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2015(CISP),第851\u2013855页。doi:https:\/\/doi.org\/10.109\/CISP.2015.7407996.“,”doi“:”10.1109\/CISP.2015.74079“},{“key”:“10.1016\/j.compag.2018.10.006_b0230”,“doi-asserted-by”:“crossref”,“unstructured”:“Yalcin,H.,2017。利用深度学习识别植物物候:深度物候。摘自:2017年第六届国际农业生物信息学会议,第1\u20135页。doi:https:\/\/doi.org\/10.109\/Agro-Geionformatics.2017.8046996.“,”doi“:”10.1109\/Agro-Geionfformatics.20178046996“}],”container-title“:[“农业中的计算机和电子产品”],”original-title”:[],“language”:“en”,“link”:[{“URL”:“https:\//api.elsevier.com/content\/articlex\/PII:S0168169918310044?httpAccept=text\/xml”,“内容类型“:”text\/xml“,”content-version“:”vor“,”intended-application“:”text-mining“},{”URL“:”https:\\/api.elsevier.com/content\/article\/PII:S0168169918310044?httpAccept=text\/plain“,”content-type“:”文本\/plaine“,”内容-version”:“vor”,“intended-application”:“text-mining}”,“存放”:{“日期-部件”:[2023,9,6]],“日期-时间”:“”2023-09-06T03:27:50Z“,”timestamp“:1693970870000},”score“:1,”resource“:{“primary”:{”URL“:”https:\/\/linkinghub.elsevier.com/retrieve\/pii\/S0168169918310044“}},“subtitle”:[],“shorttitle”:[],“issued”:}“date-parts”:[[2018,12]]},《references-count》:46,“alternative-id”:[“S01681699.18310044”],“URL”:“http://\/dx”。doi.org 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