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为了管护好森林资源,实现林业的可持续发展,妥善安置转岗富余人员,绰源森工企业借鉴农村联产承包的经验推行了森林管护经营责任制,几户林业职工家庭组成一组,一包30年。参加管护经营的承包职工在管好森林资源的同时,有权对林间林下非林资源进行开发利用。充分利用林下资源发展多种经营项目,实现“国家得绿、企业百姓得利”。并达到“林兴、民富、企活”的目标,最终再造一个山川秀美的大兴安岭林区.但对于承包职工来说,怎样利用林下资源,选择和发展多种经营项目,却是我们值得思考的问题。 相似文献
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限制林区经济高速发展的主要矛盾之一就是林区高度集中、单一的全民所有制经济形式,而股权多元化就是改变单一所有制经济形式的一种较好的办法。单一所有制经济形式给高度发展的社会主义生产力带来严峻的制约,导致了股权单一化。继“十五大”提出市场经济之后,党的十五届六中全会又进一步明确了按劳分配与按生产要素分配相结合,鼓励资本等生产要素参与分配,为股权多元化明确了方向。 相似文献
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针对当前玉米病害发生量大、病情复杂、难以防治,严重影响玉米产量和质量的问题,提出了一种基于卷积神经网络和迁移学习的玉米叶片病害检测与识别方法。首先收集了3 827张玉米健康叶片图像和3种不同的玉米病害叶片图像样本,为了使模型拥有更好的泛化能力,使用生成对抗网络对样本进行处理,得到分辨率更高的样本,再对样本进行平移旋转,使样本数量达到5 153张。然后构建ResNet模型,分别对ResNet34、ResNet50及对其添加CBAM注意力机制和FPN特征金字塔网络,并通过迁移学习方法将预训练权重迁移到训练模型中。试验结果表明,ResNet50结合CBAM注意力机制模型的准确率达到了97.5%,相比ResNet50模型准确率提升了4.2百分点,相比ResNet34模型准确率提升了4.9百分点。本研究表明,提出的ResNet50结合CBAM注意力机制模型能够较精准地检测识别玉米枯萎叶、锈病叶、灰斑病叶和健康叶。并可将模型安装在无人机等移动设备上,实现对玉米叶片病害智能化防治,而且后期还会扩充更多的植物病害数据,实现对多类植物病害的检测,为智慧农业添砖加瓦,促进农业防治现代化。 相似文献
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针对现有茶叶病害识别方法准确率低、模型运行速度慢和缺乏检测功能等问题，提出一种新的Yolov7-TSA(Yolov7-Tiny-SiLU-Attention)轻量型网络架构对茶叶病害检测和分类。将Yolov7-T网络中的LeakReLU激活函数替换为SiLU激活函数，以提升检测精度，并防止过拟合。同时，通过融合坐标注意力机制进一步提升对目标轮廓和空间位置的特征感知能力。在含8种茶叶病害（含健康茶叶）的数据集上试验。结果表明，Yolov7-TSA网络对茶叶病害的识别准确率达到了94.2%，与Yolov7-T、Yolov7网络相比，分别提升了3.2、1.2个百分点。另外，Yolov7-TSA网络在参数量、浮点运算数、模型大小和单张图片推理时间方面表现出了显著的效果，与Yolov7网络相比，其分别降低了83%、87%、83%和34%。该网络模型实现了对茶叶病害的检测与分类，同时平衡了识别准确率和实时性能。 相似文献
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