新型职业农民培训中混合学习模式的应用研究

为培养出一批综合能力过硬的新型职业农民,实现对地方农业经济发展的有效推动,各地区加大了对新型职业农民培训模式的研究力度,并将混合式学习模式运用到了培训活动之中。文章将以云南富宁县为农民培训为例,通过对混合式学习的分析,对混合式学习模式在新型职业农民培训中的运用方式展开全面论述,旨在保障混合式学习模式效能发挥效果,实现预期新型职业农民培训目标。     

基于社会学习理论下农村留守儿童心理帮扶研究——以印台区G镇为例

随着改革开放全国范围内的不断深化,在相对边缘化的农村地区形成了数量庞大的留守儿童群体。但留守儿童心理问题频发,基础公共设施的不均衡也让农村留守儿童的心理问题无法得到及时解决。乡村的未来在于乡村的孩子,他们健康成长、全面发展才能成为乡村振兴的新生力量。针对此问题,通过运用社会学习理论分析农村留守儿童问题,剖析影响留守儿童心理健康的成因,并提出帮扶对策,以期为专业社会工作介入农村留守儿童心理健康帮扶研究提供一些参考。     

基于部首嵌入和注意力机制的病虫害命名实体识别

为了解决农业病虫害命名实体识别过程中存在的内在语义信息缺失、局部上下文特征易被忽略和捕获长距离依赖能力不足等问题，以农业病虫害文本为研究对象，提出一种基于部首嵌入和注意力机制的农业病虫害命名实体识别模型(Chinese agricultural diseases and pests named entity recognition with joint radical embedding and self attention, RS-ADP)。首先，该模型将部首嵌入集成到字符嵌入中作为输入，用以丰富语义信息。其中，针对部首嵌入设计了3种特征提取策略，即卷积神经网络(Convolutional neural network, CNN)、双向长短时记忆网络(Bidirectional long short term memory network, BiLSTM) 和CNN-BiLSTM；其次，采用多层不同窗口尺寸的CNNs层提取不同尺度的局部上下文信息；然后，在BiLSTM提取全局序列特征的基础上，采用自注意力机制进一步增强模型提取更长距离依赖的能力；最后，采用条件随机场(Conditional random field, CRF)联合识别实体边界和划分实体类别。在包含11个类别和24715条标注样本的农业病虫害自制语料上进行了实验。结果表明，本文模型RS-ADP在该数据集上精确率、召回率和F1值分别为94.16%、94.47%和94.32%；在具体实体类别上，RS-ADP在作物、病害、虫害等易识别实体上F1值高达95.81%、97.76%和97.23%。同时，RS-ADP在草害、病原等难以识别实体上F1值仍保持86%以上。实验结果表明，本文所提模型能够有效识别农业病虫害命名实体，其识别精度优于其他模型，且具有一定的泛化性。     

移动互联网背景下建筑供配电技术教学改革

移动互联网的迅速发展,给建筑供配电技术教学带来了新的思路和路径。本文结合教学现状,分别从学生课下线上学习、课堂线上学习以及实验课的线上学习三个方面介绍教学改革思路,以期达到提高课程教学质量的目的。     

青牛逐梦自奋蹄——国网江苏淮安市洪泽区供电公司“一对一”结对助力员工成才

洪泽湖是中国五大淡水湖之一,相传老子在此炼丹,得道成仙后,留下坐骑青牛置于洪泽湖中。古有镇水铁牛保护湖区老百姓,现有淮安市洪泽区供电公司干部职工“俯首甘为孺子牛”,为辖区客户提供优质服务。洪泽区供电公司通过打造“亮牛角,创未来”学习平台、“牵牛鼻,定方向”活力平台、“迈牛蹄,自奋进”发展平台,“一对一”结对助力员工成才,从企业内部发现优秀人才,在实践中打造优秀人才梯队,为实现企业愿景和战略目标提供坚实的人才保障。     

学习能力、社会化服务与农户生态农业技术采纳行为——以稻虾共养技术为例

基于江苏省和湖北省共612份农户的微观调研数据,运用二元Logistic模型,实证分析了农户学习能力对其稻虾共养技术采纳行为的影响,并在此基础上探究了农业社会化服务的调节作用。研究发现,农户理解能力、交往能力显著正向影响其采纳稻虾共养技术,而其文化程度的影响程度不显著;政府农技培训仅显著正向调节农户理解能力和交往能力与稻虾共养技术采纳行为;农机雇佣服务、运输服务对农户学习能力与稻虾共养技术采纳行为的调节作用不显著。     

一种迁移学习算法在番茄病害检测上的应用

针对当前番茄病害智能识别精度不高、耗时长的问题,提出一种基于Inception-v3和迁移学习相结合的图像分类算法。从试验田中收集8种番茄病害叶片和健康叶片,运用1 000万像素高清扫描仪统一扫描成图像,将图像归类到9种文件夹中,手动标记叶片属性。最后,基于Inception-v3模型结合迁移学习算法对健康和病害叶片进行分类试验,并与传统图像分类算法(KNN、SVM、BP神经网络)和非迁移学习算法进行对比。结果表明,基于Inception-v3模型结合迁移学习算法,在番茄病害图像分类中能够快速有效识别分类生长健康番茄和患病番茄,并且能高效识别番茄病害的种类。其中健康置信度达0.9760,病害种类平均置信度达0.929 7,可为番茄病害检测和防治提供支持。     

低频声波频率下瘤背石磺CaM-like、CaMKII基因的表达及功能

长期栖息于潮间带的动物能够感知当地的潮汐规律,形成潮汐记忆的能力。本研究以栖息于潮间带的瘤背石磺(Onchidium reevesii)为对象,研究其通过感知潮汐来临时产生的低频声音来调节其行为与潮汐节律相协调的分子机制。通过RACE-PCR技术克隆到CaM-like基因的cDNA序列,并进行生物信息学分析和qRT-PCR实验。结果显示,瘤背石磺CaM-like基因的cDNA全长2321 bp,包括5′非编码区(UTR)366 bp,3′非编码区(UTR)1337 bp,618 bp的开放阅读框编码206个氨基酸;预测该基因编码的多肽链的原子数量是3165,分子量约为23029.64 kD,理论等电点4.64,分子式是C_(1018)H_(1544)N_(274)O_(320)S_9。N端信号肽由29个氨基酸组成。氨基酸序列比对构建系统进化树,结果显示瘤背石磺CaM-like基因与静水椎实螺(Lymnaea stagnalis)、光滑双脐螺(Biomphalaria glabrata)的CaM-like基因的亲缘关系最接近,这与传统形态学分类相吻合。在实验室内模拟潮汐中低频声音刺激瘤背石磺,应用qRT-PCR检测CaM-like基因在不同组织的分布情况,结果显示CaM-like mRNA在瘤背石磺不同组织均有表达,但神经节部位的表达量显著高于背部皮肤、腹足、肠、肝胰腺、口器和蛋白腺等组织(P0.05),推测其可能参与神经系统的可塑性调节。荧光定量结果显示CaM-like、CaMKII基因分别在25 Hz和50 Hz低频声波下刺激12.4 h表达量较高,初步推测其能感知25～50 Hz声波频率。这可能与栖息于潮间带中的瘤背石磺长期感知12.4 h半日潮潮汐周期节律,形成潮汐记忆有关。本研究将为进一步深入了解瘤背石磺感知潮汐节律的分子机制奠定基础,也为探究海洋动物由海洋向陆地进化过程中对环境的适应机制提供依据。     

基于显著性增强和迁移学习的鱼类识别研究

针对水下鱼类无法快速准确识别的难点,提出一种具有图像主体自动增强功能的鱼类迁移学习方法。该方法将鱼类RGB图像转换至Lab颜色空间后,利用中央周边算子计算得到整个输入图像的显著性值,进而提供鱼类目标的潜在区域,并结合GrabCut算法获取鱼类分割图像,最终将融合分割图的原始图像送入优化后的残差网络中进行训练。通过对23种鱼类进行识别试验,结果显示,固定ImageNet数据集上ResNet-50预训练模型的conv1层和conv2层参数,微调高层参数的方法能够取得最好的识别效果,且在公开的Fish4Knowledge数据集上,该模型取得了最高的识别准确率,平均识别精度达到99.63%。与其他卷积神经网络方法的对比结果显示,本方法在Fish4Knowledge和Fish30Image数据集上的识别精度和时间性能均具有较大优势,其中识别准确率至少提升4.98%。多个数据集上的试验验证了模型的有效性。