植物大豆点云数据集是一款为植物表型研究和植物学图像分析专门设计的数据集，特别适合应用于SoftGroup项目中。这个数据集主要包括从多个角度和不同生长阶段收集的大豆植株的三维点云数据，以精确捕捉植物的几何形状和结构细节。 该数据集的特点在于其高密度和高精度的点云信息，能够为研究者提供关于植物生长动态、形态变化以及与环境互作的直观数据。这些数据不仅对于植物生物学家和农业科学家在进行品种改良、病害预防以及增产研究中具有重要价值，也为机器学习和计算机视觉领域的开发者提供了实际应用的可能。 在技术实现方面，植物大豆点云数据集支持与多种点云处理和分析工具的兼容，包括但不限于PCL（点云库）、Open3D等。这使得研究者可以方便地进行点云的滤波、分割、特征提取和三维重建等操作。 SoftGroup项目可以利用这些数据进行深入的分析，例如通过点云数据训练深度学习模型来识别和分类不同的植物病害或生长条件下的植物表型。此外，该数据集的应用还能够扩展到虚拟现实（VR）和增强现实（AR）技术中，为用户提供更加生动和互动的植物学习经验。 总之，植物大豆点云数据集是一个多功能、高效率的资源库，对于推动植

大豆推广品种耐低钾特性鉴定与种质筛选，权月伟，李喜焕，本文采用蛭石栽培的方法，确立大豆品种耐低钾筛选指标，利用这些指标，评价72个大豆推广品种苗期耐低钾能力，并筛选钾素利用率极�

低苯丙氨酸大豆肽混合物的制备，李志刚，光翠娥，为了制备低苯丙氨酸大豆肽混合物，大豆蛋白经Alcalase2.4L及木瓜蛋白酶降解后，通过单因素和正交试验分别确定了Flavourzyme水解及活性碳�

谷氨酰胺转胺酶交联对大豆蛋白酶解物美拉德反应产物风味的影响，宋娜，俞勤丽，为了提高美拉德反应产物的产率，利用谷氨酰胺转胺酶交联大豆蛋白酶解产物，增加1000-5000 Da分子量分布的比例，研究其相应的美拉德反

采用响应面分析法(RSM)优化提取腐乳中大豆多肽的工艺条件。在单因素实验的基础上,选择提取温度、甲醇体积分数、提取时间、液料比作为实验因素,进行Box-Benhnken中心组合实验设计,评估了4个因素对大豆多肽提取量的影响。结果表明,提取腐乳中大豆多肽的最佳工艺条件为:温度57℃、甲醇体积分数69%、提取时间28min、液料比(mL∶g)9∶1,最佳工艺条件下提取量为6.59g/100,g(干基)。

豆叶病害数据集，2种疾病和1种健康的检测数据集，每种340张图片 豆叶病害数据集，2种疾病和1种健康的检测数据集，每种340张图片 豆叶病害数据集，2种疾病和1种健康的检测数据集，每种340张图片

大豆叶片受毛虫和黑斑虫的破坏图片数据集，这些图像按照500 x 500的尺寸进行了标准化处理。研究人员可以将这个数据集用于人工智能、机器学习、深度学习等领域。共有6410张图片，分别是毛虫3309张，绝活毛虫2205张，健康的896张。

7种不同标注了的干豆图像，共13611粒图像 7种不同标注了的干豆图像，共13611粒图像 7种不同标注了的干豆图像，共13611粒图像

基于边缘检测和BP神经网络的大豆杂草识别研究.pdf

大豆NAC基因家族生物信息学分析，王洋，柏锡，NAC转录因子是植物特有的、具有多种生物功能的一类重要转录因子，广泛参与植物生长发育以及生物与非生物逆境应答等。本文利用生物