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1.
[目的/意义]各级政府鼓励和支持社会力量参与公共数字文化服务建设,为政社合作共建公共文化服务平台提供了良好契机。[方法/过程]文章梳理了基层公共文化服务平台政社共建的相关文献,结合政府与社会力量的角色作用、平台资源与服务的建设导向,分析了基层公共文化服务平台的政社共建模式,并结合政社共建平台的实践案例,分析其政社共建现状和取得的服务成效,指出政社共建平台存在的不足。[结果/结论]提出针对性的优化策略,旨在发挥政府与社会力量共建的强大合力,为提升中国基层公共数字文化服务效能提供参考。  相似文献   
2.
农机工况识别在细化农机作业状态和帮助掌握区域污染物排放趋势方面有着重要的研究价值。基于拖拉机不同运行状态下的行驶速度、发动机转速以及实时油耗等时间序列,首次提出将图像识别方法引入到拖拉机工况识别中的思路,并分别应用参数优化的支持向量机与卷积神经网络对实际作业拖拉机工况进行研究。结果表明:(1)基于参数优化的支持向量机可以较好地实现样本点的工况识别且识别准确度达到99.851 9%,但无法实现农机工况的连续性识别,同时无法对农机工况转换阶段进行有效识别。(2)以拖拉机运行速度与发动机转速等信息构建样本图像来描述农机工况变化的数据表达,并在此基础上应用卷积神经网络可以有效实现农机工况的连续性识别,且识别准确率可以达到93.3%。本研究在农机工况识别方面具有一定参考价值,并为后续农机不同工况下区域污染物排放研究提供技术支持。  相似文献   
3.
METTL21C蛋白作为甲基转移酶参与多种细胞进程的翻译后修饰,在生命活动中发挥重要的调控作用。从蛋白质信息数据库UniprotKB中选取36个不同代表物种的METTL21C蛋白作为研究对象,理化参数分析显示一级序列中氨基酸残基个数差异较大,平均为254个氨基酸残基,大多为偏酸亲水性蛋白。系统进化树显示36种METTL21C蛋白共分为哺乳类、爬行类、鸟类和鱼类4支,与物种的亲缘进化关系基本吻合。多序列比对和motif分析结果表明不同物种METTL21C蛋白的序列相似度较高,10个motif序列几乎覆盖了全长多肽链,大都含有motif 1~motif 5,但N端序列差异较大,在哺乳动物中包含特有的motif 7、motif 8和motif 10,而在多种鸟类中有大段序列缺失。结构对比分析发现不同物种METTL21C蛋白的空间构象绝大部分区域近乎完全重叠,仅少部分自由度较高的局部肽段有一定程度的差异,表明不同物种METTL21C在进化过程中一级序列有一定的差异,但是空间结构极为相似。以人METTL21C为蛋白质互作网络中心,直接相关蛋白质共11种,间接相关蛋白质共9种,说明METTL21C直接或间接参与多种细胞进程,调控机体的生命活动,为进一步深入研究METTL21C的生物学功能及其分子机制提供了理论基础。  相似文献   
4.
土壤水分是影响水文、生态和气候等环境过程的重要参数,而微波遥感是农田地表土壤水分测量的重要手段之一。针对微波遥感反演农田地表土壤水分受植被覆盖影响较大的问题,该研究提出了一种基于特征选择和GA-BP神经网络(Genetic Algorithm-Back Propagation neural network)的多源遥感农田地表土壤水分反演方法。首先对Sentinel-1微波遥感数据和Sentinel-2光学遥感数据进行预处理并提取21个特征参数;然后采用差分进化特征选择(Differential Evolution Feature Selection,DEFS)算法从21个特征中选出包含10个参数的最优特征子集,并利用主成分分析(Principal Component Analysis,PCA)法将特征子集进行降维;之后建立BP神经网络,采用遗传算法(GeneticAlgorithm,GA)对BP网络的节点权值进行优化,使用降维后的特征矩阵和部分实测土壤含水量数据对BP网络进行训练;最后利用训练好的GA-BP网络对研究区土壤水分进行反演,并利用实测数据对反演结果精度进行对比验证。试验结果表明,该研究反演结果的决定系数为0.789 3,均方根误差为0.028 7 cm~3/cm~3,相比单纯使用GA-BP神经网络,加入DEFS和PCA之后决定系数提高了0.215 7,同时均方根误差降低了0.029 5 cm~3/cm~3。该结果展示了DEFS和PCA算法在土壤水分反演最优特征集选择的有效性,为多源遥感农田地表土壤水分反演提供了新思路。  相似文献   
5.
本研究旨在通过分析包容性生态规划中各利益相关者的作用,指出其能够推动社会治理范式的转换。生态规划是中国正在推行的区域国土空间规划的一项重要内容,它是沟通自然与社会生态系统的桥梁,通过生态规划过程推进基层社会治理能力是区域国土空间规划能够取得成效的关键。本研究基于2000年以来的研究和实践,分析生态规划中基层政府及其部门、公众、规划师、其他社会力量等各方在生态规划的编制、实施、监测与评估等交互合作过程中的作用,将生态规划面临的两种社会治理范式进行了比较,指出生态规划包容合作的治理范式有能力助力社会治理范式转换。通过对包容性生态规划过程的描述,指出可以通过其具体过程中协调主体间性的方式助力社会治理转变为各利益相关者共同参与的、多方合作的治理体系和多元协商平台。  相似文献   
6.
随着农业大数据发展和计算机技术的不断成熟,人们能够快速准确地获得信息。在大数据背景下,利用传统的时间序列模型对农产品销量进行预测已经不能满足人们的需求,神经网络凭借其强大的非线性映射能力在销量预测领域得到了广泛应用。本文综述了国内外学者应用在农产品销量预测上的主要方法,介绍了神经网络在农产品销量预测领域的应用,客观阐述了神经网络在预测中可能存在的问题,并展望未来农产品销量预测研究发展方向,以期为农产品市场稳定协调发展提供参考。  相似文献   
7.
基于自监督学习的温室移动机器人位姿跟踪   总被引:1,自引:1,他引:0  
为实现温室环境下机器人行进过程中的位置及姿态跟踪,该研究提出一种基于时序一致性约束的自监督位姿变换估计模型。模型用软遮罩,处理视频帧间静止造成的位姿预测值收缩现象,进一步用归一化遮罩,解决非刚体场景和目标遮挡问题。设计了一种星型扩张卷积,并基于该卷积,为模型构建自编码器。在采集自种植作物为番茄的日光温室视频数据上开展训练和测试试验。结果表明,与不采用遮罩处理的模型相比,采用软遮罩的模型,位置和姿态估计相对误差分别减少5.06个百分点和11.05个百分点,采用归一化遮罩的模型,这2项误差则分别减少4.15个百分点和3.86个百分点,2种遮罩均可显著提高模型精度;星型扩张卷积对降低模型误差是有效的,在网络参数不变的前提下,该卷积使姿态估计相对误差减少7.54个百分点;时序一致性约束使姿态估计均方根误差下降36.48%,每百帧累积姿态角误差降低54.75%,该约束可用于提高模型精度及稳定性;该研究的位置及姿态估计相对误差分别为8.29%和5.71%,与Monodepth2相比,减少了8.61%和6.83%。该研究可为温室移动机器人导航系统设计提供参考。  相似文献   
8.
为实现加工车间刺梨果实的快速识别,提出一种基于改进的RetinaNet刺梨果实图像的识别方法。基于RetinaNet的模型,对RetinaNet框架中Focal loss的bias进行改进,使其能根据不同的情况控制bias的取值,再运用维度聚类算法找出Anchor的较好尺寸并匹配到相对应的特征层,对卷积神经网络结构进行优化。通过改进RetinaNet目标检测算法对7426幅刺梨果实图像进行检测识别,并与原始RetinaNet目标检测算法对比。试验结果表明:改进的RetinaNet网络模型识别方法对6类刺梨果实的识别率分别为99.47%、91.42%、96.92%、90.92%、96.89%和93.53%,平均识别率为94.86%;相对于原始RetinaNet目标检测算法,改进算法的识别准确率提高4.21%,单个刺梨果实检测时间由60.99 ms缩减到57.91 ms,检测时间缩短5.05%。本文改进算法对加工车间刺梨果实的识别具有较高的正确率和实用性。  相似文献   
9.
建立连续的发动机燃油特性和调速特性数学模型作为液压机械无级变速器虚拟试验平台的动力源。根据虚拟平台对不同特性区域的精度需求对柴油发动机不同特性区域的试验数据进行不同的密度选取、乱序和归一化处理,采用单隐层BP神经网络对试验数据进行训练,对比不同隐层节点数网络的训练误差和测试误差,选取误差最小的网络,求解出网络的数学表达式。通过该方法以ISLe310柴油发动机为例建立燃油特性和调速特性的连续数学模型,这两个简单的数学表达式准确反映了发动机万有特性和外特性,连续模型避免了虚拟试验中出现信号的突变和奇异点。通过和经典的最小二乘法拟合得到的最优特性模型进行对比,其具有更小的误差、更强的泛化能力,能够更好地反映柴油发动机的相关特性。  相似文献   
10.
为寻求准确的鸡舍氨气浓度预测方法,构建基于双阶段注意力机制和长短时记忆神经网络(Long shortterm memory,LSTM)的鸡舍氨气浓度预测模型,将该模型应用于山东省商河县某蛋鸡养殖场,采集二氧化碳(CO_2)、氧气(O_2)和氨气(NH_3)的体积分数,细颗粒物(PM_(2.5))质量浓度,温度,相对湿度时间序列数据对模型进行验证,并与支持向量回归(Support vector regression,SVR)、人工神经网络(Artificial neural network,ANN)模型和无注意力机制的LSTM模型对比研究。结果表明:1)不同时间窗口T下NH_3体积分数预测精度不同。T∈{2,3,4,8}时,均方根误差(Root mean square error,RMSE)分别为0.433 4,0.394 8,0.379 9和0.405 1μL/L,平均绝对误差(Mean absolute error,MAE)分别为0.267 4,0.262 9,0.228 9和0.272 4μL/L;2)基于双阶段注意力机制和LSTM的鸡舍NH_3浓度预测模型在RMSE和MAE评价指标框架下优于SVR、ANN和无注意力机制的LSTM模型。基于双阶段注意机制和LSTM的模型能较好地对鸡舍氨气浓度进行预测,可为鸡舍氨气浓度预测及调控提供技术支持。  相似文献   
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