AI + 家禽養(yǎng)殖
AI + 家禽繁育
AI + 生物醫(yī)藥
AI + 工業(yè)制造
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Smart Ears家禽健康A(chǔ)l辨音系統(tǒng)：
使用硬件設(shè)備實(shí)時(shí)監(jiān)聽和采錄家禽聲音，AI分析篩選出非健康聲源并進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析，前端可視化模塊可以查看設(shè)備處理前后的數(shù)據(jù)、統(tǒng)計(jì)分析，并可控制硬件設(shè)備
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家禽場所老鼠識別算法：
通過基于視頻圖片的深度學(xué)習(xí)算法，監(jiān)控家禽生活場所的老鼠
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孵化期雞蛋公母性別識別：
基于高光譜成像(HSI)技術(shù)及深度學(xué)習(xí)算法，在孵化器的第 10-14 天對雞蛋進(jìn)行公母分類，準(zhǔn)確率高達(dá) 92.5%，具有極深的經(jīng)濟(jì)價(jià)值
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高性能數(shù)據(jù)處理工作站：
存儲(chǔ)必需的技術(shù)參數(shù)，存儲(chǔ)海量文本、圖片、音頻、視頻等多種數(shù)據(jù)格式，算法響應(yīng)時(shí)間快，支持多角色權(quán)限管理、支持遠(yuǎn)程操作
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家禽資源精準(zhǔn)測定與評價(jià)系統(tǒng)：
對家禽品種、羽毛、毛孔、雞頭、運(yùn)動(dòng)、攝食等多方面特征的識別，匯集相關(guān)數(shù)據(jù)進(jìn)行鑒定，鑒定范圍可控、速度快、準(zhǔn)確率高，支持多角度、多尺寸、多光照條件、多背景的圖像數(shù)據(jù)
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雞蛋品種識別：
基于RGB圖像，自動(dòng)抽取雞蛋圖像中包含的品種特征，在線識別，無需雞蛋以特定姿勢拍照，可識別任意角度，任意環(huán)境背景，識別速度快
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雞頭特征識別：
在有色卡的背景下，獲取雞頭外輪廓，并精準(zhǔn)計(jì)算雞頭各部位特征，如雞冠和雞垂的周長、面積、高度、顏色等級、平均RGB，方差RGB；雞眼的寬高；雞喙的面積等
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羽毛覆蓋面積識別：
在有標(biāo)尺的背景下（或直接通過景深相機(jī)測距），獲取羽毛外輪廓，精準(zhǔn)計(jì)算羽毛覆蓋面積
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毛孔識別：
使用毛孔分布模式預(yù)測算法來識別最優(yōu)匹配的毛孔模式，精準(zhǔn)計(jì)算局部毛孔數(shù)量和密度從而篩選出優(yōu)質(zhì)皮膚的肉雞
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AMP：
通過人工智能算法為生物領(lǐng)域賦能，通過AI算法篩選天然的抗菌肽，在制藥和綠色農(nóng)業(yè)領(lǐng)域提供有力支持
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PPI：
通過AI算法判斷蛋白質(zhì)之間是否互作，在疾病解析和藥物研發(fā)方向提供支持
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Soybean：
通過機(jī)器學(xué)習(xí)算法預(yù)測大豆油、蛋白質(zhì)含量等關(guān)鍵性狀，結(jié)合模型可解釋性分析挖掘與性狀相關(guān)的顯著基因，輔助高產(chǎn)優(yōu)質(zhì)大豆育種。
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操作臺合規(guī)檢測算法：
通過深度學(xué)習(xí)算法實(shí)時(shí)檢測操作臺上面不同盒子的類型，盒子上面是否有l(wèi)ogo，以及吸頭盒子上面吸頭的位置
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試管血清測量檢測算法：
通過深度學(xué)習(xí)算法準(zhǔn)確分割試管內(nèi)血清的各個(gè)分層，并精準(zhǔn)測量和標(biāo)出試管應(yīng)該插入的位置
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芯片檢測：
通過深度學(xué)習(xí)算法檢測芯片是否合格，以及不合格品具有哪些瑕疵和瑕疵的具體位置
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工業(yè)外包裝瑕疵檢測：
通過深度學(xué)習(xí)算法檢測產(chǎn)品外包裝是否有瑕疵，以及瑕疵的具體位置