我国农业科研院所农业知识服务的初步探索与实践

农业知识服务是一种以知识为基础的服务模式,它利用农业知识资源、知识技术和知识管理等方面的优势,为用户提供知识创新、知识传播和知识应用等方面的服务。随着信息技术的高速发展,我国农业知识服务产业蓬勃发展,众多科研院所和专家学者开展了农业知识服务研究与实践探索,取得了显著成效。收集了农业专业知识服务系统、农业机构知识库联盟等几个农业科研院所开展的农业知识服务实践探索案例,介绍各自的服务内容、服务模式、取得成效等特征。分析现有农业知识服务存在的主要问题(农业知识服务模式创新不足、同质化现象普遍,农业产业化应用不足,农业知识服务体系建设不完善,相关统计方法标准化不足,农业知识服务高端人才稀缺),提出促进农业知识服务业发展的建议:加强农业知识服务内容与模式创新;建立知识服务业与农业产业融合发展机制;加强农业知识服务体系建设;建立知识服务标准化统计体系;拓宽农业知识服务应用领域;加强农业知识服务人才队伍建设。

数智背景下农业知识服务的双重特性、实践图景与发展策略

[目的/意义]从战略规划与执行落实双视角探索农业知识服务的发展特性、趋势发展和实践路径,为数智背景下农业知识服务实现数字化、智能化发展提供参考,服务支撑乡村振兴、数字乡村建设等国家重大战略。[方法/过程]从行业与学科双重特性分析归纳农业知识服务的特征,通过对农业知识服务的发展历程进行剖析,揭示农业知识服务发展趋势,最后依据上述研究结果结合国家战略需求提出农业知识服务发展建议。[结果/结论]农业知识服务以知识服务为内核,以立足农业领域为特色,从与农业信息服务交织发展的探索期,到以平台化为特征的爆发发展期,目前正在进入以精准化、智能化、数字化、知识化为特征的数智期。为促进农业知识服务实现创新发展,更好地服务支撑国家战略,在战略层面以国家战略、政策为导向,优化布局,聚焦发展重点;在执行层施行内外协作,整合优势资源和供需协同,构建和谐知识服务生态。

昆明市农业广播电视学校农业知识服务智库平台构建及其成效

当前我国农业现代化发展迅速,对农业从业者的综合素质提出了更高的要求,文化充实、技术过硬、经营灵活、会管理的高素质农民缺口较大。昆明市农业广播电视学校广泛吸纳各方资源,创新服务机制,搭建了集线上、线下一体化服务的农业知识服务智库平台,主要包括农业新型专家资源库、农业创新创业工作站、新型农业技术基地三个板块,为培养高素质农民提供科学系统的专业知识体系、专家服务团队、创业就业规划等服务。介绍该农业知识服务智库平台的基本架构、功能及已取得的成效,总结平台运行中存在的问题(高素质农民培育需求调研没有常态化、高素质农民培育年度规划与产业需求结合不紧密、师资配备及课程设置不符合新业态下产业发展需求),并提出平台优化建议:加大相关政策扶持的宣传信息引入;加强人才交流及高素质人员的培养;拓宽并优化服务内容;产学研深度合作满足多元发展需要。

网络环境下农业知识服务实现策略研究

农业知识服务是知识经济时代农业信息化发展的新课题。详细阐释了农业知识服务的内涵、农业知识服务与农业信息服务之间的区别与联系,以及开展农业知识服务的必要性,进而探讨了网络环境下实现农业知识服务的若干策略。

我国农业知识服务起源与发展研究

分析了农业知识服务概念的定义、特点,并对我国现存的典型农业知识服务发展典型案例进行了归纳总结。

可重构的农业知识服务模式研究

针对当前湖南省农村、农业与农民问题,通过分批走访农村中的农民、专业能手、农村大户、村支负责人、龙头企业与相应职能部门干部,提出了构建湖南省农业信息综合服务平台必须结合当前农村已有的公司+农户+基地形式,充分重构已有的农业知识体系,在逐步丰富农业知识库情况下,采取网络+呼叫中心+专家+信息员形式,提高农户、龙头企业与合作组织利用农业知识的能力,有效解决农村信息化服务瓶颈问题。

农业信息服务与农业知识服务比较研究

从信息与知识所赋予的本质特征对农业信息服务与农业知识服务进行比较分析,指出农业信息服务是农业知识服务的基础,农业知识服务是农业信息服务的高级阶段、深层次智力服务,是农业信息服务发展的必然要求。

基于网络的农业知识服务系统的设计与实现

农业知识服务是从农业信息服务中延伸出来的新概念 ,农业知识服务就是将存在计算机中有关农业的显形知识和农业专家大脑中的隐性知识转移给农业用户的过程。基于网络的农业知识服务系统由 9个模块和相应的库组成 。

农业知识服务业的概念、特征与现状研究

农业知识服务业是我国农业发展过程中的一个新兴产业。在界定了农业知识服务业概念及分类的基础上,明确提出农业知识服务业是知识服务业与农业产业结构优化升级融合发展的产物,其产生具有必然性并具有区别于其他类型服务业的特点和特征。在分析了目前我国尚处于形成期的农业知识服务业的现有问题及制约其发展的原因之后,给出了若干对策建议。

基于用户需求的农业知识服务系统设计与建立

提出一种基于用户对农业知识需求的农业科技信息服务模式即农业知识服务系统。本文从系统设计思想、系统设计方案、系统工作流程等方面探讨了农业知识服务系统的设计与建立,详细阐述了系统实现的一些关键技术,如:网络机器人技术。

陕西省构建与城市无缝衔接的农业知识服务模式探讨

知识服务是知识经济时代信息化发展的方向,农业知识服务是促进农业经济发展的有效途径。针对统筹城乡经济社会发展,提出构建与城市无缝衔接的农业知识服务体系,促进农业知识服务在陕西农业领域的应用,网络环境下实现农业知识服务的若干策略,以及农村文化共享工程与图书馆事业的协调发展,促进农业经济发展。

图书馆乡村农业信息服务到都市农业知识服务的战略提升研究

从分析高校图书馆的知识服务入手,以乡村农业信息服务到都市农业知识服务战略提升的理论分析为出发点,实证分析了图书馆从乡村农业信息服务到都市农业知识服务战略提升的一个实例,评价了乡村农业信息服务的现状及存在问题、提升服务的做法,提出了图书馆从乡村农业信息服务到都市农业知识服务战略提升的路径措施。

试论地方大学图书馆的社会化农业知识服务

在国家新农村建设总体战略的推动下,我国农村的经济和社会发展面临重要的新的历史性机遇,农村经济的多样化、产业化和信息化将加快发展。但与此同时,因我国农村的原有基础薄弱,农民素质普遍较低,需要相应的大量的信息、知识服务支持。在这方面,地方大学图书馆可以依托其强大的馆藏资源和现代化图书馆技术以及高素质的人力资源,开展多种形式的本地区农业知识服务,以支持地方农村经济和社会发展。

内蒙古农业知识服务智库平台的设计与开发

【目的】通过内蒙古农业知识服务智库平台的设计与开发,在内蒙古智慧农业研究的关键技术上取得突破性进展,为“十三五”期间现代农业发展提供科技支撑与技术示范。【方法】整个平台围绕农业各产业的指标本体构建。梳理各相关产业的指标本体体系以及指标量化数据,并对不同量化指标的多维度文本进行解读。【结果】平台以异构多维、多源大数据融通管理为基础支撑,围绕大数据报告智能化生成业务,通过建立内蒙古农业大数据的统一标准和规范,形成指标本体,基于本体实现了各种维度的数据挖掘和分析利用。【结论】农业知识服务是推进农业现代化的重要驱动力,不仅可以进一步强化科技支撑,加快大数据平台建设,推动农业与互联网、物联网的融合发展,推进农业信息化,进一步促进科技成果转化及产业化,还可以加大新型职业农民的培训力度,提高农民科技素养、技术技能和生产经营管理能力,从而促进农民持续增收。

农业知识服务的档案管理模式探讨

基于农业知识服务的档案管理模式,通过对农业知识地掌握进行科学有效的档案管理,不断完善档案管理的服务模式,将农业知识服务真正融入档案管理模式,有利于农业知识的传播和农业的蓬勃发展,可更好地服务于我国的现代化建设。

农业知识智能服务技术综述

[目的/意义]农业环境动态多变、动植物生长影响因子众多且互作关系复杂,如何将分散无序信息理解生成生产知识或决策案例是世界性难题。农业知识智能服务技术是应对农业数据低秩化、规则关联度低和推理可解释性差等现状,提升农业生产全过程综合预测和决策分析能力的核心关键。[进展]本文综合分析了感知识别、知识耦合、推理决策等农业知识智能服务技术,构建由云计算支撑环境、大数据处理框架、知识组织管理工具、知识服务应用场景组成的农业知识智能服务平台,提出一种基于知识规则和事实案例相结合的农情解析与生产推理决策方法,构造产前规划、产中管理、收获作业、产后经营等全链条知识智能应用场景。[结论/展望]从农业多尺度农情稀疏特征发现与时空态势识别、农业跨媒体知识图谱构建与自演化更新、复杂成因农情多粒度关联与多模式协同反演预测、基于生成式人工智能的农业领域大语言模型设计、知识智能服务平台与新范式构建等方面对农业知识智能服务技术发展趋势进行总结,对实现农业生产由“看天而作”到“知天而作”转变具有技术支撑作用。

开放式农业知识共享平台的设计与实现

开放式农业知识共享平台是一个以传播知识、信息服务、增值服务为主导的专门用于收集、传递与保存农业领域数字化研究成果的网络化服务平台。重点介绍了开放式农业知识共享平台的设计原理及其主要功能模块,为广大用户群体获取农业知识服务提供了一种快捷方便的有效途径。

用户隐式评价的农业知识协同过滤推荐算法优化与仿真

基于湖南国家农村农业信息化示范省建设项目农业知识抽取与推荐研究,提出了基于用户隐式评价的农业知识协同过滤推荐算法。该算法主要针对协同过滤算法中用户偏好描述粒度大和评价矩阵稀疏引起的相似度计算不准确问题,通过建立农业知识标准特征矩阵和用户评分项目内容权重矩阵,然后基于内容的特征对评价矩阵进行填充,再基于项目协同过滤算法推荐相应的知识。使用农业数据集论证了本算法也适合农业文本知识推荐。该方法既改善了数据稀疏性,同时又反映了用户的个性兴趣。

农业大模型:关键技术、应用分析与发展方向

[目的/意义]近年来,人工智能在农业领域的应用取得了显著进展,但仍面临诸如模型数据收集标记困难、模型泛化能力弱等挑战。大模型技术作为近期人工智能领域新的热点技术,已在多个行业的垂直领域中展现出了良好性能,尤其在复杂关联表示、模型泛化、多模态信息处理等方面较传统机器学习方法有着较大优势。[进展]本文首先阐述了大模型的基本概念和核心技术方法,展示了在参数规模扩大与自监督训练下,模型通用能力与下游适应能力的显著提升。随后,分析了大模型在农业领域应用的主要场景;按照语言大模型、视觉大模型和多模态大模型三大类,在阐述模型发展的同时重点介绍在农业领域的应用现状,展示了大模型在农业上取得的研究进展。[结论/展望]对农业大模型数据集少而分散、模型部署难度大、农业应用场景复杂等困难提出见解,展望了农业大模型未来的发展重点方向。预计大模型将在未来提供全面综合的农业决策系统,并为公众提供专业优质的农业服务。

基于语义网的知识服务系统研究与应用

传统的农业知识服务是基于关键字而不是基于内容的,查全率和查准率都有待提高,运用基于语义网的知识表达,可以真正实现语义级的知识服务。分析了农业知识服务系统的现状并指出其不足,阐述了语义网技术和本体构建方法;构建基于语义网的农业知识服务系统模型并给出了它的框架结构和功能设计;并设计了适合种植、生产与销售实际的茶叶本体,部分实现了茶叶领域的农业知识服务系统。