Sommertagung der AG Landwirtschaftliches Versuchswesen

Thema: „Data Science und KI im landwirtschaftlichen Versuchswesen“
27.–28. Juni 2024
Fachhochschule Südwestfalen
Fachbereich Agrarwirtschaft, Soest

Akram Abdolmaleki: Effect of super absorbent polymers (SAPs) on gene regulatory processes associated with agronomical traits (Universität Göttingen)

Johanna-Sophie Schlüter: Big genomic data in agriculture-challenges and chances (Universität Göttingen)

Felix Heinrich: A machine learning approach to identify regulatory SNPs based on genotyping data in Vicia faba (Universität Göttingen)

Jia Liu: Incorporating gene expression and environment improves genomic prediction of wheat traits (The Australian National University)

Jens Harbers: agricolaeplotr: ein R-Paket zur Visualisierung von Feldversuchen in der Landwirtschaft (Landwirtschaft Harbers)

Morteza Abdipourchenarestansofla: In season estimation of Nitrogen needs in winter wheat via historical telematics field operation data and remote sensing spectral indices (John Deere )

Friedrich Bartels: RGB-Vegetationsindizes – Licht und Schatten (LWK Niedersachsen)

Andreas Büchse: Herausforderungen bei der Validierung KI-basierter Merkmalserfassung im pflanzenbaulichen Versuchswesen – Zählung Ährentragender Halme mittels Smartphone-App Count-My-Crop (BASF SE)

Edzard van Santen: Comparing Treatment Means - Throw Away That Hammer (University of Florida)

Anja Eggert: Enhancing transparency in livestock research: practical applications of open and reproducible statistical data analysis (Forschungsinstitut für Nutztierbiologie)

Paul Schmidt: Wie ich ChatGPT in meinem Data Science Alltag nutze (BioMath GmbH)

Emilia Koch: A hurdle approach to scoring data (Universität Hohenheim)

Philipp Schad: Methodik zur Auswertung von Stickstoffsteigerungsversuchen aus verschiedenen Jahren und Standorten (Landwirtschaftskammer Nordrhein-Wesfalen)

Jens Hartung: Prediction of transpiration from biased electronic balance-based weight measures (Universität Hohenheim)

Karen Wolf: Detection of Residual Blocks for Quality Control of Field Trials in Plant Breeding (Limagrain Europe)

Maksym Hrachov: The need for speed and accuracy: A study of novel genomic prediction methods (Universität Hohenheim)

Christopher Hoff: Exploring Genetic Diversity of Zymoseptoria tritici (CAU Kiel)