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Identification and recognition of rice diseases and pests using convolutional neural networks
Identification and recognition of rice diseases and pests using convolutional neural networks
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Identification and recognition of rice diseases and pests using convolutional neural networks

Rahman, Chowdhury R. ; Arko, Preetom S. ; Ali, Mohammed E. ; Iqbal Khan, Mohammad A. ; Apon, Sajid H. ; Nowrin, Farzana ; Wasif, Abu

Biosystems engineering, 2020-06, Vol.194, p.112-120 [Periódico revisado por pares]

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Agricultural robots for field operations: Concepts and components
Agricultural robots for field operations: Concepts and components
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Bechar, Avital ; Vigneault, Clément

Biosystems engineering, 2016-09, Vol.149, p.94-111 [Periódico revisado por pares]

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Human–robot interaction in agriculture: A survey and current challenges
Human–robot interaction in agriculture: A survey and current challenges
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Human–robot interaction in agriculture: A survey and current challenges

Vasconez, Juan P. ; Kantor, George A. ; Auat Cheein, Fernando A.

Biosystems engineering, 2019-03, Vol.179, p.35-48 [Periódico revisado por pares]

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Smart farming IoT platform based on edge and cloud computing
Smart farming IoT platform based on edge and cloud computing
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Smart farming IoT platform based on edge and cloud computing

Zamora-Izquierdo, Miguel A. ; Santa, José ; Martínez, Juan A. ; Martínez, Vicente ; Skarmeta, Antonio F.

Biosystems engineering, 2019-01, Vol.177, p.4-17 [Periódico revisado por pares]

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Plant disease identification from individual lesions and spots using deep learning
Plant disease identification from individual lesions and spots using deep learning
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Plant disease identification from individual lesions and spots using deep learning

Arnal Barbedo, Jayme Garcia

Biosystems engineering, 2019-04, Vol.180, p.96-107 [Periódico revisado por pares]

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Internet of Things in agriculture, recent advances and future challenges
Internet of Things in agriculture, recent advances and future challenges
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Internet of Things in agriculture, recent advances and future challenges

Tzounis, Antonis ; Katsoulas, Nikolaos ; Bartzanas, Thomas ; Kittas, Constantinos

Biosystems engineering, 2017-12, Vol.164, p.31-48 [Periódico revisado por pares]

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Robotics and labour in agriculture. A context consideration
Robotics and labour in agriculture. A context consideration
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Robotics and labour in agriculture. A context consideration

Marinoudi, Vasso ; Sørensen, Claus G. ; Pearson, Simon ; Bochtis, Dionysis

Biosystems engineering, 2019-08, Vol.184, p.111-121 [Periódico revisado por pares]

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Channel pruned YOLO V5s-based deep learning approach for rapid and accurate apple fruitlet detection before fruit thinning
Channel pruned YOLO V5s-based deep learning approach for rapid and accurate apple fruitlet detection before fruit thinning
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Channel pruned YOLO V5s-based deep learning approach for rapid and accurate apple fruitlet detection before fruit thinning

Wang, Dandan ; He, Dongjian

Biosystems engineering, 2021-10, Vol.210, p.271-281 [Periódico revisado por pares]

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Factors influencing the use of deep learning for plant disease recognition
Factors influencing the use of deep learning for plant disease recognition
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Factors influencing the use of deep learning for plant disease recognition

Barbedo, Jayme G.A.

Biosystems engineering, 2018-08, Vol.172, p.84-91 [Periódico revisado por pares]

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10
Precision fish farming: A new framework to improve production in aquaculture
Precision fish farming: A new framework to improve production in aquaculture
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Precision fish farming: A new framework to improve production in aquaculture

Føre, Martin ; Frank, Kevin ; Norton, Tomas ; Svendsen, Eirik ; Alfredsen, Jo Arve ; Dempster, Tim ; Eguiraun, Harkaitz ; Watson, Win ; Stahl, Annette ; Sunde, Leif Magne ; Schellewald, Christian ; Skøien, Kristoffer R. ; Alver, Morten O. ; Berckmans, Daniel

Biosystems engineering, 2018-09, Vol.173, p.176-193 [Periódico revisado por pares]

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