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在Clojure中實現精確的農業作物病害識別和預警系統，可以遵循以下步驟：
數據采集：收集農作物病害的數據集，包括病害圖片數據和對應的標簽信息。
數據預處理：對采集到的數據進行預處理，包括數據清洗、數據增強和數據標準化等操作。
特征提取：使用深度學習技術，如卷積神經網絡（CNN），從病害圖片中提取特征。
模型訓練：使用訓練集對模型進行訓練，可以選擇常用的深度學習框架，如TensorFlow或PyTorch。
模型測試：使用測試集對訓練好的模型進行測試和評估，評估模型的準確性和性能。
部署系統：將訓練好的模型集成到Clojure的應用程序中，實現農作物病害識別和預警功能。
實時監測：實時監測農作物的病害情況，并根據模型的預測結果進行預警和建議。
通過以上步驟，可以實現一個精確的農業作物病害識別和預警系統，幫助農民及時發現和處理作物病害，提高農作物產量和質量。
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