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 A knowledge-informed machine learning (KIML) approach to disentangle single- and double-season rice yields and attainable yield gaps in the mixed cropping systems 一种基于知识的机器学习（KIML）方法来解开混合种植系统中单季和双季水稻产量以及可获得的产量差距
相关领域
产量（工程）
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计算机科学
农业工程
数学
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期刊：Computers and Electronics in Agriculture 作者：Jingwen Wang; Maoyuan Feng; Shanxin Guo; Hongzhong Li; Yu Han; et al 出版日期：2025-06-09 |
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(2025-6-4)
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