阿荣旗农产品质量安全监管做法与成效

阿荣旗是全国现代农业示范区、粮食生产先进县、优质商品粮基地县和自治区大豆主产区,素有"粮豆之乡"、"肉乳故里"、"绿色宝库"的美誉。近年来,阿荣旗坚持"产出来、管出来"两手抓、两手硬的工作理念,把农产品质量安全作为转变农业发展方式、建设现代农业的关键环节,通过落实责任、健全监管网络、提高检验检测能力、强化投入品监管、加大执法力度等方面工作,构建了从农田到餐桌农产品质量安全全过程监管体系,切实保障了人民群众"舌尖上的安全"。     

浅谈现代茶叶包装设计中的茶文化

随着当前人们对健康养生重视程度不断提升,如今茶叶产品日益被人们所认可和推崇,而优化现代茶叶包装设计,融入必要的茶文化内涵就成为茶叶产品营销过程中的重要要求。本文拟从现代茶叶包装设计活动开展的具体要求分析,结合传统茶叶包装设计活动中存在的问题和不足,通过融入茶文化理念的具体内涵,从而对现代茶叶包装设计活动中茶文化的具体应用状况进行系统化分析。     

基于快速卷积神经网络的果园果实检测试验研究

近年来,基于数字图像处理和机器学习算法的果实自动识别检测研究已经越来越成熟。针对传统检测方法检测过程中难以满足实时性要求的缺点,采用了基于Faster-RCNN的果实快速检测模型。模型由卷积神经网络(CNN)和区域提议网络(RPN)组成,首先由CNN进行卷积和池化操作提取特征,然后由RPN选取候选区域,通过网络全连接层参数共享,由目标识别分类器和边界框预测回归器得到多个可能包含目标的预测框,最后通过非极大值抑制挑选出精度最高的预测框完成目标检测。分别对桃子、苹果和橙子的三种果实进行检测,采用迁移学习方法,使用已经预训练好的两种深度神经网络模型ZFnet和VGG16,通过数据集的训练对Dropout及候选区域数量进行参数调整完成网络调优。检测并分析果实不同布局形态下模型的检测效果。试验结果表明,当Dropout取值为0.5或0.6,候选区域数量为300时网络模型最佳,ZFnet网络中,苹果平均精确度为92.70%,桃子为90.00%,而橙子为89.72%。VGG16网络中,苹果平均精度为94.17%,桃子为91.46%,橙子为90.22%。且ZFnet和VGG16的图像处理速度分别达到17 fps和7 fps,能够达到果实实时检测的目的。     

长存壮志安家邦——谈当代大学生学习《习近平谈治国理政》的必要性、着力点及有效路径

《习近平谈治国理政》一书汇总了十八大以来,习近平总书记关于一系列重大政治课题所提出的新思想、新观点和新论断,是一部内容与形式兼美、思想与体系完备的重要政治指南,具有极高的政治价值和重大社会意义。大学生是党和国家的宝贵人才资源,是未来建设中国特色社会主义的中坚力量,采取有效措施引导他们正确深入研读《习》,是促进当代中国政治民主化和科学化的现实需要,是高校思想政治教育工作的重要内容。     

黑龙江省农产品深加工产业发展现状与对策

黑龙江省的农产品加工体系已经初步形成，但农业发展主要依赖于“原”字号产品。阐述了黑龙省农产品深加工产业建设存在的问题，通过分析制约农产品深加工产业发展的主要原因，从优化种植结构、整合现有资源、拓宽农产品销路以及提高农产品附加值4个方面提出解决对策。旨在做强食品加工业，上调农产品利润空间，通过“大龙头、大链条、大产业、大品牌的高效农业全产业链”促进粗放农产品向高附加值产品的转变，努力实现从产粮大省到农业强省的新跨越。      

基于双向准Z源逆变器的无刷直流电机驱动系统研究

针对农用电动运输车直流电源电压降落而导致的动力降低,以及车辆行驶工况复杂多变等问题,设计一种基于双向准Z源逆变器的无刷直流电机驱动系统。以STM32F103C8T6为控制器,完成驱动系统的硬件电路设计。通过直流母线方波升压和SVPWM控制策略,使无刷直流电机驱动系统具有ON-PWM斩波、准Z源方波升压、准Z源SVPWM三种驱动模式。最后搭建驱动系统的试验平台,取直流电源电压U_(dc)=24 V,直通占空比D_0=0.2,准Z源方波升压和准Z源SVPWM都将逆变桥的直流母线电压提升至40 V以上,有效解决直流电源电压降落的问题。驱动系统根据加速、爬坡、重载等具体工况快速、准确地切换工作模式,满足车辆的动力需求,提高车辆行驶的安全性和可靠性。     

基于PCA-Attention-LSTM网络的土壤氮含量监测

土壤作为农作物生长的主要营养来源,氮是植物生长的重要元素,有效评价土壤氮素含量可以促进配方施肥的发展。提出主成分分析、注意力机制和长短时记忆神经网络相结合的模型(PCA-Attention-LSTM)来监测土壤的氮素含量。采用PCA(主成分分析)对数据进行处理,提取影响土壤氮含量的关键影响因子,降低模型向量输入的维数,利用注意机制突出预测中的关键输入特征。在Keras深度学习框架的基础上搭建PCA-Attention-LSTM的网络模型,实现对未来2 h土壤氮含量的精监测。最后,以黑龙江省依安甜菜养植基地的数据对土壤氮含量进行训练和验证。结果表明,与RNN等其它网络模型相比,该模型的效果更好,基于PCA-Attenlion-LSTM网络模型的平均绝对误差,均方根误差和平均绝对百分误差分别为0.119、0.020、0.156。该模型预测精度高,泛化能力强,可以应用于土壤氮含量的监测。     

基于POWERMILL的数控加工路径分析

近年来,数控机床已经广泛应用于工业生产中,这也使工业生产效率得到了极大程度的提高,促进了工业领域发展。与此同时,在数控机床的数控加工路径编程中,POWERMILL软件在其中也发挥着越来越重要的作用,POWERMILL软件在数控机床中的应用水平,直接关系到加工路径的精确性,更直接影响到加工构件的制量。因此,必须要确保POWERMILL软件在数控加工路径中得以高效的应用。