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首页> Scientific reports> Identification of plant-parasitic nematode genera in turfgrass using deep learning algorithms.

Identification of plant-parasitic nematode genera in turfgrass using deep learning algorithms.

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第一作者： Vikram,Rangarajan
第一单位： Department of Computer Science, University of Maryland, College Park, MD, USA.
作者： Vikram,Rangarajan [1] ; Fereshteh,Shahoveisi [2] ; Benjamin D,Waldo [3] ; Sadegh,Jafari [4]
作者单位： Department of Computer Science, University of Maryland, College Park, MD, USA. [1] Department of Plant Sciences and Landscape Architecture, University of Maryland, College Park, MD, USA. fereshteh.shahoveisi@gmail.com. [2] Mycology and Nematology Genetic Diversity and Biology Laboratory, USDA, ARS, Northeast Area, 10300 Baltimore Ave, Beltsville, MD, USA. benjamin.waldo@usda.gov. [3] Department of Computer Science, Iowa State University, Ames, IA, USA. [4]
关键词 Bayesian optimizationConvolutional neural networkHyperband algorithm
医学主题词 动物(Animals);线虫纲(Nematoda);禾本科(Poaceae);算法(Algorithms);植物疾病(Plant Diseases);贝叶斯定理(Bayes Theorem)
DOI 10.1038/s41598-025-29467-4
PMID 41354739
发布时间 2026-01-06
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Scientific reports

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2025年16卷1期

24页

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