基于自适应权重优化的多任务深度学习模型在甘蔗病害识别中的应用

针对农业领域中甘蔗病害识别的准确率和任务间平衡的问题,提出一种基于自适应权重优化的多任务深度学习模型。该模型采用包含3种病害和1种健康状态的甘蔗叶片图像数据集,通过卷积神经网络(CNN)和多任务学习(MTL)实现病害识别。在模型训练过程中,为应对不同任务间的不平衡问题,引入了自适应权重优化方法。实验结果表明,该模型能显著提高甘蔗病害识别准确率,并在多任务之间实现平衡,为甘蔗智能化种植发展提供一定的借鉴。

新时代背景下农村直播电商人才培养策略探析

农村直播电商作为一种新型商业模式,已逐渐成为农村经济发展的新路径和重要推动力,具有巨大的发展潜力和市场前景。但由于目前农村直播电商人才缺口严重,素质参差不齐,乡村振兴使命感不强,严重影响了乡村振兴战略的持续推进。基于此,本文通过分析新时代背景下农村直播电商人才的培养现状及存在问题,提出由政府主导的社会化教育、企业主导的主题化教育和高职院校主导的学历化教育的直播电商人才培养模式,以期助力于培养具有电商行业职业操守,有爱农情怀、强农视野、兴农意识、助农本领的高素质技术技能人才。

基于改进的ResNet在甘蔗病害识别中的研究

针对传统Res Net在甘蔗病害识别中的局限性,如模型泛化能力不足、训练收敛速度慢和容易过拟合等问题,提出一种改进型Res Net模型的解决方案。对原始Res Net模型实施了多方面的优化,重点包括对残差模块的改进以减少梯度消失,扩展模型深度以提高表达能力,以及引入注意力机制以更有效地捕捉局部信息和关键特征。试验结果表明:改进型Res Net模型在甘蔗病害识别任务中实现了较高的准确率、召回率和F1值;训练过程中改进型Res Net模型展现出较快的收敛速度,同时通过采用早停策略能够有效地避免过拟合问题,使得模型在测试集上的性能更加稳定,从而进一步提高了甘蔗病害识别的准确性和可靠性。

基于KINECT传感器采集三维点云的高效鲁棒人脸识别

针对传统的三维人脸识别算法成本较高且不能很好地处理鲁棒性人脸识别的问题,提出一种基于低分辨率KINECT传感器采集三维点云的高效鲁棒人脸识别算法。首先,针对KINECT传感器采集到的数据噪声大的问题,提出规范化预处理过程,通过鼻尖检测、人脸剪裁、姿势校正、对称填充及平滑采样得到规范的纹理图像;然后,在纹理图像上运用判别色彩空间变换,从而最大化类与类之间的分离性;最后,利用多模态稀疏编码有效地重建误差以得到查询图像与训练集之间的相似度,并利用Z-得分技术完成最终的人脸识别。在通用人脸数据库Curtin Faces上的实验验证了算法的高效性及鲁棒性。实验结果表明,相比其他几种较为先进的鲁棒人脸识别算法,该算法取得了更高的识别率及鲁棒性。

融入变异算子的萤火虫算法

萤火虫算法作为一种新的群智能仿生算法,虽然具有较好的通用性和易于实现的优势,但是同时也具有收敛速度慢、后期易陷入局部最优解的缺陷。针对萤火虫算法存在的一些缺陷提出一种改进型的萤火虫算法,在算法中引入差分变异算子和高斯变异算子。数值仿真实验表明:改进型萤火虫算法比基本萤火虫算法的求解精度高,收敛速度快。

拉贝故居的今与昔

位于南京市广州路小粉桥1号的那栋建筑，有—段不平凡的历史，20世纪30年代这里是约翰·拉贝住宿兼办公的地方。

汽车牌照识别技术的研究

该文首先综述了汽车牌照识别系统的构架,然后介绍了车牌定位、车牌字符识别的算法,最后对各种车牌识别技术作了一下比较,提出今后一些研究方向。

档案作证:南京大屠杀不容否认——拉贝纪念馆首次向外国驻华记者集中展示馆藏档案

外国记者参观拉贝纪念馆2013年12月26日,日本首相安倍晋三悍然参拜供奉有14名二战甲级战犯的靖国神社。之后,少数日本右翼分子又一再恣意歪曲历史,在南京大屠杀死难者人数上做无谓的文章,甚至妄图否认南京大屠杀这一历史事实。如此等等的错误行为不仅粗暴地践踏了中国和其他亚洲战争受害国人民的感情,而且引起了国际社会的高度警惕。

拉贝故居的来龙去脉

南京市广州路小粉桥1号，绿树掩映中，一幢青砖红瓦小楼默然伫立。楼前草坪上，一座半身人物雕像，仁爱的目光闪耀着正义与人道的光辉……这里就是由拉贝故居改建成的拉贝与国际安全区纪念馆（以下简称“拉贝纪念馆”）。

互联网网络实验环境与实验内容体系

本文研究了主要设备产商认证实验体系,以及国内外其他高校的网络实验环境和实验内容体系,并提出了在新形势下高校规划和建设网络实验环境和实验内容体系的建议。

生物质能产业创新的趋势和特点

随着石油危机及温室气体减排呼声的日益高涨,发展生物质能已成为化解能源危机和温室效应的最佳策略。就当前的发展趋势而言,生物质能产业创新的功能目标随着约束条件的变化逐渐走向多元化,非粮化成为产业创新的主要方向,农业废料和能源植物等成为产业创新的焦点,生物工程技术成为主导的技术创新路径。生物质能产业创新模式和产业链逐渐成形,相关的管理机制和政策规范亟待建立。

国外科技人力资源政策及启示

本文在科技人才培养、引进、使用等方面,研究分析了美国、欧盟、日本、俄罗斯和印度等国家和地区的科技人力资源政策安排及特色趋势,并总结国内科技人力资源政策体系现状及存在的问题,以期为我国的科技人力资源政策制定工作提供借鉴。

基于T-S模型的非线性系统主从控制器设计

针对同时具有输出和输入非线性的系统,通过中间虚拟控制量的设置,转化为两个非线性子系统的串联,从而简化系统结构并解决最终控制量不宜直接获取的问题。针对无人水面艇的航迹和横摇控制,设计了基于反演控制的从控制器,实现了输入非线性中虚拟控制量到舵角的映射,通过T-S模型将输出非线性系统,转化为线性时变系统,并考虑舵机的角度与角速度约束,设计了广义预测主控制器。该方法不仅简化了系统结构,同时仿真结果表明,所设计的主从控制器可以获得较好的控制效果。

基于成果导向的Python应用开发课程标准的开发

随着IT技术的迅猛发展,Python作为大数据和人工智能应用开发的主要编程语言,IT用人单位对Python应用开发人才需求量越来越大。为了满足市场需求,目前国内很多高职院校计算机专业都开设了Python应用开发课程,针对如何开发Python应用开发的课程标准更能适应市场需求,将成为目前亟需解决的问题,成果导向教育模式经过十几年的发展后,已经发展得较为成熟,成果导向教育为课程标准的开发提供了理论指导。论文以成果导向作为理论支持,从课程目标、学习成果、核心能力权重分配、学习内容、学习成果及评价标准和学习单元及学时分配等方面对Python应用开发的课程标准作了详细的阐述。

基于NB-IOT的大田管理精准农业系统的设计与实现

针对传统规模化大田种植缺乏科学监测手段,农作物数据采集系统存在智能化程度不高、管理效率低下,难以实现对大田作物精准灌溉的问题,以及当前成熟商用的物联网通信技术存在低功耗与广覆盖难以两全的问题,开发出一个基于NB-IOT的大田管理精准农业系统,给出了系统的总体设计方案,详细阐释了系统的硬件与软件设计方法。该系统利用无线传感器节点采集作物的地面气象信息、土壤信息,以及作物的生长实况信息,通过NB-IOT传送到云服务器,实现对大田作物生长环境的远程监控和精准灌溉,在提高大田作物的智能化管理水平方面具有良好的推广前景。

“物云大智”在精准农业系统中的应用

针对目前我国精准农业的发展存在着技术支持不足、信息收集不全、信息获取延迟大、信息智能化处理程度低下的问题,提出将当今最新的云计算、物联网、大数据和人工智能技术应用到精准农业系统的建设中,为国内精准农业系统的建设提供一种新思路。

产业转型升级与技术技能“六融合”人才培养模式研究

产业转型升级对各界各领域的人才培养提出了新的要求和目标,技术技能型人才的培养已成为高职院校当前的正确选择。立足当局,文章提出基本技术技能、专业技术技能、综合技术技能、创新技术技能、职业素养和身心素质"六融合"的技术技能人才培养模式。

城市基层社会事业的问题与对策研究——以北京市西城区为例

发展城市基层社会事业直接关系广大社区居民生活品质的改善与提升,是政府改善民生、履行社会管理与公共服务职能的体现。本文以北京市西城区为例,通过梳理近年来城市基层社会事业发展中存在问题,从强化科技支撑的角度提出相应的对策建议,为促进当前城市基层社会事业可持续发展提供参考借鉴。

异构无线网络中基于QoS业务感知的信任管理模型

针对异构无线网络中的信任评估问题,提出了一种基于用户QoS感知的信任管理模型。该模型基于异构网络中业务交互及由此产生的用户QoS感知,刻画节点间的信任关系与信任度;并针对QoS感知的主观性和网络欺骗行为,给出了相应的信任策略。理论分析和仿真结果表明:该模型不仅能够有效地完成异构网络环境下的节点信任评估,并能抵御虚假欺骗、振荡服务等恶意行为。

农业类高职院校教育与区域产业融合研究

阐述以市场为导向,以农业集团为依托,以项目为驱动,三层联合,构建适合农业类高职院校教育与区域产业融合的建设思路和可行方法,并给出应用实例,以期为农业类高职院校更好地培养实需、实用型人才提供参考。