JAAS:灵活的Java安全机制

Java Authentication Authorization Service(JAAS，Java验证和授权API)提供了根据验证主题身份来验证主题和授权资源访问的标准方法。本文介绍Java验证和授权的概论，核心JAAS类，配置文件及如何开发登录模块。     

入世与畜产品质量安全研究(三)

4我国主要畜产品质量安全状况及进出口态势分析4.1猪肉2000年我国猪肉产量4031.4万吨 ,占世界总产量的48.8% ,但猪肉出口数量仅占3%左右。目前 ,我国是世界上最大的猪肉生产国和消费国 ,国内消费占总产量的98%。我国以出口活猪为主 ,鲜、冷、冻猪肉次之 ,猪肉制成品最少 ,主要进口猪杂碎。我国猪肉市场整体状况良好 ,但由于饲料和养殖过程等环节控制不严 ,我国猪肉生产中药物残留问题比较严重 ,近几年最突出的是盐酸克伦特罗残留问题。2001年 ,农业部对北京、天津、上海、深圳四城市猪肉中盐酸克伦特罗残留情况进行了三次抽查 ,不合格率分别…     

中国北方草原火灾灾情评价及等级划分

中国草原火灾的频繁发生,导致草地资源减少,畜牧业发展受到威胁,生态环境遭到破坏,因此有必要对中国草原火灾灾情进行研究。本研究利用灾害发生原理及层次分析法(AHP)、模糊综合评判方法(FCE)和GIS技术等,提出了草原火灾损失评价指标体系,构建了草原火灾损失评价模型,将草原火灾灾情等级划分为4级,并对我国北方草原火灾灾情进行了评价。结果发现,内蒙古自治区、新疆自治区(包括新疆建设兵团)、黑龙江省和甘肃省属于特大草原火灾区;吉林省属于重大草原火灾区;山西省和陕西省属于一般草原火灾区;河北省、青海省、四川省、宁夏回族自治区和辽宁省属于草原火警区。其中特大草原火灾区和重大草原火灾区需要国家重点管理,一般草原火灾区需要以省级管理为主,国家管理为辅,草原火警区以市(县)管理为主,省级管理为辅。此研究结果可为我国草原火灾损失评估和赔偿提供客观依据,为各级政府和相应部门制定草原灾害管理对策、减灾规划,部署防灾、抗灾、救灾工作和草原发展规划提供理论依据。     

入世与畜产品质量安全研究(一)

１入世后我国畜产品安全工作面临的新形势１．１畜牧业由过去的保障供给向保障质量和安全转变改革开放以来 ,我国畜牧业持续稳定发展 ,逐步成为独立的支柱产业 ,在发展国民经济、提高人民生活水平、增加农民收入等方面发挥了重要作用。２０００年 ,我国肉类产量达６２５０万吨 ,禽蛋产量达２２２０万吨 ,分别占世界总产量的２７．４ %和４０．７ % ,居世界首位 ;奶及奶制品产量也实现了较快增长 ,从１９７９年９０万吨发展到２０００年的９００万吨。畜牧业的发展带动了市场供求关系的转变 ,基本满足了不同消费层次的需求 ,实现了产品从单一…     

关于国有草场建设的思考

为了探索草原生态保护与科学利用协调发展的新思路新模式，提升草原生态修复治理能力，本研究借鉴国有林场有益做法，提出了国有草场概念、特征及发展思路，阐述了国有草场建设的重要意义，试论了国有草场建设管理经营运行机制。国有草场建设正处于理念引入、试点启动阶段，需要研究国有草场建设及发展模式，探索可持续发展运行机制和保障机制，不断丰富完善国有草场建设及管理经营的内容，以期为国有草场建设、创新草原管理机制提供有价值的参考。     

入世与畜产品质量安全研究(二)

２．３标准、认证和检测体系２．３．１标准体系国际上一般把标准分为强制类和非强制类两种。前者为政府部门的法律法规所采用 ,具有强制性 ,必须严格遵守。后者则由政府委托标准制定机构或由行业协会制订和管理 ,由社会自愿采用。许多发达国家为了提高农产品品质 ,促进本国农产品在国际市场上的竞争地位 ,制定了一系列详细的农产品质量标准。特别是涉及进口食品则往往有更加严厉的规则和强制性措施 ,凡不符合法规要求 ,一律不准进口。近几年来美国、日本、欧盟各国等主要发达国家凭借自身的技术、经济优势 ,制定苛刻的技术标准、技术法规和…     

中国草原火灾风险动态分布特征及管理对策研究

利用我国牧区1991～2005年的草原火灾资料,用统计方法分析了我国牧区草原火灾风险的时空动态分布特征.研究发现,随着经济的发展草原火灾的发生次数呈增长趋势,我国草原火灾风险正不断加大,草原火灾造成的损失也在逐年递增;每年的4月份是我国草原火灾的高峰期,10月份产生一个小高峰期;内蒙古、新疆、甘肃是我国草原火灾经济损失最严重的3个省份.针对我国目前草原防火减灾中出现的问题提出了管理对策.     

基于改进YOLOV3的自然环境下绿色柑橘的识别算法*

为研究自然环境下柑橘的图像识别技术,实现柑橘的早期产量预测,提出一种改进的D-YOLOV3算法,实现自然环境下未成熟的绿色柑橘的识别与检测。研究构建绿色柑橘图像数据集,并对采集的图像进行预处理;改进算法采用DenseNet的密集连接机制替换YOLOV3网络中的特征提取网络Darknet53中的后三个下采样层,加强特征的传播,实现特征的复用。通过自制的数据集对D-YOLOV3算法进行测试,并分别对改进前后网络的识别性能、不同预处理方法和不同数据量图像对模型的影响进行试验。试验结果表明,改进的D-YOLOV3算法相对于传统YOLOV3算法精确率提高6.57%,召回率提高2.75%,F₁分数提高4.41%,交并比提高6.13%,平均单张检测时间为0.28 s。通过不同果实数量图像对比试验验证了算法的可行性和准确性。研究结果表明,本文提出的D-YOLOV3算法对自然环境下未成熟的绿色柑橘识别具有较高的精准度,为柑橘的早期测产提供了技术支持。