简介：

简介：自上世纪九十年代以来,人们在互联网领域不断开发商业模式,诸多商业经济活动与互联网相互渗透,网络经济有了突飞猛进的发展。但在我国,网络经济起步较晚,要发展网络经济,必须充分了解网络经济的定义和产生的背景。

简介：随着经济社会和科学技术的迅速发展,公众对社会问题和政府公共治理给予了越来越高的关注和参与度,因此网络舆情成为政府公共危机处理工作中不可忽视的影响因素,来自网络舆论的压力也将给地方政府的公信力带来新的挑战。文章以"青岛种树事件"为例,在分析地方政府应对该事件舆情应对和管理的行为方式的基础上,对地方政府应如何正确把握有效应对和管理网络舆情提出建议。

简介：近年来,江苏农机化事业持续快速健康发展,在充分利用网络、报刊、电视等新闻媒体向社会广泛宣传农机化过程中,及时处理农机网络舆情中的突发事件显得愈发重要。因此,信息管理部门要积极引导网上舆论,努力营造良好的舆论氛围,为促进江苏农机化事业又好又快发展发挥积极作用。

简介：摘要 : 为提高现有苹果目标检测模型在硬件资源受限制条件下的性能和适应性，实现在保持较高检测精度的同时，减轻模型计算量，降低检测耗时，减少模型计算和存储资源占用的目的，本研究通过改进轻量级的 MobileNetV3网络，结合关键点预测的目标检测网络（ CenterNet），构建了用于苹果检测的轻量级无锚点深度学习网络模型（ M-CenterNet），并通过与 CenterNet和单次多重检测器（ Single Shot Multibox Detector， SSD）网络比较了模型的检测精度、模型容量和运行速度等方面的综合性能。对模型的测试结果表明，本研究模型的平均精度、误检率和漏检率分别为 88.9%、 10.9%和 5.8%；模型体积和帧率分别为 14.2MB和 8.1fps；在不同光照方向、不同远近距离、不同受遮挡程度和不同果实数量等条件下有较好的果实检测效果和适应能力。在检测精度相当的情况下，所提网络模型体积仅为 CenterNet网络的 1/4；相比于 SSD网络，所提网络模型的 AP提升了 3.9%，模型体积降低了 84.3%；本网络模型在 CPU环境中的运行速度比 CenterNet和 SSD网络提高了近 1倍。研究结果可为非结构环境下果园作业平台的轻量化果实目标检测模型研究提供新的思路。

简介：本研究以内蒙古锡林郭勒盟苏尼特右旗短花针茅荒漠草原为研究对象,采用分层取样技术,分别对碱韭和短花针茅为主的草地植物群落进行调查（测定指标为高度、盖度、密度和地上现存量）,获得禾本科为主、碱韭为主以及由二者构成的复合样本数据。通过MATLAB软件平台,把植物群落的数量特征（高度、盖度和密度）作为输入因子,以群落现存量作为输出因子来建立BP神经网络模型,并对预测结果进行检验。结果显示,禾本科为主、碱韭为主以及由二者构成的复合样本,采用BP神经网络平均预测准确率分别为94.1%,92.98%,91.01%。因此,BP神经网络可作为草地植物群落地上现存量模拟与预测的有效工具之一。采用BP神经网络对不同草地植物类群进行模拟和预测可能会存在差异,但这种差异会随着样本容量的增大或训练精度的增加而弱化。

简介：黑龙江气象信息中心每天需要传输大量气象资料,并且很多文件需要每小时传输一次,人工监控有非常大的压力。开发一套能够自动对信息传输情况进行监控的系统,对于减轻值班人员的压力和提升传输率具有重要作用。

简介：计算机网络在目前的社会应用中发挥着巨大的作用,分析研究其应用领域和专业性的利用,这对于计算机网络未来应用发展有重要的指导意义。就目前的分析来看,工业计算机网络在控制系统中有着较为重要的应用,本文就工业计算机网络在控制系统中的应用结构等做全面性的分析,旨在更加深入地了解工业计算机的具体利用方式,从而为其推广提供指导和参考。

简介：2015年3月5日,李克强总理在十二届全国人大三次会议上做政府工作报告时,首次提出了＂互联网＋＂的理念。所谓＂＋＂就是将互联网作为平台与金融、商贸、医疗、教育等不同领域相融合创造出一种新的生态,实现各领域的全面发展和创新。

简介：笔者通过对哈尔滨市7所高校的大学生创新创业现状进行抽样调查，分析当代大学生的创新创业意识和能力。调查结果显示：大学生学习意识和能力不断提高，但参与创新创业实践的主动性不高，且大学生创新创业还存在诸多主观和客观上的障碍，对于创新创业教育的需求呈现多元化。应加强对大学生的思想政治教育，完善大学生创新创业教学和课程体系建设，开展丰富多样的创新创业教育方式以及搭建创新创业实践平台等。

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简介：2004年4月15日，在全国畜牧兽医总站的支持下，北京德佳鲁良生物科技有限公司(下称“德佳鲁良”)在北京中国农科院卉园宾馆举办了“种猪人工授精站网络筹备会议”，这标志着种猪供精站项目正式启动。全国畜牧兽医总站书记何新天、原副站长阎汉平出席会议。

简介：为促进中国与INBAR其它成员国之间竹藤研发的国际交流与合作，国际竹藤网络中心（ICBR）决定将重点，实验室2006年度开放研究基金授予3位申请人。他们来自加纳和尼泊尔。ICBR／INBAR联合遵选专家组通过综合考虑各申请人研究项目及与中心宗旨和目标的相关性，初步选出了3位申请人，并经重点实验室学术委员会审定通过。这3位学者将在近期来华，在该中心开展为期两个月的研究工作。

简介：为了解决目前动物病理学课程理论教学和实验教学存在的问题，笔者将理论教学、实验教学、辅导答疑、考核评价等教学环节进行整合集成，构建了动物病理学数字化网络教学平台并应用于教学实践，详细介绍了利用该平台开展动物病理学课程教学工作的方法。实践证明，该平台在动物病理学教学及考试中发挥了重要作用，切实提高了动物病理学的教学质量。

简介：随着互联网的发展，为网络教学提供了丰富的资源，网络教学已经在许多国家被广泛运用，很多高校的一些课程实现了网络教学。企业管理学课程是畜牧兽医专业的选修课，知识点较多，适用于所有企事业单位。该课程的学习，对学生工作后管理能力的培养影响较大，因此吉林农业科技学院结合应用型本科人才培养目标及企业管理学课程的特点，对应用型本科畜牧兽医专业企业管理学课程网络教学模式进行了探讨，提出了应用型本科畜牧兽医专业企业管理学课程网络教学的具体措施及方案构想，使得以学生为中心、现代化的教学手段得以实现，同时对提高企业管理学课程的教学质量，乃至对畜牧兽医专业企业管理学课程教材的建设具有普遍的指导意义。

简介：摘要 : 随着无线终端数量的快速增长和多媒体图像等高带宽传输业务需求的增加，农业物联网相关领域可预见地会出现无线频谱资源紧缺问题。针对基于传统物联网的作物表型信息采集系统中存在由于节点密集部署导致数据传输过程容易出现频谱竞争、数据拥堵的现象以及固定电池的网络由于能耗不均衡引起监测周期缩减等诸多问题，本研究建立了一个认知无线传感器网络（ CRSN）作物表型信息采集模型，并针对模型提出一种引入边缘计算机制的动态频谱和能耗均衡（ DSEB）的事件驱动分簇路由算法。算法包括：（ 1）动态频谱感知分簇，采用层次聚类算法结合频谱感知获取的可用信道、节点间的距离、剩余能量和邻居节点度为相似度对被监控区域内的节点进行聚类分簇并选取簇头，构建分簇拓扑的过程对各分簇大小的均衡性引入奖励和惩罚因子，提升网络各分簇平均频谱利用率；（ 2）融入边缘计算的事件触发数据路由，根据构建的分簇拓扑结构，将待检测各区域变化异常表型信息触发事件以簇内汇聚和簇间中继交替迭代方式转发至汇聚节点，簇内汇聚包括直传和簇内中继，簇间中继包括主网关节点和次网关节点 -主网关节点两种情况；（ 3）基于频谱变化和通信服务质量（ QoS）的自适应重新分簇：基于主用户行为变化引起的可用信道改变，或分簇效果不佳对通信服务质量产生的干扰，触发 CRSN进行自适应重新分簇。此外，本研究还提出了一种新的能耗均衡策略去能量消耗中心化（假设 sink为中心），即在网关或簇头节点选取计算式中引入与节点到 sink的距离成正比的权重系数。算法仿真结果表明，与采用 K-medoid分簇和能量感知的事件驱动分簇 (ERP)路由方案相比，在 CRSN节点数为定值的前提下，基于 DSEB的分簇路由算法在网络生存期与能效等方面均具有一定的改进；在主用户节点数为定值时，所提算法比其它两种算法具有更高频谱利用率。

简介：[目的/意义]牛的体尺参数是反映牛身体发育状况的关键指标,也是牛选育过程的关键因素.为解决规模化肉牛牧场复杂环境对肉牛体尺的测量需求,设计了一种图像采集装置以及体尺自动测量算法.[方法]首先搭建肉牛行走通道,当肉牛通过通道后进入限制装置,用英特尔双目深度相机D455对牛只右侧图像进行RGB与深度图的采集.其次,为避免复杂环境背景的影响,提出一种改进后的实例分割网络Mask2former来对牛只二维图进行前景轮廓提取,对轮廓进行区间划分,利用计算曲率分析方法找到所需体尺测点.然后,将原始深度图转换为点云数据,对点云进行点云滤波、分割和深度图牛只区域的空值填充,以保留牛体区域的点云完整,从而找到所需测点并返回到二维数据中.最后,将二维像素点投影到三维点云中,利用相机参数计算出投影点的世界坐标,从而进行体尺的自动化计算,最终提取肉牛体高、十...

简介：由水利部水土保持植物开发管理中心（以下简称“植管中心”）与德国不来梅技术推广中心（TTZ）、德国NIG公司、俄罗斯北方林业研究所共同承担的欧盟援助项目“促进沙棘可持续利用的欧亚网络建设战略”（COOP-CT-2005-016106），2007年8月13日在加拿大魁北克市举行了终期会议。

简介：在＂聚居背景—聚居活动—聚居建设＂的景观＂三元论＂的哲学基础上,风景园林这一综合学科应对黄土高原的人居环境改善产生重要的作用。文章以黄土高原东部半干旱区环县的人居环境为研究对象,从人居角度分析影响集水造绿的各类因素,从降水、坡度、坡向、河流、泉眼等自然因素以及城镇、道路、水库等人工因素的角度评价集水造绿的适宜性;以GIS技术进行数据整理与量化分级,通过综合考量确定集水造绿的优势地带等级,即适宜度分析;识别集水造绿的＂节点＂与＂路径＂;规划水绿双赢的空间网络。研究证明,在引入适当人为干预的情况下,通过＂基底—节点—路径＂方式构建的集水造绿优势空间网络能够适应人居环境集水造绿的需求。

简介：摘要 : 水肥一体化自动装备的使用能够有效提高水肥资源利用率，但需要在作业前获知作物的营养状况及水肥需求量，而通过人工手持测量仪器来获取这些信息，存在着时效性差和劳动强度大等缺点。针对以上问题，本研究以常见的作物玉米为研究对象，使用大疆精灵Ⅲ无人机携带 RedEdge-M多光谱相机在田间上空采集玉米多光谱图像，同时使用 YLS-D系列植株营养测定仪测量玉米植株的氮素和水分含量等营养信息，根据这些信息将采集的图像分为 3个等级（每个等级共包含 530幅五通道图像，其中 480幅作为训练集， 50幅作为验证集），提出了一种基于卷积神经网络的玉米作物营养状况识别方法。并基于 TensorFlow深度学习框架搭建了 ResNet18卷积神经网络模型，通过向模型输入彩色图像数据和五通道多光谱图像数据，分别训练出适合于彩色图像和多光谱图像的玉米植株营养状况等级识别模型。试验结果表明：训练后的模型能够识别玉米作物的彩色图像和多光谱图像，能够输出玉米的营养状况等级和 GPS 信息，识别彩色图像模型在验证集的正确率为 84.7%，识别多光谱图像模型在验证集的正确率为 90.5%，模型训练平均时间为 4.5h，五通道图像识别平均用时为 3.56s。该识别方法可快速无损地获取玉米作物的营养状况，为有效提高水肥资源利用率提供了方法和依据。