乡村振兴背景下天水花牛苹果商业模式的构建

本研究基于天水花牛苹果的商业价值,阐述了乡村振兴背景下天水花牛苹果商业模式的构建思路,包括全平台建立广域营销渠道、发展自直播+官方直播结合的直播营销模式、将天水花牛苹果与地方文化历史相结合、打造天水花牛苹果与知名品牌联名商业模式,以及在全国线下精品水果店打造高端水果形象,希望丰富该领域研究成果,推动天水市乡村振兴战略落实,提高天水花牛苹果商业价值。

基于深度学习的四川盆地丘陵区县域耕地遥感识别研究

[目的/意义]耕地识别是农业遥感的重要应用领域之一,但现阶段深度学习等人工智能方法在中国西南丘陵区遥感识别的研究应用深度仍然不够,识别精度有待提升。[方法]为了快速、精确地获取耕地面积、分布等信息,基于高分辨率的高分六号(GF-6)遥感影像,运用UNet++、DeeplabV3+、UNet与PSPNet等新型深度学习模型对四川省绵阳市三台县耕地信息进行识别,并对各深度学习模型、传统机器学习方法——随机森林法及新型土地覆盖产品SinoLC-1的识别精度进行对比分析,以期深入探索深度学习方法在地物遥感识别领域的应用前景。[结果和讨论]深度学习模型在F_(1)分数、整体精度(Overall Accuracy,OA)、Kappa系数等精度评价指标的表现上,相比于传统机器学习方法和新型土地覆盖产品均有显著提升,精度提升幅度分别可达20%和50%;其中添加了密集跳跃连接技术的UNet++模型的识别效果最好,其F_(1)分数、交并比(Intersection over Union,IoU)、平均交并比(Mean Intersection over Union,MIoU)、OA值和Kappa系数值分别为0.92、85.93%、81.93%、90.60%和0.80。应用UNet++模型对2种由仅光谱特征以及光谱+地形特征两种不同特征构建的影像进行耕地提取,光谱+地形特征模型的IoU、OA和Kappa 3个指标比仅光谱特征模型分别提高了0.98%、1.10%和0.01。[结论]深度学习技术在应用于高分辨率遥感影像中的耕地识别方面展现出显著的实用价值,融合光谱和地形特征可以实现信息互补,能进一步改善耕地的识别效果。本研究可为相关部门更好地管理和利用耕地资源、推动农业可持续发展提供技术支撑。

新媒体视角下高校英语教育的创新发展路径分析

英语在我国教学中占据重要位置,这也是当今国情与教育体制的共同要求,通过在校开设英语主学科,让同学们掌握英语听、 说、读、写的能力,并能应用与日常生活。但随着新媒体技术发展越来越快,提升了信息传播速度,增加了信息传播途径,对此,给英语 教学也带来一定挑战,因此,为了迎合新媒体发展趋势,适应时代发展潮流,英语教学模式也需要不断创新,本文将对新媒体环境下,高 校英语教育创新发展做简要分析。

积极老龄化背景下山东农村劳动者就业问题研究

本文深入探讨了积极老龄化背景下山东省农村劳动者就业问题的现状、成因及解决策略。文章首先分析了农村劳动力就业的总体稳定向好趋势,随后指出了农村劳动者面临的多重挑战,包括人口老龄化、教育和技能培训不足以及就业保障水平低等问题。成因分析指出城乡二元结构和农村劳动者自身素质问题是导致就业问题的主要原因。文章提出了加强教育和培训、推进产业结构调整和转型升级、完善就业保障制度等解决策略。最后,文章强调了政府和社会各界需要共同努力,通过政策扶持和制度建设,提高农村劳动者的素质和技能,保障他们的合法权益,以推动农村经济的持续发展和社会和谐稳定。