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。     

水稻赖氨酸含量测定方法改进及其最优动态分类研究

赖氨酸是水稻营养成分中第一限制性氨基酸。为优化赖氨酸的测定方法,设置了本试验,通过超声振荡器取代普通振荡器,进行300W超声功率下酰化用时及染料结合反应用时的研究。结果表明,最佳酰化用时为15 min,染料结合用时为90 min。与国标法相比,优化后的方法酰化用时变长、染料结合用时变短,测定总用时明显缩短,但测定结果和试验精度更高。可见,采用超声波振荡代替传统振荡器振荡能改进赖氨酸的测定方法。另外,采用最优动态聚类法对赖氨酸含量进行分类,能防止人为分类的不确定性,做到分类方案的最优化。     

文本挖掘下的话语认知与构建——以人工智能和5G领域白宫新闻文本为例

[目的/意义]政府新闻文本是政策文本的表达形式之一。对政府新闻文本进行挖掘分析,能直观的展现表面动态,揭示对话事件的立场及其背后关系,能对情报分析工作、中国新型智库的发展建设,提供有效的助力。[方法/过程]文章利用TextRank算法进行核心句提取,并结合批评话语分析理论框架来做评估,以语料驱动从关键句、关键词两个宏观角度讨论政府决策态度,以词性从话语策略的微观角度总结美国官方对人工智能和5G领域的话语认知形象。[结果/结论]通过分析可以看出,美国政府对于人工智能和5G领域的态度将持续保持在“政府引领下的美国需优先”这一局面,面对发展中国家的科技竞争,增加政府政策性文本的指导无疑是最好的对策建议。     

我国内蒙古西部地区国有林场经营现状与发展问题探析

国有林场在内蒙古林业生态建设中具有骨架作用,是祖国生态安全屏障的重要组成部分与支撑点,也是贯彻落实生态文明建设,践行“绿水青山就是金山银山”理念不可或缺的重要实施主体。在深入了解与掌握内蒙古自治区西部地区6个市国有林场经营现状的基础上,总结归纳了内蒙古西部地区国有林场经营的特点,深入分析了内蒙古西部地区国有林场面临的问题与困境,并探讨解决这些问题的途径,为国有林场今后的发展提出了合理化建议。     

基于PID直流电机驱动的移动式采摘机器人设计

为了提高移动式采摘机器人的控制效率和移动精度,将直流电机驱动电路引入到采摘机器人移动控制系统的设计中,并采用PID算法对移动速度进行调节,从而避免采摘机器人在移动过程中产生较大的速度波动,提高其作业时的平稳性。为了验证PID算法在采摘机器人移动控制系统上使用的可行性,模拟葡萄采摘机器人的作业环境,对采摘机器人移动过程的速度控制进行了仿真模拟,结果表明:达到速度预定目标时,PID算法比常规算法具有更快的响应速度,调节过程也更加平稳。     

基于智能算法的猪饲料配方优化数学模型

在多种原料配比过程中，营养指标因素复杂的实际情况及控制成本保证收益的现实需求，文章结合智能算法背景，进行猪饲料配方优化设计，建立猪饲料配方模型，采用智能算法求解饲料配方的过程，对于生猪饲料配方进行建模，同时优化出饲料配方。结果表明，智能算法的猪饲料配方优化能够解决多种原料配比以及多个营养指标复杂因素，实现快速计算和生产处理，对企业生产者、销售经营者、实际消费者具有十分重大的价值与现实意义。 [关键词]智能算法|猪饲料|配方优化|数学模型     

护林防火技术在森林资源保护中的应用

合理运用护林防火技术可以提升森林资源保护工作的整体质量,推动林业不断发展。本文分析了森林火灾发生的原因,总结了护林防火技术,提出了相关应用对策,以期为减少森林火灾的发生和保护森林资源提供参考。     

Cotton Image Segmentation Algorithm Based on Fusion Method of Markov Random Field and Quantum Particle Swarm Cluster

[Objective] The aim of this study was to improve the cotton image segmentation accuracy in a picking robot image processing system. [Method] An image segmentation algorithm based on a fusion method of Markov random field and quantum particle swarm optimization clustering was proposed. The process of the proposed algorithm is as follows: first, transform the RGB (red, green, blue) images into grayscale; second, use it to segment these images; finally, the threshold of the connected area is set on the basis of the segmented image to obtain the target area. Then, the cotton front image and the cotton side image are selected from the images collected from different angles. The segmentation experiment was carried out by using this algorithm, and compared with the Otsu algorithm, the fuzzy C-means algorithm, the quantum particle swarm image segmentation algorithm and the Markov random field image segmentation algorithm. [Result] The results showed that the segmentation accuracy and peak signal to noise ratio of the proposed algorithm were 98.94% and 77.48 dB. When compared with the Otsu algorithm, fuzzy C-means algorithm, quantum particle swarm optimization algorithm and Markov random field algorithm, the average segmentation accuracy and peak signal to noise ratio of the proposed algorithm increased by 2.47%–4.56%, and 9.81–13.11 dB, respectively. [Conclusion] The proposed algorithm had higher segmentation accuracy and higher peak signal to noise ratio than the other algorithms tested.     

龙竹高产栽培技术

龙竹为大型丛生竹，具有重要的经济价值和生态价值。文章试验研究了育苗方式、坡向、肥料种类以及造林整地方式对龙竹生长的影响。结果表明：与其他育苗方式相比，龙竹组培苗造林竹株生长好，竹材产量高；龙竹适宜栽植于阴坡，采用全面整地法，在造林后的前4年每年施用适量的氮磷钾复合肥，可培育出高产的龙竹林。