我国农产品物流效率及其区域差异——基于省际面板数据的SFA分析

目前， 我国农产品物流发展尚处于初级阶段， 农产品物流效率低下已成为制约我国农业现代化和农村经济发展的“瓶颈”。 以 2003-2011 年我国 23 个省、 市、 自治区的面板数据为观测样本， 采用随机前沿方法对比分析了不同区域的农产品物流效率。 结果显示： 我国农产品物流技术效率从 2003~2011 年基本处于停滞状态， 中部地区效率水平相对最高， 东部次之， 西部最低； 要素投入方面， 物流资本投入不足成为发展全国农产品物流的主要障碍， 中部地区加大物流人力投入的举措虽已发挥出积极的作用， 但总的说来农产品物流的地区发展是极不平衡的。 据此， 为改善和提高我国的农产品物流效率提供了具体的对策建议。

一种煤矿井下输煤大块物检测方法

针对现有煤矿井下输煤大块物检测方法存在无法检测大块物数量且检测精度不高的问题,提出了一种基于改进HED神经网络融合Canny算子的煤矿井下输煤大块物检测方法。采用提取反射分量结合边缘保留滤波方法对采集的图像进行预处理,增强图像亮度、对比度,加深图像边缘信息;将预处理的图像代入改进的HED神经网络与Canny算子的融合模型中,得到连续的大块物边缘图像,根据边缘图像做非运算得到二值化填充图像;对二值化填充图像中的大块物进行矩形标注,计算出大块物像素个数与面积;统计大块物数量并判断大块物面积是否高于设定阈值,若高于设定阈值,则报警。实验结果表明,基于改进HED神经网络融合Canny算子的煤矿井下输煤大块物检测方法具有较好的边缘检测效果,能够有效降低图像边缘检测误差,有效统计出大块物数量,并能计算出大块物的面积。

基于改进ResNet网络的井下钻杆计数方法

针对现有井下钻杆数量统计方式精度较低、受环境变化影响大等问题,结合卷积神经网络、信号滤波等技术,提出了一种基于改进ResNet网络的井下钻杆计数方法。根据视频图像中卸杆动作与非卸杆动作的差异,采用ResNet-50网络模型对样本集进行分类训练,判断视频中每一帧图像是否包含卸杆动作;结合线性学习率预热和基于Logistic曲线的学习率衰减策略进行学习率更新,以提高模型分类准确率;通过积分法对视频分类置信度进行滤波,并统计置信度曲线下降沿数量,实现钻杆计数。实验结果表明,预热+衰减的学习率更新策略能够有效提高图像分类模型的分类精度,模型分类检测准确率为89%。实际应用结果表明,基于改进ResNet网络的井下钻杆计数方法可以高效识别视频中的卸杆图像,平均钻杆计数精度为97%,满足实际应用需求。

提高七彩山鸡产蛋率七法

1.提高粗蛋白含量.在产蛋高峰期,七彩山鸡饲料的粗蛋白含量应达到23％～26％.比普通家鸡高,饲料以全价优质配合饲料为主,蛋白质含量的高低直接影响产蛋量持续时间。 2保证有充足的青饲料。由于七彩山鸡保持原有野性，应保证充足的青饲料以补充其产蛋期对维生素和微量元素的需要。

企业年金的激励效应研究——以K国企为例

本文从国企企业年金具体运行情况角度出发,针对K国企现行企业年金方案,分析其激励效应,并提出一些可行的优化建议,使其再重新启动时能更好的发挥企业年金激励的作用。