国家农业高新技术产业示范区“四链”融合机理分析——以吉林长春国家农高区为例

首先,在界定“四链”融合本质内涵的基础上,以吉林长春国家农业高新技术产业示范区(以下简称“农高区”)为例,对农高区“四链”融合的内在机理进行剖析。研究表明,“四链”深度融合的本质是以产业链、创新链、资金链、人才链四链有机融合方式促进创新要素与资源汇聚,不断提升区域产业创新力与竞争力,形成持续高效运行的区域创新生态。研究认为,创新链是产业链发展的动力之源、是产业链各环节实现价值增值的基础,产业链是创新链落地生根的载体,创新链产业链协同是“四链”融合的核心,资金链和人才链是支撑,围绕产业链创新链精准配置资金链和人才链是根本保障,通过打造“四链”融通的现代产业体系有助于实现农高区产业链供应链的现代化。

现代农业信息服务模式与工程技术集成理论方法研究

通过区县、乡镇、村等信息服务体系的调研以及对农产品前、中、后信息服务需求的探索,最终结合近几年国内高新信息应用技术特征,将我国农业信息服务工程模式分为生产主导型、市场主导型和政务主导型3大类。并通过对每类服务模式特征的分析,形成农业信息工程模式技术集成方案。该方案阐述了信息服务内容与农业信息集成技术的对应关系,并将在未来辅助解决现代农业信息服务模式与工程技术在集成过程中技术混杂不清的现状。

基于离散Hopfield神经网络的我国农口国家工程技术研究中心综合实力评价研究

农口国家工程技术研究中心是所有涉农国家工程技术研究中心的总称。在明确我国农口国家工程技术研究中心职能定位、梳理其发展现状的基础上,基于离散Hopfield神经网络方法,实现对农口国家工程技术研究中心综合实力的分级评价,并根据结果对评价指标提出修正建议。

现代农业信息化技术产品的研究与推广

针对我国传统农业向现代农业转变的现状,在农业领域研究并推广应用文化创意、3G服务以及物联网领域的信息技术产品,从而对农业信息化建设起到推进作用。

我国农业信息技术与农业信息化发展战略研究

本文介绍了农业信息技术与农业信息化的内涵和应用现状,阐述了我国农业信息技术应用与农业信息化建设中存在的问题和解决途径,提出了我国农业信息技术与农业信息化发展的战略性意见。

农业知识驱动服务技术革新综述与前沿

农业知识驱动服务技术是指运用先进信息技术,科学、高效调配农业领域专业知识服务资源,为农业行业提供智能化知识服务的技术,在解决农业技术服务供需严重失衡等难点问题方面具有重要意义,日益成为支撑农业转型升级和高质量发展的重要引擎,代表着核心研究方向,伴随着技术发展全过程。目前农业行业迫切需要解决的是知识供给严重不足、服务效率不高的问题。农业知识驱动服务技术经历较长时间发展,在知识高效匹配和精准供给方面取得了较大进步,特别是2022年11月以来ChatGPT这类技术的出现,充分展现了超大规模预训练模型在知识智能服务方面的巨大潜力,这也是农业知识驱动服务可以取得突破的关键所在,可以在这方面发挥重要作用。该文在分析农业知识驱动服务相关技术现状的基础上,展望了农业领域可行的知识驱动服务技术路径,预测农业领域知识服务大模型研发构建会呈现参数由少到多、算力由弱趋强、强化训练逐渐加深的特点得到快速发展应用,未来将在专业技术指导、农业“装备-信息-农艺”融合、农业信息系统平台服务总线等方面系统升级现有农业知识服务范式,多模态服务将得到系统融合加深,人机交互模式将向“人性化”方向进一步黏合增强,从而为农业智能化转型升级提供全新的技术支撑,引领农业知识服务从数据检索、语义匹配迈向生成式知识驱动模式转变。

科研事业单位科技人才培养和激励机制初探——以北京农业信息技术研究中心为例

人才是第一资源,创新人才是创新驱动发展的核心力量。加大对科技人才的有效激励和保障,对于加快高素质人才队伍建设,更好地培养、使用人才具有重要作用。本文以北京农业信息技术研究中心为例,总结其人才培养和激励的经验做法,分析存在问题,提出工作建议,对类似科研事业单位科技人才培养和激励具有一定借鉴意义。

农业大模型:关键技术、应用分析与发展方向

[目的/意义]近年来,人工智能在农业领域的应用取得了显著进展,但仍面临诸如模型数据收集标记困难、模型泛化能力弱等挑战。大模型技术作为近期人工智能领域新的热点技术,已在多个行业的垂直领域中展现出了良好性能,尤其在复杂关联表示、模型泛化、多模态信息处理等方面较传统机器学习方法有着较大优势。[进展]本文首先阐述了大模型的基本概念和核心技术方法,展示了在参数规模扩大与自监督训练下,模型通用能力与下游适应能力的显著提升。随后,分析了大模型在农业领域应用的主要场景;按照语言大模型、视觉大模型和多模态大模型三大类,在阐述模型发展的同时重点介绍在农业领域的应用现状,展示了大模型在农业上取得的研究进展。[结论/展望]对农业大模型数据集少而分散、模型部署难度大、农业应用场景复杂等困难提出见解,展望了农业大模型未来的发展重点方向。预计大模型将在未来提供全面综合的农业决策系统,并为公众提供专业优质的农业服务。

融合RoBERTa-WWM和全局指针网络的农业病害实体关系联合抽取研究

针对实体和关系抽取过程中存在的一词多义、实体嵌套、三元组重叠的问题,本文提出了1种融合RoBERTa-WWM和全局指针网络的联合抽取模型RBGPL。该模型引入RoBERTa-WWM预训练模型,利用上下文的语境信息融合克服了不同语境下一词多义问题;采用全局指针网络Global pointer标注方式解决了实体嵌套问题;通过全局指针联合解码模型将三重抽取转变为五重提取,解决了三元组重叠问题。在自建农业病害数据集上,模型RBGPL的精确率、召回率、F1值达到76.23%,91.18%,83.04%,与其他联合抽取模型相对比F1值均取最优,有效地克服了一词多义问题和三元组重叠问题。此外,在病原(Pathogeny)和作物名称(Crop)2种易嵌套实体的F1值上提升了3%和18%,实体嵌套得到了显著缓解。本文方法提高了中文农业病害领域实体关系抽取性能,可为农业病害领域知识图谱的构建提供技术支持。

基于高分辨率遥感影像的设施农业资源信息采集技术研究

结合设施农业空间位置分布规律及其在高分辨率遥感影像上的纹理特征体现,设计了批量设施自动生成算法,并基于GIS组件开发了基于高分辨率遥感影像的设施农业信息采集系统;该系统以高分辨率遥感影像为基础底图,结合批量设施自动生成算法进行数字化,实现了人机交互式半自动化信息采集。

基于主成分分析法的农业信息化评价研究

以2012年中国31个省(市、区)农业信息化相关数据为依据,建立了一个包括3个一级指标、9个二级指标的评价指标体系,采用主成分分析法对我国农业信息化水平进行研究。分析结果表明,评价结果与我国农业信息化实际发展情况基本符合,主成分分析法作为构建农业信息化水平评价模型的方法客观有效。从全国范围来看,东部农业信息化发展水平普遍较好,西部省份则发展相对落后,但重庆、陕西、宁夏等西部省份的农业信息化也已经初具规模。

农民专业合作社信息化建设技术方案研究

介绍了现阶段信息技术在农民专业合作社中的应用现状,通过对典型案例的分析和评价,指出了合作社信息化建设中存在的各种问题,进而从产供销物流管理系统建设、溯源管理系统建设、技术服务信息系统建设、决策支持系统建设和门户网站建设等方面,提出了进一步加强农民专业合作社信息化建设的技术解决方案。同时,对农民专业合作社的信息化前景进行了展望。

我国农业信息化建设面临的主要问题及对策研究

在对福建省、河南省、内蒙古自治区农业信息化建设调研的基础上,系统总结了农业信息化建设的经验和做法,研究了农业信息化建设面临的突出问题,并提出推进农业信息化建设的对策建议:充分发挥政府主导功能,加大政策扶持力度;完善农业信息化服务体系,规范信息化队伍管理;加大信息资源整合力度,提升信息化服务能力;推进农业生产经营信息化,促进现代农业发展;降低农业信息消费成本,推动信息化服务开展。

自动监控技术在设施农业生产中的应用系列(五) 温室环境信息采集控制系统在设施农业中的研究与应用

温室环境信息采集控制系统的作用，是通过对温室内部环境参数的调控使作物处于适宜生长的环境中，同时尽可能节约能源，提高设备的使用效率，增加生产者收入。温室作物的生长环境调控具有地域和时间差异性、参数变化滞后性、环境因子耦合性等特点，所以对控制程序要考虑诸多因素。针对以上问题，本文介绍一种以温室内温度和湿度为主要调控目标的信息采集以及多条件逻辑控制系统的设计实现。

基于时空感知能力的农业信息搜索技术研究

【目的】为具备时空感知能力的农业专业信息搜索引擎的研制提供关键技术与原型系统,并最终实现更高的查全率、查询效率和用户体验。【方法】以"农搜"为研究对象,通过对搜索引擎系统结构、关键技术和数据结构的研究与分析,并借鉴现有的中分分词和搜索技术、地名搜索技术和地名词典等关键技术,向"农搜"加入独立于农业主题搜索的位置索引和位置查询的方法以实现对位置(区域)的检索。【结果】应用此项技术形成了具备时空感知能力的农业信息搜索原型系统,经测试该原型系统能使位置搜索的查准率达到80%以上。【结论】基于时空感知能力的农业信息搜索技术的应用和推广必将能够提高农业信息系统的使用效率,进而取得较好的用户使用效果。

农民专业合作社信息化建设技术方案研究

推进农业信息化建设,是实现农村产业结构调整与升级、实现农业现代化的必然选择,也是农业走向市场经济的客观要求。2007年颁布实施的《农民专业合作社法》在法律层面界定了我国农业经济要长期坚持合作化发展的道路。农民专业合作社是农业信息化链条中的最重要环节,是农业信息化的实施主体和＂二传手＂。

北京地区智能化农业信息技术应用示范工程的建设

北京地区智能化农业信息技术应用示范工程是从1996年开始,在国家科技部、北京市科委、农林办公室、计委、财政局等部门的联合支持下,由北京市农林科学院北京农业信息技术研究中心主持开展这一重大高技术研究开发工程项目。项目以促进北京农业信息化建设、提高农业现代化水...

蔬菜智能化管理技术研究进展

为进一步推动智能化管理技术在蔬菜生产经营中的应用,提出蔬菜生产智能化技术的总体架构,分析大数据背景下蔬菜数据来源和获取手段,总结蔬菜病害诊断、环境与水肥调控、栽培管理决策、生产作业管理、智能信息服务等方面的关键技术。在此基础上,指出蔬菜生产智能化管理技术在研究应用中面临的挑战,提出蔬菜生产智能化管理技术的发展建议。智能化是现代农业发展的要素,利用智能信息技术提高蔬菜产业综合生产力和效益是最终目的,应深度挖掘现实需求,整合蔬菜全产业链数据,推进智能信息技术与蔬菜产业的深度融合,支撑国内蔬菜产业转型升级。

农业知识智能服务技术综述

[目的/意义]农业环境动态多变、动植物生长影响因子众多且互作关系复杂,如何将分散无序信息理解生成生产知识或决策案例是世界性难题。农业知识智能服务技术是应对农业数据低秩化、规则关联度低和推理可解释性差等现状,提升农业生产全过程综合预测和决策分析能力的核心关键。[进展]本文综合分析了感知识别、知识耦合、推理决策等农业知识智能服务技术,构建由云计算支撑环境、大数据处理框架、知识组织管理工具、知识服务应用场景组成的农业知识智能服务平台,提出一种基于知识规则和事实案例相结合的农情解析与生产推理决策方法,构造产前规划、产中管理、收获作业、产后经营等全链条知识智能应用场景。[结论/展望]从农业多尺度农情稀疏特征发现与时空态势识别、农业跨媒体知识图谱构建与自演化更新、复杂成因农情多粒度关联与多模式协同反演预测、基于生成式人工智能的农业领域大语言模型设计、知识智能服务平台与新范式构建等方面对农业知识智能服务技术发展趋势进行总结,对实现农业生产由“看天而作”到“知天而作”转变具有技术支撑作用。

精准农业技术体系的研究进展与展望

该文从精准农业四大技术环节农田信息获取、农田信息管理和分析、决策分析、决策的田间实施 ,分析和评述精准农业技术体系的现状和趋势 ,总结了精准农业的效果和推广现状 ,并对精准农业的发展方向进行了展望。