تقدم البحث نظام توقعات الزراعة الذكية المدعوم بالذكاء الاصطناعي مصمم لتعزيز إنتاجية المحاصيل من خلال معالجة عدم الكفاءة في استخدام الأسمدة، والتعامل، واختيار المحاصيل. يستخدم النظام وكلاء ذكيين لتصنيف التربة، وتقدير معلمات التربة، واقتراح المحاصيل، وتوصية الأسمدة. حقق نموذج الشبكة العصبية التلافيفية (CNN) دقة تصنيف بلغت 92.88% لأنواع التربة المختلفة، بينما قدم نموذج الغابة العشوائية…

تقدم البحث إطار عمل هجين للتعلم العميق لتصنيف أمراض أوراق الطماطم، مع معالجة التحديات التي تطرحها جودة الصورة المتغيرة، وظروف الإضاءة، وعدم توازن الفئات. يدمج النموذج المقترح ثلاثة شبكات عصبية تلافيفية—ResNet-50 و EfficientNet-B0 و DenseNet-121—داخل نظام تجميع ضبابي يعزز من مرونة اتخاذ القرار. من خلال استخدام شبكة خصومة توليدية شرطية (C-GAN) لتكبير البيانات، ينتج النموذج…