计算机专业本科生人才培养模式的构建与实践——以东北农业大学为例

针对传统计算机专业人才培养过程中存在的不足和省属重点农业院校的办学特点,应用SWOT态势分析法对东北农业大学计算机专业的办学优势、劣势、机会和威胁进行了深入分析。在此基础上,基于“欧林三角”模型的教学理念,构建了“课程设置合理、教学模式先进、实践教学良好、评价机制科学”四位一体、有机融合的培养体系。从课程设置、教学模式、实践教学和评价机制四个方面对计算机专业人才培养体系进行了系统阐述,并对人才培养的效果进行了评价与分析,有效践行适于农业院校计算机专业本科人才培养的新模式,为相关院校信息化人才培养提供了可借鉴的模式。

高等农业院校计算机基础课程教学改革实践——以东北农业大学为例

文章针对高等农业院校大学计算机基础教学的现状,分析了高等农业院校计算机基础教学中存在的问题,从教学体系、教学方法、教学内容和考核方法四个方面介绍了东北农业大学计算机基础改革实践情况,并提出了下一步改革的要点与思路。

基于多源信息融合的船舶电气设备状态识别方法

为可靠掌握船舶电气设备状态,保证设备的运行安全,提出多源信息融合的船舶电气设备状态识别方法。采用时间序列模型检测并修正船舶电气设备多源历史数据中的连续异常数据和独立异常数据;基于联合卡尔曼滤波算法融合修正后的电气设备多源历史数据,依据融合后的多源数据训练谱聚类和深度神经网络,构建船舶电气设备状态识别网络模型,结合电气设备的实时运行数据,识别船舶电气设备状态。测试结果显示,该方法能够确定数据中的连续异常数据和独立异常数据,并且完成所有异常数据的修正,保证数据的完整性;离散度结果均在0.016以下;能够完成电气设备正常状态、异常状态以及紧急状态的识别,最小均方根误差值均在0.0044以下,识别效果良好。

农业大学电子信息工程专业应用自主学习理论改革传统教学模式的研究

根据新时期高校教育教学的要求和研究生教育的需要,结合自主学习理论,文章提出了在农业大学电子信息工程专业的自主学习研究,实现学生的自主学习,全面提升学生的创新和创造能力,实现教学模式改革的创新,完善教学方法,实现教学内容。

创新创业教育背景下的大学课程体系设立研究

创新创业教育能够培养具有创新思维和创业能力的人才,推动社会进步和发展,对大学专业课程体系设立有着重要的导向作用。首先对创新创业教育的内涵和现状进行分析,阐述我国当前在创新创业教育方面存在的不足。在此基础上,以计算机专业课程体系为例提出对策建议,详细介绍其课程体系的设立,旨在培养学生的创新精神、创业意识和创业能力,提高他们的综合素质和就业竞争力。

农业院校电气工程类专业信息化教学改革与实践研究

为适应学校规模的扩大、社会改革步伐的加快、农业科技的飞速发展,对农业院校电气工程类专业进行综合改革已是大势所趋。同时,为引导高校主动适应国家战略和地方经济社会发展需求,优化专业结构,加强专业内涵建设,创新人才培养模式,大力提升人才培养水平,为提高我省农业生产水平,实现传统农业向现代农业的转变提供更多的合格人才,并可以引领示范同类型高校相关专业的改革建设。

当代我国高等院校信息化教学方式研究与实施策略

在信息时代下,高等院校教学方式正面临着前所未有的机遇、压力和挑战。通过对多媒体教学、在线教学和网络课程、虚拟现实和增强现实教学等信息化教学方式的特点、典型案例与适用情况进行阐述与分析,结合目前信息化教学方式在高校应用存在的问题,提出针对性的实施策略,旨在为高校教师和教育管理人员提供参考与借鉴,推动高校信息化教学效率和质量的提高。

基于优化虚拟力矩阵的农业通信节点部署方法

农田通常面积广阔,地形复杂,不同区域的信号覆盖范围和信号强度存在差异。为了保证智慧农业数据的实时和准确传输,避免网络资源浪费,提出了基于FFT算法的智慧农业通信节点部署方法。利用布尔感知模型计算目标点的覆盖程度,调节传感器节点位置,获得最大化监控区域的覆盖率。通过信息接收能耗和发送能耗,计算出中继节点和动作节点间通信能量消耗。使用FFT算法计算网络虚拟力函数模型,优化虚拟力矩阵,完成智慧农业通信节点部署。仿真实验结果表明,所提方法的通信节点部署效果好,网络覆盖面积合理,能减少能量消耗,延长网络使用寿命。

以农业信息化为导向的高等农业院校计算机专业教学改革

针对农业信息化人才短缺及高等农业院校计算机专业办学特色不突出的现状,对计算机专业的教学改革提出一些建议。旨在提高高等农业院校计算机专业办学水平,培养有竞争优势的农业信息化人才,缓解农业信息服务人才短缺问题。

农业信息化专业硕士人才培养评价体系构建

针对现有农业信息化专业硕士培养评价体系现状及存在的问题进行了分析,从专业人才培养定位出发,针对课程体系、实践创新能力、教学过程监控等方面构建了多元化、特色鲜明的二级评价指标体系。以黑龙江八一农垦大学农业信息化硕士培养为例进行评价,结果表明,学生对课程体系设置、实践创新能力培养、教学组织、管理、考核等的比较认可,同时学生对教学过程监控有更大的期望,需要进一步加强现有培养方案的教学过程监控,调整培养方案,提高农业信息化专业硕士人才培养质量。

电气信息类“职业提升型”专业硕士培养模式研究

针对目前专业硕士培养模式现状及存在的问题,以电气信息类专业硕士为例,提出"职业提升型"专业硕士培养模式。修订培养目标,建立新的专业硕士培养方案;改革课程设置,建立实践教学基地;建立研究生职业规划指导制度。力争培养实践能力强、适应职业需求的电气信息类专业硕士。

构建高等农业院校电气工程类专业实践教学新体系的探索与实践

实践性教学体系的构建是高校实践教学改革的新课题,本文通过论述农业院校电气工程类专业实践教学的重要性,探讨了农业院校电气工程类专业实践教学新体系构建原则与方案、实施保障与措施以及应用效果与作用。

农业院校大学计算机基础类课程建设研究

根据农业院校的实际特点,讨论了农业院校计算机基础课程的体系结构,并提出了建议开设的课程,探讨了计算机基础课程分层次教学的问题。在教学内容的建设方面,提出要重视以案例教学为切入点,加强计算思维训练。

基于结构方程模型的工科大学生专业素质影响因素研究

为了加快新工科学生的培养,满足未来工程新业态、新产业要求,本研究在大数据背景下,基于结构方程模型研究工科大学生认知能力、行为能力和专业素质之间的潜在影响机制,定量化、直观地展现大学生认知能力和行为能力对专业素质的影响因素,可为工科学生培养提供有效参考,也为用工程模型思想解决学生培养问题提供的一种方法。

基于机器学习的土壤机械压实应用研究

农业机械作业造成的土壤压实已成为制约农业可持续发展的重要因素,过度机械压实使土壤理化性质恶化,甚至成为降低作物产量的主要原因。已有的土壤机械压实研究多是基于简单的数学统计分析,且研究重点为试验方案的设计,无法挖掘数据内部关系,也无法进行土壤机械压实程度的预测。近几年,随着机器学习的不断发展,越来越多的学者开始将其引入农业领域及土壤机械压实的研究。为此,分析了机械压实对土壤理化性质及作物生长的影响,总结了土壤机械压实的表征属性和常用机器学习算法及评价标准,并归纳了近几年基于机器学习的土壤压实的研究成果,给出了相关应用研究的建议。

应用NSGA-Ⅱ-AdaBoost方法结合土壤物理性质对大豆产量预测模型的构建

为准确评估黑土区大豆产量,以大豆不同生长时期(出苗期、结荚期、成熟期)土壤物理性质(土壤坚实度、土壤容重、土壤含水率)为特征变量,使用自适应增强模型评价特征重要性,通过皮尔逊相关系数作进一步筛选,均选择与产量显著相关的特征构建数据集。采用非支配排序遗传算法Ⅱ优化模型的超参数,建立非支配排序遗传算法Ⅱ优化的自适应增强(NSGA-Ⅱ-AdaBoost)方法作为大豆产量预测模型,与11种主流机器学习算法进行对比。结果表明:成熟期土壤物理性质与大豆产量具有更高的相关性,表层和亚表层土壤物理性质对大豆产量影响较大;11种机器学习算法中AdaBoost表现最佳,四种优化算法中NSGA-Ⅱ表现最佳,经NSGA-Ⅱ对AdaBoost的超参数寻优,在五折交叉验证下决定系数为0.809 2、均方根误差为148.061 kg·hm^(-2)、平均绝对值误差为94.868 8 kg·hm^(-2)、平均绝对百分比误差为0.058 3。研究结果可为黑土区大豆产量预测提供理论和方法参考。

畜舍养殖环境智能监控研究现状及展望

家畜疫病的发生及传播与养殖环境密切相关,实现畜舍环境信息的精准感知及智能化调控是提高动物健康水平及生产性能的关键,对我国畜牧产业高质量发展具有重要意义。本文从畜舍养殖环境指标体系、精准感知技术与方法、环境优化调控策略及舒适度评估4个方面出发,介绍了影响家畜健康的环境指标、畜舍养殖环境监控设备、无线数据传输优化技术,阐述了环境数据预测模型及分布规律的研究,并重点分析了畜舍调控装备优化设计、多环境参数调控及环境舒适度评估模型等方面的研究和发展现状,最后总结了当前畜舍环境智能监控应用所存在的问题,并对今后养殖环境智能监控发展方向进行了展望,为我国全面发展智慧畜牧业、提升生产效率提供参考。

基于时空流特征融合的俯视视角下奶牛跛行自动检测方法

[目的/意义]奶牛跛行检测是规模化奶牛养殖过程中亟待解决的重要问题,现有方法的检测视角主要以侧视为主。然而,侧视视角存在着难以消除的遮挡问题。本研究主要解决侧视视角下存在的遮挡问题。[方法]提出一种基于时空流特征融合的俯视视角下奶牛跛行检测方法。首先,通过分析深度视频流中跛行奶牛在运动过程中的位姿变化,构建空间流特征图像序列。通过分析跛行奶牛行走时躯体前进和左右摇摆的瞬时速度,利用光流捕获奶牛运动的瞬时速度,构建时间流特征图像序列。将空间流与时间流特征图像组合构建时空流融合特征图像序列。其次,利用卷积块注意力模块(Convolutional Block Attention Module, CBAM)改进PP-TSMv2 (PaddlePaddle-Temporal Shift Module v2)视频动作分类网络,构建奶牛跛行检测模型Cow-TSM (Cow-Temporal Shift Module)。最后,分别在不同输入模态、不同注意力机制、不同视频动作分类网络和现有方法 4个方面对比,进行奶牛跛行实验,以探究所提出方法的优劣性。[结果和讨论]共采集处理了180段奶牛图像序列数据,跛行奶牛与非跛行奶牛视频段数比例为1∶1,所提出模型识别精度达到88.7%,模型大小为22 M,离线推理时间为0.046 s。与主流视频动作分类模型TSM、PP-TSM、PP-TSMv2、SlowFast和TimesFormer模型相比,综合表现最好。同时,以时空流融合特征图像作为输入时,识别精度分别比单时间模态与单空间模态分别提升12%与4.1%,证明本研究中模态融合的有效性。通过与通道注意力(Squeeze-and-Excitation, SE)、卷积核注意力(Selective Kernel, SK)、坐标注意力(Coordinate Attention, CA)与CBAM不同注意力机制进行消融实验,证明利用CBAM注意力机制构建奶牛跛行检测模型效果最佳。最后,与现有跛行检测方法进行对比,所提出的方法同时具有较好的性能和实用性。[结论]本研究能够避免侧视视角下检测跛行奶牛时出现的遮挡问题,对于减少奶牛跛行发生率、提高牧场经济效益具有重要意义,符合牧场规模化建设的需求。

玉米精量播种区段控制技术研究现状

简述了玉米精量播种区段控制技术的重要意义,指出精量播种区段控制技术是节约良种、提高产量的有效手段,是实现玉米播种节种减损的重要途径。概述了区段控制的发展历程,基于区段控制流程将玉米精量播种区段控制技术分解为种子着床定位、位置关系判断、排种启停控制等3个过程,并介绍了3个过程的主要研究内容和研究历程。综合国内外研究,指出了目前区段控制技术面临的主要技术难点,并结合我国当前玉米播种情况,展望了我国玉米精量播种区段控制技术的发展趋势。

双轨道弹射式水稻精量直播排种器设计与试验

针对现有排种器存在投种不顺及大播量成穴性较差等问题,本文设计了一种双轨道弹射式水稻精量直播排种器。基于理论分析设计了关键部件,利用DEM-MBD耦合仿真技术得到了弹簧力参数及因素取值范围,明确了转速超过35 r/min后排种器的性能显著下降。以合格率、漏播率及重播率为性能评价指标开展台架正交试验,研究转速、调节深度及稻种球度对排种器工作性能的影响,建立排种性能评价指标的回归预测模型。试验结果表明:排种轮转速为23.06 r/min、型孔深度为8.99 mm、稻种球度为52.7%时,排种器合格率为88.58%、漏播率为4.43%、重播率为6.99%,排种器工作性能最佳。为验证排种器工作性能及优化后参数的准确性,开展了田间试验,试验结果与优化后结果保持一致,回归方程预测结果误差小于2%,验证了试验可行性及参数准确性,在最优参数下排种器穴径合格率为100%、平均穴径为3.62 cm、穴径变异系数为18.45%、平均穴距为22.98 cm、穴距变异系数为8.43%、平均穴粒数为11.08、穴粒数变异系数为17.56%。所设计的排种器具有较好的播种性能、较高的穴径合格率及较低的变异系数,表明该排种器具有良好的成穴性能。