校正:ADQ-YOLOv8m:在复杂的环境中精确检测甘病的模型
Zhaowen Li1,2, Jihong Sun3, Ying Yang4
1College of Big Data, Yunnan Agricultural University, Kunming, China.
Frontiers in plant science
|November 12, 2025
概括
这项研究纠正了先前发表的一篇文章. 修正涉及研究的数字物体标识符 (DOI).
科学领域:
- 这项研究属于植物科学领域.
- 这项纠正与"植物科学前沿"杂志上的一篇文章有关.
背景情况:
- 之前发表的一篇文章有一个不正确的数字对象标识符 (DOI).
- 这种纠正是为了准确引用和检索研究所必需的.
研究的目的:
- 为特定的研究文章提供正确的数字对象标识符 (DOI).
- 确保科学文献的准确引用和可访问性.
主要方法:
- 该方法涉及发出正式的纠正通知.
- 本通知更新了受影响出版物的文献信息.
主要成果:
- 对于第 10.3389/fpls.2025.1669825 条款的数字物体标识符 (DOI) 已被纠正.
- 这确保了正确的引用和对研究的访问.
结论:
- 准确的DOI对于科学传播和数据完整性至关重要.
- 这种纠正有助于正确引用和检索研究.


