“四念四化”构建校企合作育人模式的探索与实践——以内蒙古商贸职业学院食品加工技术专业为例

食品加工技术专业是典型的应用型专业,人才培养目标是应用型高技能人才,其培养目标的关键是强化实践教学,搭建好校企合作平台,从而达到实践育人、协同育人的目的。内蒙古商贸职业学院食品加工技术专业以选择具有管理水平一流、生产工艺先进、研发能力领先的食品制造类高端企业,通过引企入校、工学交替、理实一体教学提高了学生的培养质量,同时创新形成了“四念四化”的教育教学模式。     

中国古代木槿栽培应用发展史初探

木槿是中国传统的乡土花木,是栽培历史最悠久的花木之一。本文根据历史文献和诗歌等梳理分析了历史各个时期的木槿主要栽培应用史实和重要成果,分析了不同历史时期木槿的栽培应用、食用、药用与品种等发展演化情况,发现了诸多的习俗和应用被保留和传承,以期为木槿资源、文化及其产业的传承与发展提供思路。     

电子鼻技术在肉与肉制品检测中的研究进展和应用展望

电子鼻因具备操作简单、能够快速、无损检测的特点，满足人们对肉与肉制品安全指标高效和高精确度检测提出了更高的要求。本文阐述了电子鼻技术的检测原理和其在硬件和软件系统方面的发展；从肉与肉制品的新鲜度检测、掺假检测、风味评价、病原微生物污染检测四个方向，对近年来电子鼻技术在肉与肉制品检测的应用研究进展进行了分析，突出了电子鼻技术应用的可行性和先进性；指出电子鼻技术在肉与肉制品检测中面临的检测效果参差不齐，电子鼻仪器体积大、价格高昂，模型通用性和普及性不够等不足。最后，本文从硬件系统和软件系统两方面，对未来电子鼻技术的发展及其应用前景进行了展望，包括硬件系统方面提高电子鼻传感器阵列电极膜材料的性能，增强电子鼻耐用性和识别气味的灵敏度；软件系统方面不断探索引入新的模式识别算法，使电子鼻技术实现对气味更快、更准确的识别分析。     

城市公园绿地空间布局与供需匹配研究——以兰州市为例

以兰州主城区为例，运用核密度估计法，在对公园绿地空间布局特征分析的基础上，采用改进的两步移动搜索法对公园绿地供需匹配性进行评价，并探究其成因。结果表明:1)公园绿地总体分布呈现整体分散、局部集中的特征；不同类型公园绿地空间布局模式存在较大差异，综合公园呈现“均匀式”布局态势，专类公园呈现“双核心”空间格局，社区公园呈现“西密东疏”的集聚特征。2)主城区公园绿地供需匹配程度总体呈现出“北高南低、西高东低”空间分布特征；从西北—东南向剖面来看，总体呈现出“M”型分布态势；不同类型公园绿地供需比值均大致呈现出“西高东低”的共性特征，但由于各类公园绿地分布数量、面积和服务半径的差异，不同类型公园绿地与人口供需匹配程度也存在差异。3)人口分布、交通路网、公园绿地自身及周边环境是影响城市公园绿地供需匹配度空间分异的主要因素。     

2003—2018年中国森林火灾时空分布格局研究

基于2003—2018年的中国森林火灾统计数据,全面分析了森林火灾发生的时空分布格局,定量分析了其统计学规律,旨在为森林火灾预测、管理和风险决策提供基础支撑。分析结果表明,森林火灾的发生具有极强的随机性和离散性,通过森林火灾总次数、火场面积和受害森林面积的平均数来反映森林火灾发生风险将会导致评估结果偏高。森林火灾发生次数较多的为湖南、贵州、广西等省,而森林火场面积和受害森林面积较多的为黑龙江、内蒙古、云南、湖南、广西等省。按照森林火灾发生的格局,运用K均值聚类分析将31省分为4类。     

红外相机技术在河北雾灵山国家级自然保护区中的应用

为了充实河北雾灵山自然保护区的野生动物资源本底资料,提高监测能力和监测水平,雾灵山保护区自2015年开始将红外相机技术应用到野生动植物的资源调查和管护中。目前应用红外相机技术发现兽类5目10科14种,鸟类4目6科10种,掌握了区内主要物种猪獾(Arctonyx collaris)、狍(Capreolus)和勺鸡(Pucrasia macrolopha)的日活动节律,补充了保护区的本底调查资料,为保护区进一步开展金钱豹(Panthera pardus)、斑羚(Naemorhedus goral)和鸟类多样性等科学研究奠定了基础,为保护区制定关于野生动物资源的相关管护政策提供了科学依据。     

竹产业助推成渝地区双城经济圈建设的战略思考

成渝地区位于中国西部、长江上游，生态区位重要，生态地位突出，是支撑“一带一路”、长江经济带的纽带与核心腹地。区域内竹资源丰富，竹产业优势独特，在全国竹产业发展中占有重要地位。文章围绕“成渝地区双城经济圈建设”国家重大区域发展战略，聚焦国家和区域战略需求，坚持问题导向、目标导向、市场导向，坚持创新驱动发展，从战略高度，按照现代产业“延伸产业链、融通供应链、提升价值链”的要求，对竹产业助推成渝地区双城经济圈建设进行探讨，分析竹产业发展优势和突出问题，谋划四川竹产业高质量发展布局，提出了重点实施“智慧竹业、人文竹业、商贸竹业”3大工程的建议。     

基于迁移学习的GoogLeNet果园病虫害识别与分级

为提高果树病虫害危害程度分级精度进而更好地指导果园病虫害防治，采用迁移学习技术与GoogLeNet模型相结合的方法，对6种果园作物的25类病虫害样本进行识别与危害程度分级研究；同时，探究不同数据集大小以及不同优化算法对模型性能的影响；基于MATLAB平台设计了一款可视化的病虫害识别与分级系统。结果表明:1)基于迁移学习的GoogLeNet模型，对病虫害识别精度可达99.35%，危害程度分级精度可达92.78%；2)在相同训练参数下，本研究模型比AlexNet、VGG-16、ResNet-18、SqueezeNet、原GoogLeNet及MobileNet-v2模型验证精度提高了2.38%~11.44%，并且收敛速度最快；3)本研究模型识别精度随着数据集的增大而提高；在3种优化算法中SGDM算法耗时最短且精度最高，更适合本研究模型。通过拍摄果树叶片病害区域图像，本研究设计的系统能够在0.43 s左右准确识别出果树种类、病害类型以及危害等级等信息。