基于ResNet-50深度卷积网络的果树病害智能诊断模型研究

[目的/意义]果树病害危及农业生产安全,运用人工智能技术帮助果农及时准确地识别果树病害对保障农业安全生产具有重要意义。[方法/过程]采用10000张果树叶片病斑图像数据集,通过旋转、污化、增噪、切割等图像增强手段,提高样本图像的多样性;使用ResNet-50深度卷积网络模型,进行机器学习,获得果树病害识别模型,并基于此模型开发了应用软件提供在线诊断服务。[结果/结论]实验结果表明:该模型对4种果树病害的平均识别率达到92.9%,和相关研究成果相比具有较好的诊断效果。     

大数据环境下农业知识服务协作体系探索与实践

随着大数据环境下农业管理及科研创新的需求变化,快速、精准、深度、专业的信息知识服务的重要性日益凸显。为解决农业知识服务供需信息不对称问题、提升农业图书情报行业的整体竞争力和知识服务的精准供应,提出通过联合科研高校等农业机构,共同推动农业知识协作服务的开展。通过分析新环境下农业知识用户特征以及个性化需求,设计了农业体系知识服务协作体系的共建机制,详细介绍了协作体供给侧和服务侧的内容、服务模式及服务产品。最后基于协作体系目前的建设进展,提出了现存问题和改进建议,以期为我国农业领域知识协作服务以及跨领域知识协助服务提供参考和借鉴。     

农业专业知识服务系统用户交互研究

[目的/意义]大数据时代,人们被海量信息淹没,知识服务系统应运而生,目前相关研究多集中于技术支撑角度,用户交互鲜有人探索,但其不可或缺。基础建设领域和商业领域的应用都较为完善,而知识服务系统的用户交互还存在不足：理论研究层面,缺少理论方法的总结和系统的框架设计;应用实践层面,欠缺体系化予以指导。[方法/过程]通过梳理用户交互国内外研究现状,设计知识服务系统用户交互框架即人机交互与人际交互;基于此采用调查问卷和百度统计,分析农业专业知识服务系统的用户需求侧,同时剖析系统供给侧资源、技术和服务层3方面不足;提出农业专业知识服务系统用户交互优化方案,以实现系统友好交互。[结果/结论]未来,用户交互对于完善交互激励体系,构建强互动的知识链社区,惠及更多用户群体,实现知识服务系统升级起到一定的指导作用。