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2.
随着现代科技的发展,物联网、区块链、人工智能、云计算、5G通信技术已经融入到人们的生活中,智能化设备将逐步解放劳动力资源,代替人类开展各项智慧化的复杂工作。在社会经济大发展和国家乡村振兴战略大背景下,为了更好地适应智慧畜牧业的发展趋势,文章以养猪生产为例,主要从现代化技术应用方面综述了国内外智慧畜牧的发展过程,描述了智慧畜牧业的概念及关键性技术,介绍了当前智慧养猪模式及其共性化智能管理技术方案、市场销售及溯源体系建设等,目的是为推广应用智慧养殖提供技术参考,进一步提高养猪生产效率和科技含量,提升智能管控水平,增进动物福利,实现资源共享,更好地推动养猪业朝着现代化、高质量、可持续方向发展。 相似文献
3.
Zhang Shengping Meng Xianglong Cheng Ying Wang Yanan Hu Tongle Wang Shutong Cao Keqiang 《European journal of plant pathology / European Foundation for Plant Pathology》2021,160(2):385-395
European Journal of Plant Pathology - There are few studies of cucumber roots at the seedling stage infected by Pseudomonas amygdali pv. lachrymans (Pal). We used growth chamber assays to determine... 相似文献
4.
"白兰瓜"属于厚皮甜瓜的光皮品种类型,出产于"瓜果之城"甘肃兰州,为兰州名优农产品的佼佼者,在国际瓜果市场上曾享有盛誉。基于对相关史料和文献的初步梳理,以亨利·阿加德·华莱士(Henry Agard Wallace)、张心一、华尔特尔·克莱·罗德明(Walter Clay Lowdermilk)等3位中美知名人士的相互关系和交往史为线索,探究了"白兰瓜"从美国引种到兰州的起因与动议、引进过程,以及试种与更名、推广与兴衰的部分史实。同时,对有关"白兰瓜"引种的"异说"进行了辨析。 相似文献
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6.
随着畜禽规模养殖的发展,高度集约化养殖模式将影响畜禽的健康状况、疫病防控和福利水平。一种无接触、无应激的射频识别(Radio Frequency Identifi cation,RFID)技术应运而生,该技术可以在无损状态下采集畜禽的行为、生理生化和养殖环境指标,从而为评估集约化养殖的效果和影响提供基础数据。文章讨论了三种常见类型的RFID系统在畜禽养殖中的应用,系统地比较了各类系统的优缺点及适宜应用场景,进一步提出RFID在畜禽养殖中的未来应用方向,以期为深化畜禽信息采集的研究提供参考。 相似文献
7.
To identify viruses in Henan tobacco-planting areas, from 2015 to 2017 and 2019, 288 symptomatic tobacco samples were collected and then subjected to small RNA sequencing. Results showed that at least 7 viruses were detected from these samples which including four previously reported viruses, cucumber mosaic virus (CMV), tobacco mosaic virus (TMV), potato virus Y (PVY) and tobacco vein banding mosaic virus (TVBMV). Other three viruses, wild tomato mosaic virus (WTMV), brassica yellows virus (BrYV), and cycas necrotic stunt virus (CNSV) were firstly detected in Henan province. However, tobacco etch virus (TEV) and tobacco ringspot virus (TRSV) were not detected from these samples. In addition, CMV, TMV, PVY, TVBMV, and BrYV were the dominant viruses infecting tobacco in Henan Province. 相似文献
8.
基于特征选择和GA-BP神经网络的多源遥感农田土壤水分反演 总被引:6,自引:5,他引:1
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
9.
采用双模态联合表征学习方法识别作物病害 总被引:1,自引:1,他引:0
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。 相似文献
10.
基于智能体和元胞自动机的鱼道内鱼类行为模拟 总被引:1,自引:1,他引:0
为建立基于智能体和元胞自动机(Agent-CA)的鱼道内鱼类行为模型,该研究以计算流体力学软件得到的水流流场数据为基础,根据过鱼试验研究认识到的鱼上溯行为特征和规律,定义了不同场景下鱼的避开障碍、寻找主流、逆流向前、逆流后退、冲刺、随机6种行为和行为规则,将鱼道划分成多个二维元胞空间,将元胞空间中元胞状态为"鱼"的网格看作是一个智能体(Agent)。在3种体型的竖缝式鱼道中应用该模型对草鱼幼鱼的上溯行为进行模拟,并将模拟结果与实际过鱼轨迹进行对比。结果表明:该研究构建的模型能够较好地描述实际过鱼的主要上溯轨迹,针对3种体型竖缝式鱼道的模拟特征轨迹范围相对误差分别为23.5%、7.7%和2.3%。本研究提出的基于智能体和元胞自动机的鱼道内鱼类行为模型具有较好的适用性,可为鱼类行为模拟研究提供重要基础数据。 相似文献