2025年5月22日，貴州大學3522集團新網(wǎng)站楊明團隊在農(nóng)業(yè)信息化領域頂級期刊《Computers and Electronics in Agriculture》(SCI一區(qū)Top, IF24 = 7.7)上發(fā)表題為“Transfer learning and improved ResNet34-based objective classification evaluation method for gastrodia elata quality”的研究論文。貴州大學3522集團新網(wǎng)站為該論文第一完成單位，21級自動化專業(yè)本科生王健旭為第一作者，自動化系楊明、王德光為通訊作者。該研究得到了國家自然科學基金、貴州省教育廳青年科技人才成長項目、國家級大學生創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)等項目計劃的資助。

論文鏈接：https://www.sciencedirect. com/science/article/abs/pii/S0168169925006696

 COMPAG作為農(nóng)業(yè)信息領域的國際頂級期刊，專注于計算機與電子技術在農(nóng)業(yè)中的前沿應用。作為精準農(nóng)業(yè)和智慧農(nóng)業(yè)研究的標桿性刊物，其刊發(fā)的傳感器技術、農(nóng)業(yè)機器學習和智能裝備研究具有行業(yè)引領性，被公認為該領域最具學術影響力的核心期刊之一。