MTDL-EPDCLD: sistema multitask para detección y diagnóstico de enfermedades foliares de maíz
Usuario Viernes, 23 de Junio de 2023 Artículos Científicos

Proponen un sistema multitask basado en aprendizaje profundo para detección y diagnóstico de precisión mejorada de enfermedades foliares en maíz (MTDL-EPDCLD), junto con el desarrollo de una aplicación móvil que utiliza el marco Qt (marco de desarrollo de software multiplataforma). El sistema comprende la Tarea 1 para identificación y Tarea 2 para clasificación.
- Más información en: mdpi.com
Noticias similares
-
Ensayo (LAMP) para la detección específica de Groundnut ringspot virus y de Tomato spotted wilt virus
Se presenta un ensayo de ampliificación isotérmica mediada por bucle (RT-LAMP) como una...
-
China: Primer reporte de Fusarium asiaticum que causa pudrición de raíz en tabaco
Se observaron plantas de tabaco que presentaban síntomas de pudrición de raíz por Fusarium. Los...
-
Primer reporte de Aspergillus ochraceus que ataca tubérculos de papa en Tayikistán
Se observaron papas con manchas oscuras y secas en la cáscara, dichas papa por dentro presentaban...