产教融合背景下设施农业与装备专业实训基地建设探索--以开封大学为例

产教融合是促进高等职业教育发展的重要举措,也是促进教育链、人才链与产业链、创新链有机衔接的有效途径,加强高职院校实训基地建设对深化产教融合,加快发展现代职业教育,培养技术技能人才具有十分重要的作用。开封大学在设施农业与装备专业实训基地建设中,以建设集教学、实训、培训、竞赛、科研、创新、服务等功能于一体的综合实训基地为目标,构建了“学训赛研创服”六位一体的实验实训体系,并在校企合作构建实验实训教学体系、校企合作开发实验实训课程、“双师型”教师队伍建设、服务乡村振兴战略实施等方面进行了实践探索,为高职院校产教融合实训基地建设提供了参考和借鉴。校企合作构建实验实训体系和专业实训基地,对进一步深化产教融合,培养出更多高素质技术技能型人才,满足行业企业和产业发展需求具有重要的意义。

消费帮扶助力乡村振兴的实践与探索——以开封大学为例

对脱贫村帮扶过程中发挥校地结对优势,发挥党建引领作用开展消费帮扶实践,在调查研究基础上,采用签订合作协议、选派专家、组织团购、电商销售、直播带货、设立直销点、工会以购代捐等方式,开展消费帮扶活动,助力乡村振兴。在实践中发现,消费帮扶存在资源限制、销量不稳、服务意识较差等问题,是阻碍消费帮扶助力乡村振兴的主要因素,可以通过稳定货源、加强质量控制、加大宣传力度、加强售后服务管理、提升服务意识、多种模式相结合等方法减少负面因素的影响。

开封大学数字化校园数据标准化的研究

数据标准化是解决数字化校园中各业务系统之间数据共享的关键问题,也是制约数字化校园长期规划和发展的瓶颈。本文依据新的教育管理信息标准结合开封大学数字化校园现状,探讨本校数据标准建设的原则,并给出了合理的数据标准化解决方案。

玉米GRAS基因家族的全基因组鉴定及生物信息学分析

GRAS基因家族是植物中广泛存在的一类转录因子,在植物生长发育、生物和非生物逆境胁迫、光信号和激素信号应答等多个过程中发挥重要作用。对玉米GRAS基因家族成员的理化性质、染色体定位、系统发育、顺式作用元件等特征进行了分析。结果表明,在玉米全基因组中共鉴定出49个ZmGRAS基因,不均匀地分布于1~10号染色体上,编码蛋白质理化性质差异较大,可能在不同的微环境下发挥作用。系统进化分析将GRAS蛋白分为8个亚家族,可能在调节自身生长发育、逆境应答等过程中具有重要作用。玉米GRAS基因家族的启动子区含有激素应答、光响应、胁迫应答等多种顺式作用元件,推测其可能响应激素、胁迫等多种信号。共线性分析显示,具有共线性关系的基因可能是染色体片段复制的结果,且属于同一亚家族,具有相似的结构和功能。研究结果为进一步研究玉米GRAS基因的功能和逆境胁迫响应机制提供了依据。

大数据赋能开封新型智慧城市建设

新型智慧城市是依托大数据、云计算、人工智能等先进信息技术,实现城市经济、交通、环境、生活等各类要素间的数据流通、信息存储、信息分析和信息利用,从而提升城市治理水平,实现城市可持续发展。数据是新型智慧城市建设中重要的生产要素,通过汇聚数据资源、全方位数据采集,统一数据逻辑,充分释放数据自身价值,精准预测分析,推动城市治理。开封市作为中原城市群核心区的中心城市之一,在大数据技术推动下,新型智慧城市建设取得了一定进展。在此,从大数据视域下分析开封市新型智慧城市建设中的现状与问题,探索未来优化发展的策略。

西瓜YABBY基因家族的全基因组鉴定与生物信息学分析

以西瓜YABBY基因家族为研究对象,利用TBtools、MEGA、ITOL等软件对西瓜YABBY基因家族进行全基因组鉴定与生物信息学分析,包括对西瓜YABBY基因家族的全基因鉴定、染色体定位、基因结构分析、蛋白保守基序分析、系统进化树分析、启动子顺式作用元件分析和共线性分析,以期能够为西瓜YABBY基因的功能研究与分子机制提供参考依据。结果表明:西瓜YABBY基因家族共9个成员,分布于7条染色体上。西瓜YABBY基因编码蛋白质组成的氨基酸数量范围为169~242 aa,蛋白质分子量变化范围为19.07~26.91 kDa,蛋白质理论等电点PI的范围为7.53~9.69。西瓜YABBY基因家族分为3个类群,同一类群具有相同的外显子-内含子排列方式,且具有相似的蛋白保守基序排列。西瓜、拟南芥、水稻、番茄的YABBY基因家族被分为5个亚族,每个亚族均有西瓜YABBY基因成员分布。西瓜YABBY基因启动子区域含有激素应答、光响应、胁迫应答、转录因子结合位点等相关的多种顺式作用元件。西瓜YABBY基因家族共有3对基因存在串联重复和片段复制。

面向复杂光照环境的车道线检测方法

在复杂光照环境下由于光照不均匀,导致路面上的光照出现强弱不一的情况,使得车道线的亮度和颜色发生变化,从而对车道线检测造成困难。为了提高对车道线检测的精度,提出了一种面向复杂光照环境的车道线检测算法。算法主要以车道线的纹理特征为依据,借助投票算法对交通道路上的图像消失点位提取特征点,构建出车道线的关键检测区域;设计一种结合梯度和统计平均相对差的蚁群算法用于车道线边缘特征提取,并最终拟合标记出待测车道线。实验结果表明,所提方法在复杂光照环境下检测准确率高,鲁棒性强,显著改善复杂光照条件下的车道检测成功率。

改进YOLOv8的农作物叶片病虫害识别算法

针对传统检测网络难以准确、高效地提取农作物叶片病虫害特征信息的问题,通过改进YOLOv8网络,提出一种多层级多尺度特征融合的农作物叶片病虫害识别算法。通过学习不同层级特征直接的特征关系,构建多层级特征编码模块,学习全面的特征表达;在Transformer的基础上设计多尺度空间—通道注意力模块,利用学习细粒度、粗粒度等多尺度全面的特征表达模式,捕获不同尺度特征之间的互补关系,并将所有特征表示有效融合起来,构成完整的图像特征表示,进而获取更佳的识别结果。在Plant Village公开数据集进行试验验证,结果表明:提出的改进方法能够有效提升配准精度,准确地识别出农作物叶片上同时存在的不同病虫害,对番茄叶片检测的mAP 0.5达到88.74%,比传统YOLOv8方法提升8.53%,且计算耗时没有明显增加。消融试验也充分证明所提各个模块的有效性,能够更好地实现高精度识别叶片病虫害,为农田智慧化管理提供有力支持和保障。

多源异构数据和注意力门控机制的小麦产量预测

针对传统的单模态数据预测小麦产量存在精度不高的问题,提出一种结合多源异构数据和注意力门控机制的小麦产量预测方法。首先引入了特征级的门控策略,来捕获每个模态内部特征的信息变化;然后利用神经网络评估每个模态内的置信度分数,并构建模态间的有效信息获取模块;最后设计了基于Transformer的空间和通道注意力门控机制模块,将不同模态之间的有效信息进行充分的融合,从而获得最佳的预测特征表示。实验结果表明,所提方法与传统方法相比具有更高的预测精准度,RMSE和MAE分别仅为809kg/hm^(2)和522kg/hm^(2),R^(2)则达到了0.806,通过对河南省近10年的小麦产量进行预测,得到的三项评价指标均相对稳定,且展现出了较强的鲁棒性。消融实验也验证了该方法中的不同组件均能有效提高小麦产量的预测精度,可为相关部门制定保障粮食安全管理决策提供有力的数据支持。

基于逆透视变换的车道线激光精准检测方法

车道线检测作为智能汽车安全驾驶的主要研究方向,能够在汽车偏离车道时及时发出预警,有效缓解交通拥挤、安全问题,但常规方法易受光照强度、阴影等环境因素影响,限制其使用范围,且检测误差较大。为此,提出基于逆透视变换的车道线激光精准检测方法。该方法选用RS-LiDAR-16激光雷达作为车道数据采集装置,借助逆透视变换、顶视图空间坐标系转换各激光点数据,利用最大类间与最小类间方差算法找出激光点反射强度最佳阈值,作为车道表面及车道线数据判断依据,通过二值化算得出车道线各点数据,凭借最小二乘拟合法将这些数据拟合成线,最终检测出车道线。实验结果表明,所提方法车道线检测精准度高,逆透视变换降低了环境对检测结果的干扰。

基于残差密集块的激光遥感图像中目标检测方法

为了提高对目标检测的效果,提出基于残差密集块的激光遥感图像中目标检测方法。首先,设计基于残差密集块的卷积神经网络,在设计ReLU激活函数并完成网络训练后,基于含噪激光遥感图像的初步特征提取结果,利用单个卷积展开卷积映射处理,抽取出潜在干净图像。然后,通过聚类处理的方式,得到激光遥感图像中车辆目标的显著图,再利用大律法,通过建立的特征比例关系的方式检测出其中的目标信息。实验结果表明,应用该方法有效滤除激光遥感图像中的噪声,并精准检测出激光遥感图像中的车辆目标。相比于3种传统方法,该方法检测结果均值误差的最小值仅为0.0156,说明该方法有效实现了设计预期。

基于注意力机制与特征对抗学习的毫米波与激光雷达融合检测方法

自动驾驶的感知系统在目标遮挡、目标拥挤、远距离目标探测等困难场景下检测性能与可靠性有待提升。为此,提出基于Radar和Lidar数据的深度融合网络模型及对抗训练方法。首先,基于Radar回波缺乏高度和含有较大噪声的特点,设计基于鸟瞰图的联合体素划分和点云增强方法,通过空间和通道注意力的计算建立不同模态特征之间的深度信息融合结构,提升单帧目标检测性能;然后,提出基于对抗学习的多模态数据融合学习算法,提高对两种数据优势特征的利用效率。实验结果表明,所提方法在实际大型驾驶场景数据集nuScenes上达到了领先水平。

Linux环境下Hadoop部署模式分析

Hadoop是一个由Apache基金会开发的分布式系统基础架构,它可以使用户在不了解分布式底层细节的情况下开发出分布式程序,充分利用集群的威力进行高速运算和存储,是一个能够让用户轻松架构和使用的分布式计算平台,用户可以轻松地在Hadoop上运行处理海量数据的应用程序。因此,人们经常以Hadoop为核心搭建大数据平台框架进行各种数据分析。对于Hadoop环境的搭建通常有三种方法:单机部署模式、伪分布模式部署和完全分布模式部署。本文将对三种部署方式进行分析。一、单机部署模式单机部署是Hadoop的默认模式,此种方式下Hadoop在一个Java进程中运行,使用本地文件系统,一般用于开发调试MapReduce程序的应用逻辑,配置简单,适合初始了解Hadoop特性者使用[1]。

元宇宙时代下制造业智能化发展与质量提升的路径分析

本文探讨了元宇宙时代下制造业智能化质量提升的路径与策略。首先介绍了元宇宙时代的概念及其对制造业的影响。随后分析了制造业智能化发展的基本趋势,包括自动化生产、数据驱动优化、智能制造系统等。接着探讨了智能化技术对质量提升的影响,强调了其在生产过程监控、质量管理和质量控制方面的重要作用。然后针对智能化质量提升的策略,提出了技术创新与应用、数据驱动的质量管理和人才培养与团队建设等三点建议。最后指出了智能化质量提升面临的问题与挑战,包括技术更新、数据安全、技术复杂性和人才培养等方面的挑战,并对未来的发展进行了展望。本文旨在为制造业智能化质量提升提供理论参考和实践指导,推动制造业向更高质量、更高效率的方向发展。

基于Hadoop的智慧工作岗位分析大数据平台的设计与实现

随着互联网的发展,网上招聘方式日益普及。但当求职者面对海量招聘信息,对不同维度的信息进行综合分析时会变得异常繁杂。鉴于此,文章设计了基于Hadoop的智慧工作岗位分析大数据平台,为用户提供岗位数据整合、归档、检索、浏览和分析挖掘服务。该平台以大数据分析技术为核心,利用Python编程爬取Web页面数据,利用Flume对数据进行聚合和日志采集,采用Kafka对数据进行缓冲,使用Spark对实时数据进行计算,利用MapReduce对清洗后的数据进行运算,最后利用数据大屏对数据进行可视化展示。

基于大数据的自然灾害事件网络舆情信息监测平台

对重大灾害自然事件舆论信息进行有效管理,能够避免虚假信息传播引起群众情绪波动问题,保障社会和谐发展。为此提出并设计了基于大数据分析法的重大自然灾害事件网络舆情信息智能监测平台,首先利用大数据分析方法对灾害舆情信息传播发展路径进行分析,获取灾害舆情传播特征,以地震灾害与台风灾害为例,设计舆情波动影响分析模块,得到舆情波动影响因素,并以Hadoop架构为基础,设计重大灾情事件网络舆论信息引导Haboop架构,实现对重大自然灾害事件网络舆情信息智能监测。为检验该方法的有效性,对比现有灾害事件网络舆情监管情况进行了验证。实验结果表明,改进设计平台可有效对自然灾害网络舆情信息进行监测,其有效性可达到85%,效果远胜于传统监测平台,可满足真实准确的信息传输要求以及为灾后紧急救援提供基础依据。

基于通道剪枝的轻量化空气质量检测方法

针对传统空气质量检测系统结构复杂、部署困难以及成本较高的问题,利用图卷积网络对大气图像特征进行分析,提出了一种基于通道剪枝的轻量化空气质量检测算法。首先以ResNet50为基础网络训练一个PM 2.5指数检测网络,实现了空气质量初步的自动化检测。然后对网络模型中的所有卷积核通道和相关的参数传递进行图节点核权重边建模,以图表示形式输入GCN,并输出针对每个卷积核节点的剪枝重要性判别预测。最后根据GCN结果进行通道剪枝,使用原始数据集对剪枝后模型的参数进行微调,在保持网络检测精准度的情况下,实现网络模型的轻量化。通过对比实验和消融实验验证了提出的检测方法具有较高的检测精度,平均检测误差仅有5.31%,RMSE提升了0.52,R-square仅降低了0.018,解决了网络模型的参数量和计算量过大的问题,网络参数量从4.12×10^(7)降低至2.01×10^(7),FPS从16.78帧/s提升至30.9帧/s,为在便携式终端上实现空气质量检测任务提供了有力的技术支持。

基于SH框架水稻病虫害信息管理系统的研究与设计

每年水稻病虫害的发生给水稻生产造成了巨大损失,针对这种现状,我们拟把信息化技术应用到水稻病虫害的管理工作中去。在对MVC开发模式和开发框架进行了研究后,根据水稻病虫害管理工作的特点,提出了一个基于Struts和Hibernate的实现方案。

多媒体信息压缩中的MPEG技术

本文介绍了当前多媒体技术中的MPEG技术的产生极其重要性,并对现有的几种多媒体压缩技术的特色,原理,优势及应用领域进行了阐述。

基于ASP.NETMVC的人才信息管理系统的设计与实现

依据人才信息管理工作的需求,采用组件开发的思想,利用微软ASP.NET MVC框架,完成了人才信息管理系统的设计实现工作.该系统具有较好的可扩展性、可维护性,对于促进人才管理工作的信息化具有一定的实践价值.