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Evolution and Trend of Deep Learning in Agriculture: A Bibliometric Approach

Journal of Computer and Communications 2022年第12期10卷 113-124页

作者： kimba sabi n’goye Henoc Soude Yêyinou Laura Estelle Loko Institute of Mathematics and Physics Porto-Novo Benin High School of Applied Biosciences and Biotechnologies (EnSBBA) Dassa-Zoumé Benin

Deep Learning has recently gained a great deal of attention. From this, resulted many applications in a variety of industries, including agriculture. An essential study goal is to understand what has been done in the use of deep learning in agriculture (DLA) thus far in order to establish a robust research agenda to address its future challenges. The present state of research on the DLA with special attention to Africa was evaluated in this study using bibliometric analysis. A search of documents dealing with DLA was realized in the Web of Science database, a world-leading publisher-independent global citation database. A bibliometric program named Bibliometrix was used to examine the data after the search yielded 3207 items. Key findings are highlighted and discussed, and then some directions for potential future research are suggested.

关键词： Machine Learning Deep Learning Agriculture Bibliometric Africa

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