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Plant Phenomics | EasyDAM_V3：基于最優(yōu)源域選擇和知識圖數(shù)據(jù)合成的水果自動標注
 

https://spj.science.org/doi/10.34133/plan‍tphenomics.0067

Plant Phenomics | 利用RGB圖像和反向傳播神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對橄欖果實關(guān)鍵品質(zhì)性狀進行表型分析
 

https://spj.science.org/doi/10.34133/plantphenom‍ics.0061

Plant Phenomics | FCOS-LSC: 針對復雜果園中綠色果實的檢測模型
 

https://spj.science.org/doi/10.34133/plantphenomics.0069

Plant Phenomics | 基于生成式深度學習網(wǎng)絡(luò)的柑橘表皮顏色可視化預測研究
 

https://spj.science.org/doi/10.34133/plantphenomic‍s.0057

Plant Phenomics | 耦合植物生長模型和病蟲害模型:一個相互作用的結(jié)構(gòu)提案，MIMIC
 

https://spj.science.org/doi/10.34133/plantphenomics.0‍077

Plant Phenomics | 用于農(nóng)業(yè)深度學習模型的標準化和集中化數(shù)據(jù)集的高效訓練
 

https://spj.science.org/doi/10.34133/plantphenomics.00‍84

Plant Phenomics | 基于AS-SwinT疏果前單串葡萄果粒的實例分割與計數(shù)
 

https://spj.science.org/doi/10.34133/plantphenomics.0085

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About Plant Phenomics

《植物表型組學》（Plant Phenomics）是由南京農(nóng)業(yè)大學和美國科學促進會（AAAS）合作創(chuàng)辦的英文學術(shù)期刊，于2019年1月正式上線發(fā)行。采用開放獲取形式，刊載植物表型組學交叉學科熱點領(lǐng)域具有突破性科研進展的原創(chuàng)性研究論文、綜述、數(shù)據(jù)集和觀點。具體范圍涵蓋高通量表型分析的最新技術(shù)，基于圖像分析和機器學習的表型分析研究，提取表型信息的新算法，作物栽培、植物育種和農(nóng)業(yè)實踐中的表型組學新應用，與植物表型相結(jié)合的分子生物學、植物生理學、統(tǒng)計學、作物模型和其他組學研究，表型組學相關(guān)的植物生物學等。期刊已被DOAJ、Scopus、PMC、EI和SCIE等數(shù)據(jù)庫收錄。科睿唯安JCR2022影響因子為6.5，位于農(nóng)藝學、植物科學，遙感一區(qū)。2023年中科院期刊分區(qū)位于農(nóng)林科學大類一區(qū)。2020年入選中國科技期刊卓越行動計劃高起點新刊項目。

說明：本文由《植物表型組學》編輯部負責組稿。
中文內(nèi)容僅供參考，一切內(nèi)容以英文原版為準。
合集整理：周欽陽（南京農(nóng)業(yè)大學）
排版：蘇梓鈺（南京農(nóng)業(yè)大學）
審核：孔敏、王平