在过去的几年中，农业部门的总财务投资大大增加。棕榈树对许多国家的经济很重要，尤其是在北非和中东。在检测和计数棕榈树方面进行监测为各种利益相关者提供了有用的信息；它有助于产生估计和检查，以确保更好的农作物质量，并防止害虫，疾病，更好的灌溉和其他潜在威胁。尽管它们的重要性，但这些信息仍然具有挑战性。这项研究系统地回顾了2011年至2021年之间有关智能棕榈树检测技术的技术（AI）技术。使用基于四阶段选择过程的PRISMA方法进行系统审查（SR）。为了回答两个主要的研究问题，包括从搜索策略以及纳入标准以及两个主要研究标准的合成活动中纳入了22篇文章。该研究的发现揭示了过去十年中棕榈树检测中应用人工智能的模式，关系，网络和趋势。尽管大多数研究都取得了良好的结果，但大规模棕榈种植园的有效管理仍然是一个挑战。此外，其经济与智能棕榈服务密切相关的国家，尤其是在北非，应该更多地关注这类研究。这项研究的结果可以使研究界和利益相关者受益。
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在本文中，我们通过使窗口长度成为可通过梯度下降来优化的连续参数，而不是经验调谐的整数值为值的超参数来重新审视频谱图的使用。此时，该贡献主要是理论上的，但是将修改后的STFT插入任何现有的神经网络都很简单。在本地箱中心固定并且独立于窗口长度参数的情况下，我们首先定义了STFT的可区分版本。然后，我们讨论窗口长度影响垃圾箱的位置和数量的更困难的情况。我们说明了该新工具在估计和分类问题上的好处，这表明它不仅对神经网络也可能引起任何基于STFT的信号处理算法感兴趣。
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