从水稻病害识别出发探索农业数据共享新模式

准确高效地识别作物病害类型,有助于农户及时采取有效的针对性预防措施,从而降低因病虫害导致的减产风险和经济损失。然而,在其他领域能达到SOTA效果的识别模型,在农业领域特别是水稻病害识别的应用中,却面临目前已有的水稻病害数据量不足、种类不丰富以及数据质量不高等问题。本研究采用多种经典卷积神经网络,并利用迁移学习的方法在两个不同的数据集上进行训练。验证了除模型结构带来的优化外,训练数据集本身对于训练结果也具有重要影响。但目前农业领域开源数据较少,几乎没有综合性的数据开源平台可供利用。这一现象与高质量农业数据获取难度大且成本高、大多数从业人员教育水平相对较低、分布式训练系统不成熟、数据安全问题得不到保障等因素密切相关。针对农业领域训练中高质量数据缺乏的问题,在本文中提出了基于联邦学习框架构建农业数据共享平台的新思路。

新质生产力与发展范式变革:以人工智能为例

发展新质生产力不仅需要准确把握其核心内涵,还需要形成与之相适应的发展范式。本文在详细论述了发展新质生产力应重点聚焦以人工智能为代表的颠覆性科技创新的基础上,从微观的科技创新范式、中观的企业经营范式和宏观的风投支持范式等三个方面,探讨了新质生产力发展的范式变革问题,提出了加快形成新质生产力的新范式:开源共享、协同共创的科技创新范式,迭代产品商品化、技术占主导地位、组织架构扁平化的企业经营范式,“资本支持+技术发现+股权协议创新+战略引导”四位一体的风投支持范式。本文为实现颠覆性科技创新、加快形成新质生产力提供了理论基础和实践指引。

创客空间与企业孵化器功能及机制对比研究

随着我国步入经济发展的新常态,支持发展众创空间推进大众创新创业的政策措施成为当下热点话题。创客空间作为一种新兴的创业者集聚地,已逐渐受到人们广泛关注。为探索创客空间所特有的功能机制,文中分析了创客空间的发展起因,阐释了创客空间由最初的创业作坊逐步发展壮大主要是由于开源共享理念、互联网、数字化制造技术以及3D打印技术的发展;并将创客空间与企业孵化器的功能机制进行对比研究,进一步分析了创客空间除了具有企业孵化器的功能外,对于社会的教育、经济以及创新文化的发展也有着重要作用,其发展定位、服务设施、商业模式与企业孵化器也存在显著差异。最后针对我国创客空间发展的现状提出几点参考性建议。