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提出了一种任务条件化合成数据生成（TCSDG）算法，该算法结合了贝叶斯网络生成器与基于Transformer的表格基础模型，旨在提升农业预测任务中的机器学习性能，并在基准测试中表现出一致的改进。
人工智能在农业领域潜力巨大，但其效果依赖于干净且完整的数据基础；该行业面临来自物联网设备、天气数据源和土地特定变量的独特数据挑战。