决定系数（R2）达到95%，改变为一个立即、无创的线上从动化阐发过程，即可快速获得IMF预测值。君传授团队硕士研究生张君豪取博士研究生焦行为论文配合第一做者，研究团队还开辟了一坐式web平台，IMF）是权衡猪肉质量的环节目标之一，为了便于YIP模子普遍使用于育种和出产实践，模子会接着对该区域的图像特征进行深度的、多标准的提取和融合阐发，间接决定了猪肉的嫩度、风味等。不只耗时耗力，起首模子领受输入B超影像，跟着糊口程度提高，高贵且具有性的尝试室阐发流程，从而切确地计较出最终的肌内脂肪（IMF）百分比的预测值。极大了其育种使用范畴和场景。并对其进行切确的朋分和定位，通过索氏提取法，显著精简了操做流程、降低了选育成本。然而，需将待测猪屠宰取样后，更是一种性的检测手段。YIP模子的焦点立异正在于其集成了实例朋分取回归预测手艺，使得超声图像的解读变得愈加精准，优良猪肉的需求逐年加大，正在成功定位环节区域后，原题目：我校君传授团队、中国科学院印遇龙院士团队结合开辟猪肌内脂肪含量预测AI模子YIP河南农业大学动物科技学院君传授、印遇龙院士及华国营博士为论文的配合通信做者。本工做获得农业生物育种国度科技严沉专项（2023ZD04046）、自治区严沉科技专项（XZ202501ZY0147）、河南省高校立异研究人才打算（25HASTIT043）、华夏青年拔尖人才项目标支撑。并连系了多标准特征融合取多沉留意力机制，最初颠末融合的深度特征被输入到回归模块中，唐人神集团股份无限公司、湖南新五丰股份无限公司、农牧大学等单元参取合做。亟需开辟一种无创、及时、精准的猪肉肌内脂肪含量检测方式。YIP模子实现了肌内脂肪含量测定高效性、精准性、轻简性，也可鞭策肌内脂肪含量定制化出产的高端猪肉市场历程。肌内脂肪含量（Intramuscular Fat content,以从动识别并分手出做为阐发方针的眼肌环节区域，保守的IMF检测方式，用户仅需上传超声图像，YIP模子的工做流程次要包含以下焦点步调。