新农科背景下智慧农业专业人才培养探析

智慧农业专业是2019年教育部新设专业,截至2021年,全国共有27所高校设立该专业。在新农科建设背景下,设立该专业具有很强的前瞻性。从智慧农业专业人才培养现状出发,探讨该专业的课程设置,分析该专业毕业生的就业前景,并从学校实际出发,提出开办智慧农业专业的设想,以期为其他同类高校设立智慧农业专业、加速农业农村现代化、培养交叉复合型的农业人才提供借鉴。

多学科交叉融合的“资源与环境信息技术”课程思政教学路径探析

课程思政是一项系统工程,是实现立德树人根本任务的重要举措。基于“资源与环境信息技术”课程特点分析,围绕思政目标、思政内容,从教学设计、教学过程和教学实践等方面总结了本课程开展课程思政建设的具体做法,一是优化课程思政目标,教学设计培养科学素养;二是充实课程思政内容,教学过程锻造创新精神;三是注重情境教学方法,教学实践服务社会发展。

集成学习机制下的图像相似度评价方法研究

包含丰富信息的图像数据是重要的数据来源,然而要在海量图像数据中进行高效的信息检索却面临不少挑战。通过图像丰富的语义特征区分对象间的差异,图像结构化后的特征维度会达到一个较高的维度,将面临检索代价高、过拟合等一系列问题。不同算法在处理不同类型语义特征的图像数据时,算法的准确性和稳定性有较大差异。为了提高非特定类别图像相似度评价及检索的准确性,设计一种基于集成学习的图像相似度评价方法。首先,以文献中的图像为重点研究对象,从多个权威文献库中收集并提取了大量的图像样本构建样本集;然后,通过对样本集的学习获得了多种评价方法的学习权重,并以此为基础构建基于权重策略的集成学习机制,以提升图像相似度评价方法的稳定性和准确性;最后,通过在样本集上进行测试验证了评价方法的有效性。

新农科背景下多学科交叉融合的智慧农业人才培养模式研究

“智慧农业”本科专业是2019年教育部新设专业,截至目前,全国共有27所高校设立“智慧农业”这个新专业,在新农科建设的背景下设立该专业具有很强的前瞻性,本文从“智慧农业”本科人才培养现状分析入手,分析了跨学科人才培养存在的问题,以学科交叉智慧农业人才培养为目标,从建立联合创新平台、跨学科实践教学体系、智慧农业人才定位、校企协同合作育人等4方面阐述智慧农业学科交叉人才培养模式,以期为其他同类高校设立“智慧农业”本科专业,加速农业农村的现代化,培养交叉复合型的农业人才提供借鉴。

基于模糊控制的变频调速节能技术在污水处理中的应用

提出污水处理厂中应用基于模糊控制的三电平逆变器变频调速节能技术,研究污水处理厂大功率水泵控制的变频调速系统,该系统采用双输入-单输出的模糊控制器对变频器进行控制,最终实现对大功率电动机的有效控制,可以显著地提高污水处理中大功率电机的节能效果,对降低污水处理能耗和成本具有重要意义。

基于视频的驾驶疲劳检测技术的研究

疲劳驾驶已经成为交通事故的重要因素,若能及时监测驾驶员疲劳程度并且对其进行警告,则可降低此类交通事故的发生率。在图像处理的基础上从驾驶员实际状况出发,从背景中分离驾驶员面部区域,分别采用优化等照度线法和优化mouthmap法提取眼睛和嘴巴特征参数,先在模糊神经网络的基础上建立疲劳分类器识别驾驶员疲劳程度,再在DSP系统上去实现疲劳驾驶检测系统。实验结果表明,该系统满足了一般疲劳的动态识别要求,具有较强的实用性。

成像制导中的多处理器并行及二值化算法研究

导弹成像制导涉及大量图像处理和计算,一般系统实现多以高性能单或多处理器为核心。讨论了一种嵌入式多处理器系统的基本结构,利用平台特有的FSMC总线同时支持静态分割和任务级调度2种并行算法,并以此进行图像二值化算法的并行化研究。试验结果分析表明,该设计能够支持2种并行化算法,成倍减少图像处理的时间。

基于agent形态特征的聚类分析研究与应用

目前在多智能体(agent)系统控制中,少量agent在行为上表现出较强的独立性,但在宏观上依然具有一定的相似性,当其规模较大时这种相似性会更加明显,但随着数量增加的同时控制系统的负担也会快速增长并导致决策延迟或无效化。提出一种基于形态特征的聚类算法,尝试将具有相似行为的agent进行聚类研究,以较少的聚类中心替代数量庞大的agent以简化分析控制流程以提高效率。通过与K-means聚类算法的对比测试与分析,该算法能够有效简化系统复杂性,提升系统性能,并具有较强的稳定性。

基于多Agent战场仿真系统研究

设计战场虚拟仿真系统,分别将战场抽象为栅格化地图、作战单位抽象为智能体,将其映射到系统中,由此将战场指挥转换为多智能体协同控制及其决策问题。仿真系统中使用智能体进行战况推演,也可结合实际作战单位进行联合分析,可模拟多种战场情况,为决策提供参考。以战场覆盖性和特定目标搜索作为重要验证方法,测试结果表明系统能够有效仿真多Agent战场环境,通过决策推演与表达,为指挥人员提供重要决策参考。

基于多源异构传感器的深度神经网络行星减速器故障诊断研究

常规行星减速器故障诊断方法多依赖于单个或复数振动传感器采集振动信号进行分析,而军事应用环境极其复杂,而现有方法的准确性、鲁棒性存在局限。针对该问题,提出了一种基于多源异构传感器的深度神经网络故障诊断方法,不仅能更全面地反映故障的类型,还可适应多种复杂工况条件。通过实验平台对该方法进行了验证,表明其诊断精度平均提高了5%。

基于隐式用户行为的推荐系统研究

在现实生活中,用户经常在无意识中被周围的人或朋友的行为所影响,这种受群体行为影响的现象在社交网络系统中也得到体现,因此可以通过其相关用户的选择和行为构建推荐系统。提出一种通过挖掘相关用户的评价信息来构建输入数据的隐式推荐系统,该系统包括三个部分:首先根据交际活动评估用户之间的隐式信任度;然后通过评论获取语料的情绪关键词推断用户情绪等级;最后利用机器学习和回归算法识别情绪等级和用户之间信任度的影响程度,并由此给出推荐意见。通过对微博用户评论数据的分析,验证了算法的有效性,表明提出的算法能够正确反映隐式信任度和用户情绪,从而为决策推荐系统提供支持。

基于VSTO的高校论文交互系统的研究与实现

论文是高等学校一个重要组成部分,其管理主要分为文档(内容)和过程管理两部分。目前一般的管理系统多以结构化数据交互为核心的C/S、B/S结构构件,论文大多以不可分割的数据载体存储于系统中,几无深度应用。这些系统从概念提出到成功建设周期长、成本高,且易受使用者、使用环境等因素的影响,其交互效率依然处于较低的水平。提出一种以VSTO技术为基础、以文档数据交互为核心,具有高度伸缩性、快捷、精简的解决方案以解决现有系统构建、使用中存在的问题,为高校信息化建设提供实际应用价值,同时也可以为后续的论文大数据以及数据挖掘提供基础应用平台。

犯罪复杂网络:诈骗案件中的犯罪模式挖掘

近年诈骗犯罪呈现高发事态增长,对人民的生产与生活产生重大影响。从诸多犯罪数据中挖掘诈骗犯罪的模式有助于制定合适的措施以节制诈骗案件的发生,有力保护人民财产,构建和谐社会。基于诈骗犯罪数据,通过抽取涉案人员、地点、时间等实体构建犯罪复杂网络,用于挖掘犯罪事件中的主体对象、对象间关系与团伙结构,由此确定了六类典型欺诈模式,为诈骗犯罪的侦破与预防提供理论和技术支撑。

基于MapReduce海量视频数据并行计算系统的设计

在总结视频图像数据处理现状的基础上,针对海量视频数据的并行化处理问题,提出一种基于MapReduce的并行计算系统设计方法。该系统使用NVIDIA JETSON TK1搭建并行计算集群,在此基础上利用Hadoop实现了MapReduce。在此平台上设计基于CUDA的并行数据处理算法对千万条文本数据进行处理,分析了其数据装载时间、处理时间和全部任务处理时间。结果表明,该系统当前加速比约为4.73,与C/S单机相比,处理速度有较大程度的提高,为实现实时海量视频图像处理奠定了良好基础。

秸秆发酵饲料的应用

随着人们对生物技术在饲料工业中应用认识的不断提高,利用秸秆发酵饲料为原料制成的配合饲料以其简单的制作工艺、显著的喂养效果,越来越受到广大养殖户的青睐.

基于Hu-DBN的低分辨图案编码识别方法研究

图案编码是移动机器人视觉导航中全局定位的关键参照物。通过降低图像编码的影像尺寸和质量有助于减少运算量,以提升算法实时性,但对应特征图像更易受以运动模糊为主的干扰而影响识别的准确性,使得定位失败进而造成整个多智能体控制系统失效。提出了一种优化的低分辨率特征图像码识别方法,在预处理部分将特征图像转换为其Hu不变矩的特征信号矩阵,再将特征图像作为一个特征分量补充到该特征信号矩阵中,通过构建的Hu-DBN神经网络信号分类器对信号矩阵进行学习,从而实现低分辨率自定义图像特征码影像在较高运动容差条件下的准确识别。既避免了经典模式识别依赖模型经验、场景适应性差的问题,同时也避免了直接使用如YOLO等深度学习方法带来的高运算量和识别效率问题。通过移动机器人实例部署展开测试,通过搭载分辨率为640×480图像传感器移动机器人实例展开测试,在0.5 m/s运动速度时平均识别率为96.3%,证明了所提方法的有效性。

基于Jeston TK1的并行计算系统设计与实现

针对当前分布式计算集群的功耗高、体积大、携带不方便的问题,设计实现一种小型化、高性能的嵌入式并行计算系统。首先,以多台高性能嵌入式平台Jeston TK1为硬件基础,裁剪专业的嵌入式系统作为支撑系统;在详细分析Jeston TK1的性能和Hadoop分布式架构的基础上,构建Hadoop分布式系统;然后,采用MapReduce并行计算模式,提出Jeston TK1平台下Hadoop架构的并行计算框架,并设计并行计算流程和实现过程;最后,采用Java语言编程实现并行计算程序,通过具体的实验案例对系统进行分析和性能验证。在实例计算实验中,设计的并行计算系统能稳定地运行并行计算任务,并且在相同输入的情况下,计算时间由单机的146 s和伪分布式系统的105 s减少到23 s。实验结果表明,设计的嵌入式并行计算系统具有高效的计算性能,可以实现英文单词的快速检索和统计。

乌兰浩特市史志档案局积极收集日军侵华资料

今年以来，兴安盟乌兰浩特市史志档案局全面加强档案资料的收集工作，大力丰富馆藏。截止11月底，收集散落在民间的日军侵华书籍及文史资料2000余册。这些资料时间跨度为1894年-1945年间，真实地再现了日军侵华的罪恶行径。

乌兰浩特市史志档案局积极做好“十个全覆盖”工程档案考核工作

近日，兴安盟乌兰浩特市史志档案局抽调两名业务人员参加全市“十个全覆盖”考核组考核工作。

一种基于历史特征的SURF改进算法研究

图像配准是数字图像处理深度应用的基础之一,其中基于SURF的图像配准算法因识别率高而得到广泛的研究与应用,但其数据量大且对计算要求较高,因此提出一种基于对象关联的配准方法,在SURF前端提取对象ROI以检测是否有新的对象进入检测区域从而将新旧对象分为两类分别处理,对于已经存在的对象可根据运动特征关联进行进一步过滤,较大幅度地减少重复特征点的检测和计算,也可避免依赖局部区域像素的梯度方向造成过大的误差。实验结果表明,改进的算法提高了配准率,减少了约20%的计算量,帧率下降至0.8左右时趋于稳定,保证了较好的实时性。