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标签: 农业食品

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  • Code_Re_farm_Based_农产品盲测品鉴数据集

    2026年1月30日 30 164 13

    数据集概述 本数据集是Code: Re-farm项目中组织的盲测品鉴数据，涵盖山羊奶、白盐水羊奶酪、表面霉菌半硬羊奶酪、鸡蛋和鸡肉等农产品，涉及不同养殖系统。数据包含消费者小组（每站点至少100人）和训练有素的感官小组成员（每站点至少12人）的评估结果，总计4个文件。 文件详解 文件名称：Taste panels - goat milk.xlsx...
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  • agroBRIDGES_Based_SFSCs工具实践摘要数据集_v1

    2026年1月22日 30 17 3

    数据集概述 本数据集是agroBRIDGES项目框架下生成的实践摘要集合，采用EIP-AGRI通用格式。包含13份实践摘要，对应项目开发的12种面向短食品供应链（SFSCs）的实用工具及工具包本身，旨在为农业食品领域参与者提供可复用的项目成果，展示知识实施的价值与收益。 文件详解...
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  • NextFood_Horizon2020_教育转型网络学习定性数据_待更新

    2026年1月21日 30 119 105

    数据集概述 本数据集为欧盟Horizon 2020项目“NextFood”的年度联盟会议研讨会成果数据，包含2018年5月起收集的教育转型相关成就、挑战及行动计划的定性内容，旨在支持农业食品领域可持续发展领导者的教育模式创新，数据集将在项目结束时更新。 文件详解 文件名称：SLU_V1.0_Consortium Workshop...
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  • CO_FRESH_Based_欧洲农业食品可持续创新价值链特征数据集_2021

    2026年1月20日 30 136 115

    数据集概述 本数据集为H2020项目CO-FRESH的交付成果D1.2，包含欧洲范围内经识别的可持续、创新且具竞争力的农业食品价值链特征数据。数据由WUR牵头、CO-FRESH联盟参与的参与式盘点生成，涵盖价值链清单、特征及可持续创新模式等内容，用于支撑后续项目分析与干预设计。 文件详解 文件名称：CO-FRESH_D1.2_dataset.xlsx...
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  • agroBRIDGES_Source_欧洲短食品供应链最佳实践与成功案例数据集_2021

    2026年1月13日 30 106 61

    数据集概述 本数据集由TEAGASC联合agroBRIDGES项目伙伴编制，收录了欧洲13个国家及地区的51个短食品供应链（SFSCs）最佳实践案例，涵盖合作社、集群平台、社区农场、线上市场等多种模式，按字母顺序编号呈现，为研究欧洲SFSCs的运作模式与成功经验提供结构化参考。 文件详解 文件名称：agroBRIDGES_SFSC-...
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  • SLR_SmartContracts_AgriFood_农业食品领域智能合约系统文献综述数据集

    2026年1月12日 30 160 155

    数据集概述 本数据集为农业食品领域智能合约应用的系统文献综述数据，采用Webster和Watson（2002）的方法论筛选并分类相关学术论文，包含论文标题、作者、发表年份及获取平台等核心元数据，为研究该领域智能合约应用提供结构化文献参考。 文件详解 文件名称：SLR_SmartContracts_AgriFood.xlsx 文件格式：XLSX...
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  • CodeRe_farm_Greece_Pilot_Second_Year_Milk_Quality_Data

    2025年12月29日 30 6 2

    数据集概述 本数据集包含Code: Re-farm研究项目希腊山羊试点第二年的羊奶质量评估结果与数据记录，核心为羊奶质量相关的监测数据，支持对试点羊奶品质的分析。 文件详解 文件名称：Database 2 - Second_year samplings in the CodeRe-farm pilot sites in...
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  • 农业食品图像识别数据集VITAttentionNetAgrifoodDataset-ayansar

    2025年5月29日 30 136 74

    农业食品图像识别数据集VITAttentionNetAgrifoodDataset-ayansar 数据来源：互联网公开数据 标签：农业食品，图像识别，数据集，计算机视觉，深度学习，图像处理，机器学习，人工智能 数据概述： 该数据集由VITAttentionNet项目提供，专注于农业食品领域的图像识别任务。主要特征如下：...
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  • 大麦供应链浪费数据集全球视角分析

    2025年2月24日 30 19 18

    标题：大麦供应链浪费数据集全球视角分析 数据内容： 该数据集记录了大麦在供应链中的浪费情况，具体包括以下数据元素： 1. 国家（Country）：标识数据来源的国家。 2. 年份（Year）：标识数据的具体年份。 3. 供应链浪费量（Supply chain waste (t)）：以吨为单位记录供应链中的大麦浪费量。 数据来源：互联网公开数据...
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