利用Oracle JDBC连接池提高Web访问数据库的效率

在Web应用中，创建数据库连接是一个相当消耗资源和时间的操作。如果Web应用中的JDBC程序对众多的客户程序都以创建新的连接方式提供服务的话，显然不是一种理想的工作方式。而通过使用JDBC连接池（Connection Pool）技术可以很好地解决这个问题，从而提高Web应用系统访问数据库的效率，大大缩短系统的响应时间。为此，分析了Oracle JDBC连接池提高Web访问数据库效率的机制；并阐述了Oracle连接池的使用方法和步骤。     

阿克苏地区农业资源生产潜力评价与开发分析

本文针对阿克苏地区的农业资源条件进行了分析与评价，并对光合生产潜力、光温生产潜力、光温水(气候)生产潜力及光温土生产潜力、光温水土生产潜力进行了计算。在此基础上，对提高本地区农业资源生产潜力的主要措施进行了讨论。     

基于3DS MAX的数字西域文化博物馆的设计与实现

以塔里木大学数字西域文化博物馆的制作为基础,探讨了基于3DSMAX、Premiere Pro等软件实现三维虚拟博物馆的理论和技术方法,揭示了实现数字博物馆过程中的三维建模、材质与贴图、灯光以及后期合成的方法与技巧。使"数字西域文化"作为古迹的精美电子标本得以永久保存,使西域文化在不同空间、地域得以广泛传播,增强了民族认同感,促进了文化的大发展,大繁荣。就研究者来说,足不出户即可进行保护和研究。     

基于功能-结构互反馈的虚拟植物建模研究

[目的]研究基于功能-结构互反馈的虚拟植物建模方法。[方法]在分析当前虚拟植物建模方法缺点的基础上,提出了基于功能-结构互反馈思想的建模方法,详细阐述了该方式建模的各个步骤,包括形态结构模型的确定、生物量生产模型的确定、生物量分配模型的确定、器官重建模型的确定以及形态结构模型与功能模型的融合方法。[结果]基于功能-结构互反馈的机制突破了生理生态模型与形态结构模型的界限,可以解决2类模型之间数据传输的困难,建立融合2者于一体的模型,能够有效的反映植物形态与功能之间内在的关联关系,更加符合植物的生长机理。该建模方式在动态模拟植物生长方面具有显著的优越性。[结论]基于功能-结构互反馈的虚拟植物建模方法为下一阶段植物生长状态的模拟提供了基础,对动态准确的模拟植物的生长过程有着重要意义。     

棉花水分迁移模型的研究现状与展望

开展对土壤一棉花一大气系统(简称SCAC系统)土壤水动力学和水肥优化使用决策支持系统的研究,包含棉花水分迁移模型的研究意义和国内外研究现状及其计算方法,在此基础上对土壤-棉花-大气系统的相互作用过程以及棉花水分迁移模型模拟中存在的问题进行了展望。     

基于GF-1号的红枣种植面积提取方法

新疆南疆地区是我国红枣盛产的主要地区之一,精准掌握红枣种植信息有利于为红枣产业的发展做出更加科学客观决策。为精确提取红枣种植面积,本文以阿克苏地区阿拉尔市为例,基于GF-1号16 m WFV传感器卫星数据构建红枣种植面积提取方法。选择归一化植被指数(NDVI)、原始波段、主成分等特征,结合野外实测样点,采用决策树分类方法,提取红枣种植面积。结果表明:该提出方法总体分类精度为94. 47%,并且有89. 41%的用户精度和91. 23%的制图精度。该方法为较大区域红枣种植信息的监督提供参考。     

南疆盐渍化地区的棉花水分迁移模型研究

为了控制南疆盐渍化地区棉田土壤中的盐分,进一步提高棉花植株对水分的利用效率,通过对土壤-棉花-大气系统(SCAC系统)进行的研究,建立了南疆盐渍化地区的棉花水分迁移模型,计算出棉花植株水分的吸收效率,从而来调控棉田土壤的水分、盐分及其根系分布,达到控制盐分、提高水分利用效率的目的。并对棉花水分迁移模型的未来进行了展望。     

大数据背景下新疆智能农机的应用研究

新疆地区是我国重要的农作物生产基地,大数据背景下,新疆现代农业的高效发展离不开智能农机的广泛应用。在大力发展新疆农业的过程中,智能农业机械的应用普及是促进新疆农业高质量发展的基础。本文首先分析了大数据背景下新疆智能农机应用的现状,分析大数据给新疆农业智能农机发展所带来的成效,其次探析新疆目前推广智能农机过程中所遇到的难题,并提出了智能农机在大数据技术的加持下破解困境的对策建议,最后展望未来新疆智能农机的发展趋势。     

南疆棉花冠层光分布特征的研究进展

本文论述了南疆棉花冠层光分布特征的研究发展历史,详细介绍了棉花冠层光分布特征在南疆的研究现状,并且对南疆棉花冠层光分布特征的研究进展进行了阐述,在此基础上对南疆棉花冠层光分布特征的未来研究进行了展望。通过本文的分析,以期可以为南疆棉花的发展研究提供参考。     

遥感技术在农作物种植结构的研究现状

农作物种植结构信息是农业生产管理和决策的重要基础,遥感技术在此领域的应用逐渐成为研究热点。以遥感数据源、分类特征变量和分类算法为论述框架,首先介绍了不同的遥感数据源,然后从分类特征变量和分类算法两方面对遥感数据源在农作物种植结构提取中的应用现状进行综述,最后展望未来遥感发展方向。有利于提高农作物种植结构信息提取的精度和效率,为农业高效发展和乡村振兴提供重要支持。