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在本文中将引入"历史角度"的分析模式,其归因于本文将探寻茶业在我国发展变化的趋势,进而为茶业类企业的战略规划提供路径指向。通过讨论,茶业在我国发展变化的趋势可预测为:便利性与休闲性进一步加强、产品信息发布形式更趋多样、政策旱向的差异化特征增强。实现路径包括:理清市场需求结构变化趋势、建立以旅游为核心发展主线、以信息发布实施供给侧改革、形成区域植根性的政策供给等四个方面。 相似文献
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基于农业科技创新的发展需求,为农业科技资源的有效配置提供支撑,从文献计量角度对全球植物科学领域研究现状及态势进行分析。利用定性、定量相结合的方法构建检索策略,基于Web of Science数据库及文献计量分析工具,对文献发表量、文献主要贡献国家、机构、期刊及发文量较高的作者H指数进行统计分析。结果表明,1995—2018年植物科学领域的文章发表量整体上呈现稳定增长趋势,学科呈现蓬勃发展的整体势头。美国和中国是文献主要贡献国家,文献量和总被引频次显著高于其他国家,但美国及欧洲国家的篇均被引数量高于中国。从全球来看,中国科研机构在发文数量占有绝对优势,而德国马克思普朗克的文章篇均被引数量高,达到10以上。对2016—2018年的高被引文献(Top10)进行内容分析,并通过高频词共现主题聚类可视化分析。从论文影响力及主题词规模2个维度表征领域内研究方向。结果表明,“植物应对生物及非生物胁迫”、“基因编辑技术”、“基因组学分析”、“植物生殖发育调控”是近年来植物科学的高关注度研究方向,主题内容与前期的需求调研相符,初步预测这些研究方向将对农业创新发展起到重要推动作用。 相似文献
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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。 相似文献
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