如叶绿素含量、抗旱指数），加速育种进程。介绍了深度生成模型（GANs）在模拟不同环境胁迫下作物性状变化的应用前景。 第三部分：供应链优化与挑战应对 农业的智能化不仅限于生产端，供应链环节的效率提升同样至关重要。 1. 农产品质量的自动化分级与检测： 深入分析了机器视觉在采摘后处理环节中的应用，包括水果的成熟度判断、缺陷识别和异物检测。探讨了非破坏性检测技术（如近红外光谱）与深度学习模型的结合，实现对内部品质（如糖度、酸度）的快速无损评估。 2. 智能仓储与冷链物流优化： 介绍了如何利用预测分析模型优化农产品库存管理，减少损耗。同时，探讨了AI在动态路径规划和实时环境监控中的作用，确保农产品在运输过程中的质量稳定。 3. 农业AI的伦理、安全与人才培养： 这是面向未来的重要讨论。本章分析了数据隐私、算法公平性在农业决策中的潜在风险。同时，强调了构建跨学科人才梯队（既懂农业又懂AI）的紧迫性，并提出了针对性的教育和培训建议。 本书的特色： 理论与实践并重： 结合最新的学术研究成果与国内外的成功应用案例，为读者提供了清晰的实践路径。 技术前沿性： 覆盖了从基础的数据处理到前沿的强化学习、生成对抗网络在农业中的创新应用。 系统性分析： 不仅关注生产环节，更将目光投向了整个农业价值链，提供了全面的智能化解决方案框架。 目标读者： 农业科研机构的研究人员、农业高校师生、农业科技企业研发人员、政府农业管理部门的决策者、以及致力于智慧农业转型的农场主和技术骨干。阅读本书，将有助于读者全面把握人工智能技术在未来农业领域中的战略地位与应用潜力。
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