试析高等农业院校服务新农村建设的功能与措施

自党的十六届五中全会提出建设社会主义新农村的重大历史任务以来,高等农业院校以健全的办学体系、丰富的科技与人才资源、齐全的学科门类,积极投入新农村建设的进程中。回顾几年来的建设实践,说明社会主义新农村建设对高等农业院校蕴涵着强力需求,无论是农业的发展、农村社会的进步,还是农民的致富,高等农业院校都扮演着重要的角色。高等农业院校"人才培养、科学研究、社会服务"的核心功能,更是社会主义新农村建设强有力的支撑。但要更好地发挥高等农业院校服务新农村建设功能,仍需进一步完善高等农业院校服务新农村建设的政策措施,进一步完善高等农业院校服务新农村建设的内部机制。

突出“农民”主体教育地位的探讨

真正从业于农业生产经营活动的农民没有得到应有的教育和培训,农民作为受教育的主体地位不够突出,农村依然表现出农民素质偏低的现象。只有加强对现有农民的教育,重视对新一代农民的培养,突出农民是受教育的主体地位,提高农民教育的实际效果,才能为现代农业发展和社会主义新农村建设奠定良好基础。

基于三维荧光光谱的原酒品质评价模型建立

酒厂的生产主要采用传统的“看花摘酒”工艺,依靠工人的主观经验进行评价。实际生产中受到诸多因素的影响,导致接酒过程的不确定性,原酒品质的稳定性难以得到保证。通过采集原酒样本并配制掺加不同浓度酒尾(0.0%~2.0%)的复合原酒,进行荧光扫描得到三维荧光光谱,建立物质变化与荧光数据变化之间的联系:采取切除散射、拉曼归一化、Savitzky-Golay平滑、去除异常值等方法进行光谱预处理,通过平行因子分析将其分解为四个互不相关的组分,结合单物质荧光光谱特点进行综合相似度分析,对各组分进行了初步鉴别。结果表明,大部分酸类和酯类物质的荧光光谱与组分二相关性更大,组分二的荧光特性受酸类和酯类物质影响更大;数据集大小由781×61×164简化为4×164,达到了数据降维的效果。建立了支持向量机模型(SVM)对原酒品质进行评价,采取遗传寻优算法(GA)对支持向量机模型优化。GA-SVM模型较原始SVM模型性能有所提升,优化后的模型准确率由88.64%提升至95.45%,模型精确率由0.94提升至1.00。三维荧光结合化学计量学可以作为一种快速检测的有效手段对原酒质量进行评价,为酒厂摘酒过程实现在线检测提供支持。

适应新形势 做好高校后勤思政工作

高校后勤思想政治工作能否取得实效,一方面取决于思想政治工作人员的观念和能力,另一方面取决于思想政治工作的方法。因此,在深化高校后勤改革的新形势下,要做好高校后勤思想政治工作,应做到: