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Plant Physiology
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大语言模型充当数字农业的自主副驾驶
研究人员开发了一个利用大语言模型（LLMs）自主管理和优化数字农业运营的闭环系统。该框架集成了来自49通道植物传感器的网络数据，以分析植物生理状况并直接控制硬件执行器，实现微气候调整、表型分析和胁迫诱导。案例研究表明，生产周期缩短了35%，能耗降低了18%，其中一次自主诱导黑暗积累叶绿素的实验节省了67.9%的能源。
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SEAGAN：新型图网络增强植物生理学分析
研究人员开发了SEAGAN，这是一种新颖的图注意力网络，用于分析动态植物过程，特别关注植物生理学中使用的A-Ci曲线。该模型将A-Ci曲线点视为图中的节点，利用k近邻和辅助信号引导的连通性来识别生化限制状态。SEAGAN集成了过程感知特征、边缘属性和注意力机制，以提高分类精度，尤其是在复杂的过渡区域。该模型在合成数据集上取得了0.857的F1分数和0.882的准确率，证明了基于图的方法在此类科学数据分析中的有效性。