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【目的】制定农业科技信息核心元数据标准及其扩展原则，开发基于农业科技信息核心元数据的计算机著录信息管理系统。【方法】研究都柏林核心元数据、联合国粮食及农业组织农业元数据元素集和中国科学院科学数据库核心元数据标准的制定策略及方法，以都柏林核心元数据首创计划所建议的元素作为起点,结合农业科技信息的具体特征，确定相关数据元素及扩展原则。通过对大量农业科技信息用户需求的分析，用软件工程的思想进行著录信息管理系统的开发。【结果】确定75个元数据元素，5条扩展原则和7条应用方案创建方法，开发出B/S模式的著录信息管理系统。【结论】农业科技信息核心元数据标准框架及其著录信息管理系统为农业科技信息的检索、共享、整合、交换及其他应用提供了支撑。 相似文献
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[目的/意义]构建能实现以白话文作为查询，系统自动返回与输入最相关的古农文段落的语义检索模型，为学者提供更加便利的古代农业知识检索方式和古代农业知识溯源方式。[方法/过程]使用基于四库全书作为训练语料的Siku BERT作为基础模型，基于对比学习的方法，使用自建的古农文数据集对模型进行继续训练，得到能够支持使用白话文作为查询，返回与查询语义最相似的古农文段落的语义检索模型。[结果/结论]古农文语义检索模型的Spearman系数在测试集上的表现能够达到86.51%，较基线模型在测试集上的表现83.69%有一定程度的提升，在自建的古农文检索测试集上的召回情况（recall@k）较基线模型有一定程度提升，模型在古农文上能够有比较好的检索效果。但受限于古农文训练语料规模，模型的训练效果还有很大提升空间。 相似文献
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为了探究耕地地力与玉米丝黑穗病发生关系，本研究以515个主要玉米种植县域为研究区域，选取有机质（Organic matter，OM）、全氮（Total nitrogen，TN）、全磷（Total phosphorus，TP）、全钾（Total potassium，TK）、有效磷（Available phosphorus，AP）、速效钾（Available potassium，AK）和pH 7种耕地地力因子，分别利用分类与回归树（Classification and regression tree，CART）模型、随机森林（Random forest，RF）模型和极端随机树（Extremely randomized trees，ERT）模型构建了玉米丝黑穗病发生程度与耕地地力因子关系模型，并进行了3种模型效果比较。结果表明：RF和ERT模型总分类性能明显优于CART模型，3个模型在病害发生程度1级（GⅠ）上的查准率（Precision，Pr）、查全率（Recall，Re）、F1 score（F1）值均较高，分类效果比病害发生程度2级（GⅡ）要好，但考虑到准确监测病害高发情况、减少高发病情况在分类预测中漏分机率对开展病害防治的重要性，确定ERT模型为最佳优选分类器。耕地地力特征变量与病害发生程度重要性分析表明，玉米丝黑穗病发生程度与耕地地力因子AP、TK、pH和TP具有一定的相关性。研究结果为深入探究耕地地力对玉米丝黑穗病影响机理提供了线索和支撑。 相似文献