评审的日子定在了一周后。
省科技厅派出的专家组由三人组成：一位是省农科院植保所的首席专家，头发花白，神情严肃；一位是省信息工程大学人工智能学院的教授，戴着眼镜，气质儒雅；还有一位是省高新技术产业投资公司的资深项目经理，穿着干练，眼神锐利。
袁天亲自陪同专家组来到绿源合作社。深秋的田野，晚稻已收，土地裸露着，显得有些萧瑟。
但在合作社的示范大棚区，却是一片生机勃勃。番茄、黄瓜、辣椒等作物长势喜人。
评审会就在大棚旁一间简陋的板房里进行。没有鲜花，没有水果，只有几张旧桌椅和老赵用大茶壶泡的热茶。气氛朴素而务实。
专家组组长，那位农科院的首席专家，开门见山：“赵社长，袁县长，我们时间有限。直接看效果。就选你们现在问题最突出的作物和病害，现场演示。”
老赵连忙点头，带着专家和袁天等人来到一个番茄大棚。
他指着一垄明显叶片发黄卷曲的植株：“专家，您看，就这个，黄叶子卷叶子的，就是前阵子闹得最凶的那种病！
用了袁县长推荐的药和法子，现在控制住了，但还有几棵没除干净。”
农科院的专家蹲下身，仔细查看病株，又拔起一棵，观察根系，眉头紧锁：“嗯，典型的番茄黄化曲叶病毒病（TYLCV），传播快，危害大。你们怎么发现的？”
老赵立刻拿出自己的旧手机，点开那个袁天推广的APP，对着病株叶片拍了一张照。
几秒钟后，屏幕上清晰地显示出诊断结果：“高度疑似番茄黄化曲叶病毒病（TYLCV），建议：1.立即拔除病株深埋；2.喷洒XX抗病毒制剂+YY杀虫剂（防治粉虱）；3.加强田间管理……”
农科院的专家接过手机，仔细看着诊断结果和建议，又对比着手中的病株，眼中闪过一丝惊讶。他看向那位人工智能教授：“老李，你看这……”
李教授凑过来，看着APP的界面和诊断过程，饶有兴趣：“哦？实时识别？准确率如何？模型训练数据来源是？”
袁天适时介绍道：“李教授，这是我们联合省农大一个团队开发的模型，核心算法基于改进的卷积神经网络（CNN）和迁移学习。
训练数据来源于省农科院、
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