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使用Julia進行農(nóng)作物病害預測和管理的前沿方法包括機器學習和深度學習技術，例如卷積神經(jīng)網(wǎng)絡（CNN）和遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡（RNN）等。這些技術可以用于分析農(nóng)作物圖像數(shù)據(jù)和傳感器數(shù)據(jù)，以檢測和識別病害，并預測其發(fā)展趨勢。此外，基于Julia的高性能計算能力，還可以應用復雜的數(shù)學模型和算法進行數(shù)據(jù)建模和分析，以提高農(nóng)作物病害的預測精度和管理效率。
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