泰迪智能科技案例库 | 农业行业项目案例合集

原创 于 2025-12-18 09:36:28 发布 · 23 阅读 · 0 ·
CC 4.0 BY-SA版权
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
文章标签：

#科技

行业案例分享

农业+大数据挖掘

图片

农业+大数据开发

图片

农业+人工智能

图片

实战案例示例

水产养殖水质智能识别

图片

关键技术：

  • 图像切割

  • 图像识别

  • 数据合并

  • CART分类树算法

图片

泰迪杯特等奖案例深度解析：基于多模态融合与小样本学习的工业产品表面缺陷智能检测系统
qq_63961628的博客
05-16 1393
第九届泰迪杯数据挖掘挑战赛特等奖案例聚焦于工业质检领域，针对3C电子和汽车零部件等高端制造中的表面缺陷检测问题，提出了一套创新的多模态小样本学习框架。该案例通过融合2D高光图像和3D点云数据，解决了小样本学习、多模态数据融合、实时性要求和复杂背景干扰等核心挑战。技术方案包括双流特征提取网络、小样本学习策略、模型压缩与加速等，最终实现了缺陷检测准确率超过95%、新缺陷类型识别率超过85%、检测速度小于0.5秒/件的目标。实际应用中，该方案显著降低了漏检率，年节约质量成本超1500万元。
泰迪杯特等奖案例深度解析：基于联邦学习与时空Transformer的农业气象灾害跨区域协同预警系统
qq_63961628的博客
05-27 1054
本文提出一种基于联邦时空Transformer的农业气象灾害预警系统，旨在解决传统预警模型数据孤岛、时空依赖性不足及边缘计算资源受限等问题。通过多源数据融合、联邦学习架构和轻量化部署方案，该系统实现了跨区域协同预警，模型准确率达94.8%，干旱预警提前量提升至14天，减少农业损失约8.7亿元/年。
泰迪智能科技案例库 | 信息技术行业项目案例合集
tipdm0526的博客
12-12 251
信息技术行业项目案例合集
分享泰迪案例库 | 销售行业项目案例合集
tipdm0526的博客
12-15 105
销售行业项目案例合集
行业案例库 | 医疗健康行业项目案例合集
tipdm0301的博客
12-09 171
案例库推荐 | 医疗健康行业项目案例合集
案例库分享 | 食品健康行业项目案例合集
tipdm0526的博客
12-17 59
食品健康行业项目案例合集
分享案例库 | 政府与公共服务行业项目案例合集
tipdm0301的博客
12-11 191
行业案例分享 政府与公共服务+大数据挖掘政府与公共服务+人工智能政府与公共服务+数学建模
泰迪智能科技大数据挖掘企业服务平台典型合作案例介绍
tipdm0526的博客
06-26 1355
泰迪智能科技大数据挖掘企业服务平台典型合作案例介绍
随到随学|2024泰迪智能科技暑期在线项目/集训营
tipdm0526的博客
06-07 885
2024暑期跟着张良均老师学大数据人工智能
泰迪智能科技大数据人工智能实训室优势特色介绍
tipdm0526的博客
06-24 1016
泰迪智能科技大数据人工智能实训室是面向人工智能技术应用、大数据技术、软件技术专业，是一个教、学、培训认证统一的实训平台，集教学、实训、培训认证功能于一体，围绕人工智能主题，同时兼顾当前IT流行技术的发展趋势，注重各种技术之间的融合与灵活应用，既可满足日常教学要求，同时又注重项目实训及创新试验，各设备之间可以灵活组合。
喜讯丨泰迪智能科技实力中标“健康大数据与人工智能实验室建设”项目
tipdm0526的博客
06-05 606
泰迪智能科技实力中标“健康大数据与人工智能实验室建设”项目
泰迪杯实战案例超深度解析：旅游景点游客流量预测与资源优化
04-27
内容概要：本文是关于2025年泰迪杯数据挖掘挑战赛D题特等奖案例的深度解析，旨在解决某5A级景区存在的拥堵严重、资源浪费和应急滞后等问题。文章首先明确了案例背景与目标，提出了具体的量化指标，如游客流量预测的...
精选资源
泰迪杯实战案例超深度解析：基于YOLOv5的农田害虫图像识别系统设计
04-27
内容概要：本文详细解析了第十届泰迪杯数据挖掘挑战赛A题特等奖案例——基于YOLOv5的农田害虫图像识别系统设计。文章首先介绍了农业植保领域的行业痛点和技术挑战，如虫情检测灯产生的海量图像数据难以高效处理、...
江协科技10-4 I2C硬件通信
m0_59133891的博客
12-12 459
EV8：由于上个时候，移位和数据都是空的，所以数据寄存器把东西移到了移位寄存器，但是此时移位寄存器还在运输数据，但是此时的数据寄存器已经空了，这里就是TxE=1的意思，继续往数据寄存器写入数据，此时硬件会自动将状态寄存器中的TxE=1给清楚了。================所需要的函数===============================================EV8：然后继续，移位寄存器在传送，但是此时数据寄存器空了，状态寄存器置1，表示快发数据，然后被硬件自动清楚。
「直通」英伟达，蓝思科技补齐AI算力布局又一块拼图
songguocaijing的博客
12-16 431
而追溯端侧智能的实现，最终还是会回到云端算力的支持上。对于不了解行业内情的人来说，服务器机柜等产品看似和之前的产品完全不同，实际上却拥有高度相通的能力地基：对材料科学的深刻理解、达到极致的精密制造工艺，以及管理亿级产能的大规模供应链能力，也即是在各个领域验证过的“材料－模组－整机”的垂直整合能力。在本次收购之前，蓝思科技的AI战略版图主要集中在“端侧”硬件——搭载AI大模型的智能手机、开启人机交互新范式的AI眼镜，深度融合AI的智能汽车座舱和日益聪明的具身智能机器人，蓝思都已成为其核心供应链的重要一环。
从“小生态”到“大生态”，艺龙酒店科技以生态体系驱动产业革新
xinyaokeji的博客
12-15 952
未来，艺龙酒店科技将始终坚守“有品质的酒店规模高增长”的核心战略，持续通过组织升级、赋能深化，数智链接，进化为一个以数智技术为驱动、以开放协同为理念，集酒店管理、信息技术、供应链服务于一体的住宿产业生态平台，与全球更多的酒店投资者、经营者、产业链伙伴携手，共同提升整个行业的运营效率与服务水准，最终为全球旅行者创造更优质、更便捷、更安心的住宿体验。通过这种方式，艺龙酒店科技不仅为投资人降低了存量改造的门槛和风险，缩短了回报周期，也为城市更新注入了新的商业活力，实现了社会存量资产的内生价值挖掘。
AI CRM系统升级，原圈科技赋能销售洞察
最新发布
AIyingxiao的博客
12-17 165
在企业管理的诸多挑战中，销售流程的“黑盒”化始终是一座难以逾越的大山。销售精英与客户之间的每一次互动，无论是电话沟通、在线会议还是即时消息，其内容、情绪与关键信息点，对于管理者而言，都如同隔着一层毛玻璃，看得见轮廓，却摸不清细节。传统的管理方式，如抽查通话录音，无异于大海捞針。这种方式不仅效率低下、样本覆盖率不足，更严重依赖于管理者个人的经验和主观判断，难以形成标准化、可复制的优化路径。
2025：科技投资正酣，如何答好这道题？
chidushangye的博客
12-17 703
每一个时代都有代表性的产业机会，把握当下的产业脉络，大概率就是好的投资方式。梳理过去近二十年的市场脉络，2007年市场追逐有色金属，2015年追金融科技，2019年投资新能源产业，而2025年以来，明显能感觉到市场演绎以科技为主线的结构性机会。Wind数据显示，截至2025年12月10日，按照wind二级行业分类，硬件设备年内涨幅达60.06%，半导体涨幅达43.93%；主题行业指数中，通信设备指数涨幅超过70%，电子元器件指数超过60%。
国产图数据库：开启数据新“视”界 悦数科技
yueshu_graph的博客
12-12 569
基于图数据库的广泛应用，从社交网络的用户的推荐引擎到对金融的实时的决策，从对智能制造的供应链的优化到对生物信息的基因的调控的分析等都将将图的数据库的技术的优势充分地挖掘了出来，推动了数据的价值的挖掘的新一轮的革命。在“图+AI”技术的不断迭代成熟背景下，以以悦数图数据库为代表的国产的图数据库力量，必将在这场数据的革命中扮演着更加关键的角色，不断的推动着国产的图数据库的发展和壮大。
使用scrapy爬取泰迪智能科技
11-28
Scrapy是一个强大的Python网络爬虫框架，它可以帮助你高效地抓取网站数据。如果你想用Scrapy爬取泰迪智能科技（假设这是一个公司的官方网站）的数据，可以按照以下步骤操作： 1. **安装Scrapy**: 首先需要确保已经安装了Python和pip，然后通过命令行运行 `pip install scrapy` 安装Scrapy。 2. **创建项目**: 打开终端或命令提示符，创建一个新的Scrapy项目，例如 `scrapy startproject teddy_spider`。 3. **定义爬虫**: 在项目目录下，打开 `settings.py` 文件，设置允许访问的User-Agent，避免被服务器识别为机器人。在 `spiders` 目录下，创建一个新文件 `teddy_spider.py`，定义你的爬虫类，比如: ```python import scrapy class TEDDYSpider(scrapy.Spider): name = 'teddy_spider' allowed_domains = ['teddy.com.cn'] start_urls = ['http://teddy.com.cn/'] def parse(self, response): # 这里编写解析页面元素的代码，如XPath或CSS选择器提取信息 # 示例：提取标题、链接等 title = response.css('h1::text').get() links = response.css('a::attr(href)').getall() yield { 'title': title, 'links': links, } # 分析每个链接并请求子页面，使用response.follow()方法 for link in links: yield response.follow(link, self.parse) ``` 4. **运行爬虫**: 保存文件后，在命令行运行 `scrapy crawl teddy_spider` 开始爬取。 5. **处理结果**: 爬虫将返回包含抓取到的信息的items，你可以将其存储到数据库、CSV文件或其他你需要的地方。记得遵守网站的Robots协议，并尊重其爬虫政策。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值