Promptの説明

要約 葉面積指数（LAI）を用いた小麦の生育状況の準リアルタイムかつ非破壊的なモニタリングは、効果的な農業管理のための信頼できる実績のある方法です。しかし、従来の方法では高次元データや非線形変数を扱う際に課題が生じます。本研究では、多数の変数を処理するために、双方向Long Short-Term Memory（Bi-LSTM）、深層ニューラルネットワーク（DNN）、ランダムフォレスト（RF）の3つのモデルを使用しました。主要な変数は、VIS = 22、TFs = 64、初期値 = 86、最適値 = 26です。 指示 このジャーナルではグラフィカルアブストラクトが必要であり、読者の注意を引くカラフルで目を引く画像である必要があります。アブストラクトは、原稿からの図、または水平方向に配置されたモザイクパネル（横軸が縦軸の3倍の長さ）にすることができます。図のキャプションは使用せず、図内のラベルは最小限に抑え、大きなフォントを使用してください。