变资源“片断”为产业“续集”——北兴农场有限公司整合资源发展优势产业     

徐宏宇  王海峰 《中国农垦》2022,(5):76-77

<正>“我们公司立足资源优势，管好、护好、经营好‘两资’，挖潜增效，通过资源资产清查，有效利用，已累计收缴占地补偿约2500余万元。”北兴农场有限公司党委书记、董事长朱宝华说。据了解，北兴农场公司通过深入清查“两资”、广泛整合资源、理顺管理机制等，发展优势产业，变资源“片断”为产业“续集”，让资源性收入最大化，推动企业高质量发展。  相似文献   

不同防治措施对花椒虫害防治效果的影响     

李佩洪  陈政  吴军  尹敏  龚霞  王海峰  温铿  何飞  唐亚  曾攀 《四川农业科技》2023,(3):56-59

近年来，花椒栽培面积不断扩大，花椒虫害范围越来越广，情况越来越复杂，探索科学有效的绿色综合防治方法势在必行。在农作物病虫害综合防治措施中，天敌生物防治技术和虫害物理诱杀防治技术起步早，发展快，具有环保、经济、可持续等优点，但在花椒栽培上鲜有研究。本试验通过释放天敌和悬挂诱虫黄板、糖醋液防治花椒园虫害，对花椒害虫种群数量有一定控制作用，释放异色瓢虫和捕食螨在3周后，花椒蚜虫和害螨数量均低于对照化学农药处理区，悬挂诱虫黄板和糖醋液防治花椒虫害效果则不及化学农药，在花椒栽培过程中可根据园内天敌和害虫群落特点选择合适的天敌组合进行生物防治。  相似文献   

油田含聚合物污水外排处理技术室内模拟研究     

王海峰  包木太  陈庆国  汪卫东  李阳  王江涛 《湖南农业大学学报(自然科学版)》2009,36(3)

聚合物驱油技术大面积应用的同时也产生了含聚丙烯酰胺污水的处理问题.含聚污水具有粘度大、含油多、乳化稳定的特点,传统的污水处理方法及设施难以使该污水处理达到外排水水质的标准.用气浮+生物接触氧化法对孤岛油田含聚污水进行处理,首先利用气浮去除悬浮油和大部分聚合物,然后利用生物接触氧化膜上的烃类降解菌和聚丙烯酰胺降解菌组成的高效降解菌群的生物降解作用去除乳化油和残余的聚合物.研究结果表明:孤岛含聚污水经气浮+生物接触氧化法处理后含油量由300mg·L-1以上降至4mg·L-1以下,CODCr由1 700 mg·L-1以上降至100 mg·L-1以下,聚丙烯酰胺的含量由40 mg·L-1以上降到1.5 mg·L-1以下.出水水质完全达到国标GB8978-1996<污水综合排放标准>规定的一级排放标准.  相似文献   

融合创新冰雪雕塑在红色文化中的应用研究——以龙江森工红色冰雪文化科创项目为例     

王海峰  唐晔  杨浩  蒋美馨  陈元申 《林业科技情报》2023,(3):160-163

用弘扬党二十大精神、现代龙江红色文化精神、森工精神、劳模工匠精神以及时事为重要精神文明引领，利用森工冰雪资源，通过观赏720度冰雪全景、运用冰雪混合及非雪材料的融合创作，结合触控式冰雪景观动态灯光，感应式冰雪景观声音播放，以及交互式的科技创新元素与冰雪景观充分融合，既是冰雪艺术景观的创新又是龙江红色文化及森工精神的提升与发扬。不仅形成龙江森工冰雪文化红色品牌标识，通过新技术、新方法、新手段打造龙江森工冰雪文化红色品牌，而且将龙江特有的冰雪产业注入红色精神要素，衍生文化附属产品，推动龙江冰雪旅游、冰雪经济高质量发展。  相似文献   

改进帧间差分-深度学习识别群养猪只典型行为          下载免费PDF全文

曾繁国  朱君  王海峰  贾楠  赵宇亮  赵文文  李斌 《农业工程学报》2022,38(15):170-178

群养猪行为是评估猪群对环境适应性的重要指标。猪场环境中，猪只行为识别易受不同光线和猪只粘连等因素影响，为提高群养猪只行为识别精度与效率，该研究提出一种基于改进帧间差分-深度学习的群养猪只饮食、躺卧、站立和打斗等典型行为识别方法。该研究以18只50～115日龄长白猪为研究对象，采集视频帧1 117张，经图像增强共得到4 468张图像作为数据集。首先，选取Faster R-CNN、SSD、Retinanet、Detection Transformer和YOLOv5五种典型深度学习模型进行姿态检测研究，通过对比分析，确定了最优姿态检测模型；然后，对传统帧间差分法进行了改进，改进后帧间差分法能有效提取猪只完整的活动像素特征，使检测结果接近实际运动猪只目标；最后，引入打斗活动比例（Proportion of Fighting Activities, PFA）和打斗行为比例（Proportion of Fighting Behavior, PFB）2个指标优化猪只打斗行为识别模型，并对模型进行评价，确定最优行为模型。经测试，YOLOv5对群养猪只典型姿态检测平均精度均值达93.80%，模型大小为14.40 MB，检测速度为32.00帧/s，检测速度满足姿态实时检测需求，与Faster R-CNN、SSD、Retinanet和Detection Transformer模型相比，YOLOv5平均精度均值分别提高了1.10、3.23、4.15和21.20个百分点，模型大小分别减小了87.31%、85.09%、90.15%和97.10%。同时，当两个优化指标PFA和PFB分别设置为10%和40%时，猪只典型行为识别结果最佳，识别准确率均值为94.45%。结果表明，该方法具有准确率高、模型小和识别速度快等优点。该研究为群养猪只典型行为精准高效识别提供方法参考。  相似文献