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阐述了农业工程发展在推进中国农业现代化中所起的积极作用。农业工程科技有助于推进中国的城市化发展进程,为农业和农业现代化的一体化发展奠定了基础,为保障中国的粮食安全和国民经济的可持续发展做出了重要贡献。建立了完备的农业工程高等教育体系,服务于农业、食品、生态和环境领域。系统培养了数以千计的农业工程技术人才和管理人才。文章指出,政府的倡导和政策支持是中国农业工程发展的驱动力,科研人才和工程技术人才及其创新是关键,产业发展和农民的需求是发展的基础。农业工程有效的推动了农业现代化发展,并在很多方面发挥了积极作用,如促进农业产业化发展,引导农民合作组织,推广应用先进实用技术,促进研究成果的转化利用,教育培训农民,高效利用资源,提高生产效率,提升生产方式,增强农产品的市场竞争力,创造农村劳动力就业机会和增加农民收入,保护环境,维护生态平衡,等等。 相似文献
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在集约化水产养殖过程中,饲料投喂是控制养殖成本,提高养殖效率的关键。室外环境复杂多变且难以控制,适用于此环境的移动设备计算能力较弱,通过识别鱼类摄食状态实现智能投喂仍存在困难。针对此种现象,该研究选取了轻量级神经网络MobileNetV3-Small对鲈鱼摄食状态进行分类。通过水上摄像机采集水面鲈鱼进食图像,根据鲈鱼进食规律选取每轮投喂后第80~110秒的图片建立数据集,经训练后的MobileNetV3-Small网络模型在测试集的准确率达到99.60%,召回率为99.40%,精准率为99.80%,F1分数为99.60%。通过与ResNet-18, ShuffleNetV2和MobileNetV3-Large深度学习模型相比,MobileNetV3-Small模型的计算量最小为582 M,平均分类速率最大为39.21帧/s。与传统机器学习模型KNN(K-Nearest Neighbors)、SVM(Support Vector Machine)、GBDT(Gradient Boosting Decision Tree)和Stacking相比,MobileNetV3-Small模型的综合准确率高出12.74、23.85、3.60和2.78个百分点。为进一步验证该模型有效性,在室外真实养殖环境进行投喂试验。结果显示,与人工投喂相比,基于该分类模型决策的鲈鱼投喂方式的饵料系数为1.42,质量增加率为5.56%。在室外真实养殖环境下,MobileNetV3-Small模型对鲈鱼摄食状态有较好的分类效果,基于该分类模型决策的鲈鱼投喂方式在一定程度上能够代替养殖人员进行决策,为室外集约化养殖环境下的高效智能投喂提供了参考。 相似文献
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44.
关于教育平等权的法律思考 总被引:1,自引:0,他引:1
我国宪法和有关教育法律法规均赋予了公民受教育平等权,然而在现实生活中由于一些人头脑中存在的封建等级观念,常常出现一些侵犯公民教育平等权的事情。例如以一个人所享有的特权作为受教育权的基本条件等等。这种观念和做法,根本就是违背教育法律法规的,而且也与我国加入的联合国人权公约之《经济、社会及文化权利国际公约》相违背。联合国教科文组织对教育机会均等的含义作了详尽的阐述。会议提出,这一概念由消除歧视和消除不均等两部分组成。这里的歧视是指:“基于种族、民族、肤色、性别、语言、宗教、政治、社会出身、家庭背景等之上的任何差别,排斥、限制他人或给予某些人以优先权,其目的在于取消或减弱教育中的均等对待。”“不均等”是指:在某些地区之间和团体之间所存在的不是故意造成的、也不是因偏见形成的差别对待。 相似文献
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一、我国棉花生产现状棉花是关系国计民生的战略物资,在我国是仅次于粮食的第二大农作物。棉花是涉及农业和纺织工业两大产业的商品,是全国1亿多棉农收入的主要来源,是纺织工业的主要原料,也是广大人民的生活必需品,棉纱及棉布还是出口创汇的重要商品。因此棉花生产在农业生产中占有重要地位。(一)棉花产区分布及区划1、中国棉花生产分布。我国幅员辽阔,适宜植棉的区域广泛,全国除西藏、青海等少数省外,其它省份都种植过棉花。随着改革开放以来国家农业结构调整及棉花产业布局规划,目前我国的棉花生产主要集中在新疆、山东、河南、河北、陕… 相似文献
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奶牛生产性能异场监测的结果与分析南京农业大学实验牧场(210095)林全曾南京市牛奶公司朱明,蔡正莲奶牛生产性能监测体系是一项基础性的工作,它既是指导生产的依据,又是育种工作的基础。现行的自场测定奶产量的做法很混乱,不可靠,而且没有可比性和公正性。自... 相似文献
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基于鱼体特征点检测的淡水鱼种类识别 总被引:1,自引:1,他引:0
针对传统机器视觉技术对淡水鱼种类进行检测时特征提取过程复杂的问题,该研究提出了基于特征点检测的淡水鱼种类识别方法。以鳊、鳙、草鱼、鲢、鲤5种大宗淡水鱼为对象,构建了淡水鱼特征点检测数据集;以AlexNet模型为基础,通过减小卷积核尺寸、去除局部响应归一化、引入批量归一化、更换损失函数,构建了改进AlexNet模型用于特征点检测;并以特征点为依据提取特征值、构造特征向量,使用Fisher判别分析方法实现了淡水鱼的种类识别。试验结果表明:改进AlexNet模型在测试集上的归一化平均误差的均值为0.0099,阈值δ为0.02和0.03时的失败率F0.02、F0.03分别为2.50%和0.83%,具有较好的精准度和误差分布情况;基于该模型和Fisher判别分析的淡水鱼种类识别方法对5种淡水鱼的识别准确率为98.0%,单幅图像的平均识别时间为0.368 s,保证了时效性。由此可知,提出的改进AlexNet模型能实现淡水鱼的特征点检测并具有较高的精度,可为淡水鱼种类识别、尺寸检测、鱼体分割等提供条件,该方法可为淡水鱼自动化分类装置的研发奠定基础。 相似文献