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科研主題：NUS Zhao教授1v1科研——
植物葉片的健康狀態是衡量植物整體生長狀況的重要指標之一，尤其在農業和園藝領域，精準監測植物葉片的健康狀況對於病蟲害防治、營養管理以及提高作物產量至關重要。傳統的葉片健康評估方法通常依賴於人工觀察和經驗判斷，存在效率低、主觀性強以及覆蓋範圍有限等問題。隨著人工智慧和計算機視覺技術的快速發展，智慧化的植物健康狀態識別系統逐漸成為農業現代化的關鍵研究方向。
GreenSight AI 是一種基於人工智慧的植物葉片健康狀態智慧識別系統，旨在透過影像識別技術即時監測和分析植物葉片的健康狀況。該系統利用深度學習模型，特別是卷積神經網路（CNN），對收集到的葉片影像進行處理和分類，以識別諸如病斑、黃化、枯萎等常見的葉片病變特徵。相比於傳統方法，GreenSight AI 能夠提供更為精準、即時的健康評估，幫助農民和農業管理者更早發現潛在問題，從而採取及時有效的干預措施。
本研究將重點探討GreenSight AI在葉片健康狀態識別中的應用，分析其在不同作物、環境下的表現，並透過實驗驗證系統的準確性和魯棒性。透過這一智慧系統，不僅可以提高農業生產的效率和精準度，還能減少農藥和化肥的過度使用，為實現可持續農業提供技術支援。本次科研將結合當前技術前沿以及學生的相關經歷和需求，展開1v1科研指導服務。此外，學生也可以定製其他專業的科研課題。
特邀
導師
指南者留學特邀導師：Zhao教授
新加坡國立大學客座教授
開放空間創投& OV 資料科學總監
前谷歌雲亞太地區機器學習負責人
研究領域：machine learning，AI，DS，CV，NLP，large language model application
我們的優勢
我們的名校科研
其他機構科研
教授1v1指導
10-20人班課
提供更個性化的科研教學指導
學生不容易得到個人化的關注
獨立一作論文
共同一作論文
讓學生全面地參與研究專案，從而獲得更多的學術成就和獨立思考的能力
導致學生的貢獻被稀釋，不容易凸顯個人能力
教授直接指導論文
教授不指導論文
直接從資深專家那裡獲取知識和經驗，有利於論文的高質量完成
缺乏專業指導，導致論文質量不高
Research論文
Review論文
強調實際研究和資料收集，更容易在學術界認可
更側重於理論分析而非實際研究，不容易得到學術認可
100%有推薦信
不全都有推薦信
確保學生在留學申請時有強有力的推薦支持
缺乏推薦信會影響將來的留學申請
EDU郵箱推薦信
私人郵箱推薦
使用教育郵箱傳送的推薦信更具權威性
缺乏權威性，不容易被接受
教授進群隨時直接聯絡
只能在班課會議上溝通
便於即時解答疑問和及時獲取反饋
缺乏及時和個性化的反饋
華人教授漢語指導
英文授課聽不懂
使用漢語講授專業知識內容更容易消化理解
你將收穫
國際會議論文發表
適合人群
留學申請：計劃申請人工智慧/計算機科學/自動駕駛等相關專業的同學
提升背景：希望增加深度學術研究經歷，提升獨立研究能力的同學
進度安排
階段1
科研專案匹配和準備期
· 週期：
1-4周
· 海外導師:
學生和導師雙向匹配
· 指南者老師:
進行前期技能、軟體等基礎能力培訓
階段2
科研專案正式週期
· 週期：
8周
· 海外導師：
每週遠端會議-科研推進-論文指導
· 指南者老師：
協助答疑和輔導
階段3
論文發表和網申
· 週期：
——
· 海外導師：
推薦信（官郵）+網推
· 指南者老師：
協助論文發表
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諮詢報名科研專案