2015年至2019年我国进口美棉质量分析     

王铭  郑丽莎  董俊哲  连素梅  刘俊  傅科杰 《中国棉花》2020,47(3):36-42

本研究旨在明确2015―2019年进口美国棉花质量变化情况。根据青岛海关技术中心棉花检测实验室检测大数据，分析进口美国棉花（陆地棉、比马棉）品质指标的主体范围，总结不同主体指标各等级分布情况及变化规律；对美棉品级、长度、马克隆值合同品质符合率开展研究，发现不同品质指标不同时间段符合率的高点与低点；结合大数据中单个棉包实际检测数据分布情况，探讨进口美国棉花质量变化趋势。认为：5年中进口美国棉花品质一致性好，主体品质占比大，主体指标范围品质符合率高，受贸易形势影响进口美棉数据分布逐渐由高等级向低等级转变。  相似文献   

牛结节性皮肤病病毒基因组学研究进展     

翟颀  黄敏霞  吕殿红  贾春玲  周秀蓉  温肖会  罗胜军 《广东农业科学》2022,49(6):97-104

【目的】通过调节训练集内实验室场景图片与田间场景图片的分布,提高深度学习模型的准确度, 以减少植物病害识别深度学习模型对田间场景数据的依赖。【方法】通过调节训练集内实验室场景图片和田间 场景图片的分布,使用 ResNeSt-50、VGG-16、ResNet-50 等 3 种神经网络结构分别对训练得到的深度学习模型 进行测试和比较,从而优化植物病害识别模型。【结果】在由一定数量的植物病害图像组成的训练集内,调节 其中不同场景图片的分布会对模型的准确率产生影响。当训练集内的田间场景图片分布达 30% 时,模型准确率 提升 18% 以上。在 100% 实验室场景图片的训练集内添加 30% 田间场景图片,可提升模型准确率 17% 以上;在 100% 田间场景图片的训练集内添加实验室场景图片,模型准确率随图片数量增加而提升,提升幅度为 2%~4%。 【结论】该方法适用于农业复杂环境下高准确度病害识别模型的快速建立,可减少深度学习模型对田间场景数 据的依赖,缩短模型建立初期的田间数据采集周期,降低田间数据采集成本,促进人工智能技术在无人农场及 智慧农业中更有效地运用。  相似文献   

云计算技术在现代奶业管理中的应用     

赵金石 《北方牧业》2012,(9):13

正1什么是云计算技术对于普通用户来说,云计算会让软件的使用变得像使用煤气、水、电一样简单。软件及数据分布在大量的分布式计算机(云服务器)上,而非本地计算机中,用户根据需求直接获得所需要的应用软件模块即可。新牛人X6牧场管理云计算系统采用的是一种软件即服务模式,养  相似文献   

基于单形曲线法的林分地位指数研究     

王海亮  陈晓  陈为 《林业建设》2009,(2):47-50

单形曲线法是编制立地指数的常用方法，但通常情况下，一般不会注重样本的分布情况。通过研究证明该方法的适用条件与样本的分布极为密切，若不加选择的运用，得出的结果会与实际相差甚远。针对这一问题，提出了解决方案：对数据进行科学的取舍，从而使得运用该方法得出的结果更科学、合理。  相似文献