“区块链+农业”助力农业科技发展

随着社会的发展,信息技术渗透到我们生活的各个方面。而以“区块链”为代表新技术的出现,为农业的发展注入了新的能量_。本文从“区块链+农业”的角度,将区块链技术整合到农业生产发展的各环节,探索了区块链与农业的多场景结合,分析了区块链技术进入农业将面临的挑战, 最后对区块链技术在农业方面的应用提出了一些建议。     

基于数据分析对共享单车问题的研究

近年来共享经济飞速发展,其中出行领域快速崛起,共享单车也是其中之一。共享经济的本质和核心,是基于共享式的长尾效应,获得综合效率的大幅提增。在共享经济的背景下,我们对使用频率的追求,超过了对使用时长、使用依赖性的追求,这是对用户黏性的再一次锤炼与升级。我们正在从过分吸纳客户眼球、过分强调占有客户关注度的黏性时代,走向另一种更自然、更和谐、更轻松的商业生态关系,即"无需无扰、有需必应",在碎片化时间中,成为用户生活的效率贡献者。本文针对现行单车共享经济的问题,广泛收集相关数据,运用了概率统计学原理、假设性原则及数据量化处理等理论或方法,构建了市场饱和度模型、概率统计等模型,综合运用了MATLAB、EVIEWS及excel等软件进行数据处理和模型制图,得出了共享单车市场饱和度过量、共享单车市场格局短期内不会有较大改变,且对于学生的出行有较大的影响的结论,最后结合实际对现行共享单车市场给出合理化建议。     

建立数据质量管理系统来管理种猪生长性能自动测定设备的测定数据

性能测定是所有育种工作的前提和基础,自动测定设备的测定又是比较精确的测定工作,但人们囿于对集成化测定设备的理解,误认为从中获取的数据可以直接拿来分析,用分析后的结论进行育种或生产指导。因为自动测定设备的工作环境(猪舍)相对比较复杂、工作对象(猪)又非常活跃,它的测定工作就会受到较多因素的影响。不同的影响因素对测定数据的影响程度是不一样的。该文中从借鉴工业数据质量管理的思路,通过实践逐步在现场建立"种猪生长性能自动测定设备数据质量管理系统",以期获得符合猪只真实行为的真实性能水平数据,以便能进一步增加使用这些数据的可靠性。     

大数据背景下信管专业人才培养的路径探索及研究

大数据技术的发展为信管专业提出挑战的同时,也提供了机遇。本文首先从课程设置、社会需求、IT技能三个方面分析了信管专业人才培养存在问题,并进一步分析了大数据时代企业对相关人才的需求。在此基础上,明确了衡水学院信管专业人才培养的目标及课程设置的思路,以满足大数据时代企业对信管专业人才的新需求。     

普惠金融发展对城乡居民收入差距的影响研究——基于中西部18个省级数据

利用中西部地区18个省2008-2016年的162个样本数据,在建立惠普金融指数的基础上,通过建立混合模型、固定效应模型以及随机效应模型,并利用Hausman检验。研究发现:近年中西部地区普惠金融水平发展稳步上升,但地区间差异较大。实证研究结果表明,普惠金融发展对成城乡收入差距存在显著的负向影响。根据研究结论,提出加强各省间普惠金融的发展力度、完善相关法律和金融发展环境等的建议。     

基于遥感指数的草原火后植被恢复研究

草原火是草原生态系统重要的干扰因子，严重影响着系统的结构与功能。基于遥感数据，以2015年“4·16”特大草原火灾为例，利用ENVI和ArcGIS等软件，分别对NDVI和GPP指数及火烧严重度下的植被恢复过程进行定量分析。结果表明，基于NDVI和GPP指数的火后植被恢复过程表现相似，不同年份植被恢复情况存在一定差异。火灾发生当年（2015年）火烧迹地植被恢复状况高于未发生火灾区域，而在火后第1年（2016年）却又稍低于未发生火灾区域，直到火后第2年（2017年），火烧迹地植被基本恢复到火前状态。同时，不同火烧严重度下的植被恢复过程在存在明显差异。草原火灾发生后当年（2015年），中强度火烧下植被恢复最好，其次是轻度，重度表现最差。草原火烧严重度对植被恢复的影响，主要表现在火后第1个植被生长季。在之后的年份里，由于草原更新能力强大，不同火烧严重度对草原植被的影响不明显。本研究可丰富草原火灾及火烧迹地植被恢复等相关研究成果，同时为草原火灾管理和草原生态系统的可持续发展提供科学依据。     

国内外实验小鼠8种病毒检出情况分析

良好的实验动物质量是保证实验结果准确性的前提保障。感染疫病的实验动物,会对实验结果造成干扰,严重的可导致动物大量死亡,影响实验进度。有的疫病甚至可以感染实验人员。本研究对从美国、德国、日本进口的170批次不同品系的实验小鼠共计340只,来自于国内各科研单位119批次不同品系的实验小鼠共计232只,进行淋巴细胞性脉络丛脑膜炎病毒、汉坦病毒、鼠痘病毒、仙台病毒、小鼠肝炎病毒、小鼠细小病毒、小鼠微小病毒和小鼠脑脊髓炎病毒检测。结果表明,进口小鼠8项疫病均无检出,而国内小鼠肝炎病毒、小鼠脑脊髓炎病毒和仙台病毒检出率较高,小鼠微小病毒和小鼠细小病毒也有检出,检出率分别为54.6%、26.9%、9.2%、0.8%和0.8%。     

基于Landsat和MODIS数据融合的农牧区NPP模拟

天山北坡是中国重要的农牧业发展基地,利用遥感数据准确获取植被净初级生产力(Net primary productivity,NPP)的时空信息,对于合理分配农牧业草地资源具有重要意义。由于受到天气影响及卫星传感器受到时间分辨率和空间分辨率的限制,获取既具有中空间分辨率、又具有高时间分辨率的遥感数据比较困难。本文基于中空间分辨率Landsat 8 OLI数据与高时间分辨率MODIS数据,采用遥感数据时空融合STARFM算法,获取中空间分辨率和高时间分辨率序列的遥感数据,以天山北坡中段区域为实验区,结合CASA模型,对区域内植被NPP进行模拟。结果表明,2016年内8个时期,融合后的NDVI数据与对应时刻的Landsat 8 OLI NDVI数据的相关系数不小于0.759,偏差在0.006 2～0.009 4之间,均方根误差在0.074～0.135之间;利用融合数据与CASA模型协同模拟的NPP具有良好的空间细节信息,NPP模拟值与野外实测值决定系数R~2为0.860 1,表明两者具有较好的相关性。本研究为多源遥感影像融合技术与光能利用率模型协同模拟NPP提供了新的思路。