我国饲料行业信息化发展的现状及对策研究

随着“互联网+”技术的发展和普及，信息化技术已成为饲料企业提升核心竞争力的有效途径。本文对我国东、中、西部地区累计800余家饲料企业的信息化发展情况进行问卷调研，分析饲料企业信息化建设过程中存在的问题，并结合行业发展趋势提出具体的对策建议，以期推动饲料行业信息化、智能化的转型升级。 [关键词] 饲料|信息化|管理系统|对策建议     

中国农业转基因生物环境安全检测标准体系现状与展望

农业转基因生物环境安全检测标准是农业转基因生物安全管理必不可少的技术保障。截至2021年1月,农业部/农业农村部共发布了农业转基因生物环境安全检测标准47项。本文对我国农业转基因生物环境安全检测标准体系现状进行初步总结,对国内外农业转基因生物环境安全检测标准的发展现状进行比较,探讨了今后一段时间内农业转基因生物环境安全检测标准的发展方向,以期为我国农业转基因生物环境安全检测标准的进一步完善提供借鉴,使其更好地为农业转基因生物安全管理工作提供技术支撑。     

对虾常见环境性疾病的防治

对虾养殖在我国已形成了大产业,然而每年因疾病引起的排塘、死亡等损失巨大。疾病防治是对虾养殖高产、稳产的关键。在养殖过程中,出现病害时,养殖户往往认为是传染性疾病,盲目用水体消毒和投喂抗生素的方式来治疗,但效果却并不理想。对虾疾病除了感染细菌、病毒、寄生虫以外,还有藻类、氨氮、亚硝酸盐和硫化氢导致的中毒、环境应激和缺氧等原因。     

浅谈农村农经信息化建设中存在的问题及优化策略

当前时代,信息化技术正被各行各业广泛应用,现如今已经成为人们日常生活中不可或缺的一部分。信息技术可以为农村经济发展拓宽渠道,可以进一步完善传统的农业经济发展模式,并在此基础上降低农产品交易成本,有效推动农业经济的谜步。基于此,本文对农村农经信息化建设中存在的问题进行探讨,并提出了优化策略,以期能够为相关人士提供参考。     

采用双模态联合表征学习方法识别作物病害

基于深度卷积神经网络的视觉识别方法在病害诊断中表现出色,逐渐成为了研究热点。但是,基于深度卷积神经网络建立的视觉识别模型通常只利用了图像模态的数据,导致模型的识别准确率和鲁棒性,都依赖训练数据集的规模和标注的质量。构建开放环境下大规模的病害数据集并完成高质量的标注,通常需要付出巨大的经济和技术代价,限制了基于深度卷积神经网络的视觉识别方法在实际应用中的推广。该研究提出了一种基于图像与文本双模态联合表征学习的开放环境下作物病害识别模型(bimodalNet)。该模型在病害图像模态的基础上,进行了病害文本模态信息的嵌入,利用两种模态病害信息间的相关性和互补性,实现了病害特征的联合表征学习。最终bimodalNet在较小的数据集上取得了优于单纯的图像模态模型和文本模态模型的效果,最优模型组合在测试集的准确率、精确率、灵敏度、特异性和F1值分别为99.47%、98.51%、98.61%、99.68%和98.51%。该研究证明了利用病害图像和病害文本的双模态表征学习是解决开放环境下作物病害识别的有效方法。     

靓容貌 涨人气 鼓腰包 看广东如何书写乡村振兴“答卷”

2020年是全面建设小康社会目标实现之年,是全面打赢脱贫攻坚战收官之年,同时也是广东乡村振兴“三年取得重大进展”阶段目标实现年。一座座卫生厕所在各村庄建起来,一条条臭水沟逐渐清澈起来,一个个产业在农村发展起来,农村人居环境明显改善,农民生活水平大幅度提升。一个个美丽乡村建设是广东提交的乡村振兴“答卷”。     

水产品中内分泌干扰物残留检测方法研究进展

环境内分泌干扰物(EDCs),是一类存在于环境介质中并介导生物体内分泌激素的合成、释放、代谢、结合和排泄作用,对其后代产生有害影响的外源性化学物质;因干扰内分泌系统的过程与雌激素类似,故也被称为环境激素[1-2] 。环境内分泌干扰物分为自然存在和人为合成,人为合成的主要来源于人类广泛的农业和工业活动,如常见的有机氯农药、己烯雌酚、双酚A、多环芳烃类和多氯联苯类(PCBs)等,研究表明,其中已有300多种物质危害人类和动物的健康 [3-5] 。近年来随着环境内分泌干扰物的广泛应用以及未经处理的各类废水排放,使得各地环境受到不同程度的污染。Luo等 [6] 检测分析了湘江的21种环境内分泌干扰物的质量浓度水平,发现烷基酚的质量浓度最高,为0.8~3100 ng/L;Kumirska等 [7] 利用气相色谱质谱法分析污水处理厂的污泥和鱼塘沉积物,检出17-β-雌二醇、17-α-炔雌醇等13种环境内分泌干扰物,质量浓度为未检出~489 μg/kg。     

艾草生长的气象环境条件与随州气候适应性研究

对艾草生长的气象环境条件与随州气候适应性进行分析研究,结果表明:(1)艾草的生长与气象条件关系密切,随州的温度、日照、降水量等气候条件完全满足多茬艾草的正常生长.(2)随州艾草的正常生长期、适宜生长期和旺盛生长期分别与日平均气温稳定通过≥10℃、≥15℃、≥20℃界限温度的平均初终间日十分接近.(3)在种植和储存过程中,不利气象条件对艾草的影响和危害显著.因此,应因时制宜,合理利用气候资源,有效规避气象风险.     

基于大数据的农业信息化资源管理方法和对策

"大数据"是继物联网、云计算之后信息技术产业的一次重要技术变革。随着物联网技术的发展,各种传感器设备,农用机械设备的出现,农业数据的来源更加新颖,广泛、类型更加多样。本文结合农业特点,重点分析了农业信息化资源管理的发展现状和农业信息化管理特点,总结了目前农业信息化资源管理方法中存在的问题,并提出了基于大数据的农业信息化资源管理方法和对策,为农业信息化资源管理提供了新的途径。     

土壤铅和镉溶出伏安法检测中影响因素及其削弱方法研究进展

溶出伏安法具有分析速度快、成本低、灵敏度高等优点被广泛应用于检测土壤重金属含量，但在检测土壤重金属时，溶出伏安检测精度会受到多方面因素的影响。该文在介绍溶出伏安法工作原理的基础上，从伏安参数、试验条件和土壤物质成分三方面阐述溶出伏安法检测土壤Pb2+和Cd2+为的影响因素，解析各因素的影响机理，归纳影响削弱方法的研究进展。研究结论为：方波脉冲阳极溶出伏安法最常用于检测土壤Pb2+和Cd2+，伏安参数包括脉冲幅值、电压增量和脉冲频率，试验条件包括沉积时间、沉积电压和支持电解质种类及其pH值，土壤成分主要干扰因素包括非目标重金属和有机质。针对伏安参数和试验条件的影响可以设计优化试验有效削弱。针对非目标重金属和有机质的干扰影响，目前研究还没有提出有效的削弱方法。最后，展望了溶出伏安法检测土壤重金属的未来发展方向。