基于科技文献社会网络分析的"一带一路"科技情报安全研究

为明确中国在"一带一路"沿线国家所形成的科技网络中处于怎样的位置,面临怎样的科技情报风险,需要采取哪些措施维护中国科技情报安全,应用智库DIIS理论方法,对科学引文索引中2013年-2017年"一带一路"沿线国家论文合作数据进行社会网络分析,应用管理机制设计"七元组"理论开展科技情报安全机制设计。研究结果显示,中国科技情报的暴露程度较高,科技应用的不可控因素、知识产权保护的挑战、科技情报资源流失的风险同时存在,并与各种非传统安全问题相叠加。切实掌握核心技术,维护知识产权,加强政府、社会对科技交流的监管,防止科技情报被非法利用,是保障科技情报安全的主要途径。     

基于部首嵌入和注意力机制的病虫害命名实体识别

为了解决农业病虫害命名实体识别过程中存在的内在语义信息缺失、局部上下文特征易被忽略和捕获长距离依赖能力不足等问题，以农业病虫害文本为研究对象，提出一种基于部首嵌入和注意力机制的农业病虫害命名实体识别模型(Chinese agricultural diseases and pests named entity recognition with joint radical embedding and self attention, RS-ADP)。首先，该模型将部首嵌入集成到字符嵌入中作为输入，用以丰富语义信息。其中，针对部首嵌入设计了3种特征提取策略，即卷积神经网络(Convolutional neural network, CNN)、双向长短时记忆网络(Bidirectional long short term memory network, BiLSTM) 和CNN-BiLSTM；其次，采用多层不同窗口尺寸的CNNs层提取不同尺度的局部上下文信息；然后，在BiLSTM提取全局序列特征的基础上，采用自注意力机制进一步增强模型提取更长距离依赖的能力；最后，采用条件随机场(Conditional random field, CRF)联合识别实体边界和划分实体类别。在包含11个类别和24715条标注样本的农业病虫害自制语料上进行了实验。结果表明，本文模型RS-ADP在该数据集上精确率、召回率和F1值分别为94.16%、94.47%和94.32%；在具体实体类别上，RS-ADP在作物、病害、虫害等易识别实体上F1值高达95.81%、97.76%和97.23%。同时，RS-ADP在草害、病原等难以识别实体上F1值仍保持86%以上。实验结果表明，本文所提模型能够有效识别农业病虫害命名实体，其识别精度优于其他模型，且具有一定的泛化性。     

基于卷积神经网络的拖拉机工况识别

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。     

面向养殖水体分布差异的COD光谱法检测研究

面向养殖水体，传统光谱法对化学需氧量（Chemical Oxygen Demand，COD）检测模型构建的基础：源域（现有样本库）与目标域（检测地水体）间光谱数据独立同分布。但是当源域与目标域分布间存在差异时，由源域得到的低误差模型常在目标域上表现下滑。针对该问题，提出面向UV Vis光谱的域对抗训练网络（DAUVwpNet），将分布不同的源域和目标域数据映射至相同分布的特征空间中，使其在该空间的分布距离尽可能接近，从而在特征空间中对源域训练的目标函数也可以迁移至目标域上，以降低模型在目标域的误差。试验表明：面向同一批测试数据，DAUVwpNet的预测误差为0.78，要低于传统模型的预测误差（0.85）；DAUVwpNet预测值与实测值间相关系数为0.95，要高于传统模型的相关系数（0.89）。表明了该网络能够较好对齐两域特征空间数据分布，降低因分布差异带来的COD检测误差。     

基于深度学习的牛肉大理石花纹等级手机评价系统

大理石花纹是影响牛肉品质等级的重要指标,目前中国牛肉加工企业对大理石花纹的评价是由专业分级人员参照标准图谱完成,具有主观性强、耗费人工的缺点。针对上述问题,该研究提出了基于深度学习的智能分级方法,设计一种具有4层卷积的神经网络结构,实现了大理石花纹特征的自动提取,并基于智能手机开发了牛肉大理石花纹检测软件。该研究共采集样本图像1 800张,按3:1:1分为校正集、验证集和测试集。为进一步验证模型,将该方法与传统机器视觉方法进行了比较,提取了牛肉大理石花纹的大、中、小脂肪颗粒个数,脂肪总面积和脂肪分布均匀度5个参数,并建立了多元线性回归模型。试验结果表明,该研究所用方法大理石花纹检测准确率更高,验证集检测正确率为97.67%。最后编写了手机软件,将模型移植入Android手机,在手机平台上调用模型进行大理石花纹检测。试验表明,该软件对测试集样本的检测准确率为95.56%,单张检测时间低于0.5 s。该研究结合卷积神经网络分类能力强和智能手机运行速度快等优点,开发了牛肉大理石花纹的手机评价系统,具有较好的实用性和便携性,可提高牛肉大理石花纹检测效率,有助于提高农畜产品检测的智能化水平。     

基于土地保障功能的贵州省土地整治社会效益分析

从社会保障功能角度构建土地整治项目社会效益测算模型,采用典型土地整治案例相关资料和研究区经济社会统计数据进行实证,并对不同区域、不同土地整治类型的单位建设规模社会效益与投资社会效益系数差异2个社会效益指标变化趋势进行研究,结果表明:1)4种类型土地整治项目产生的效益差异较为显著,单位建设规模社会效益表现为农村建设用地整理宜耕后备土地资源开发农用地整理土地复垦;投资社会效益系数表现为宜耕后备土地资源开发农用地整理农村建设用地整理土地复垦。2)单位建设规模社会效益与投资社会效益系数差异较为显著,但总体变化趋势趋同。3)4种土地整治类型社会效益表现出区域差异,总体上呈西部和北部好于东部和南部。基于商业保险的标准表征土地保障能力的测算模型能较好实现各类土地整治项目的社会效益测算,克服传统以打分或定性分析为主的土地整治社会效益评价的不足,并可直观地反映土地整治社会效益实现程度。     

中国粮食进口安全综合评价研究——基于超效率DEA模型

在对粮食及粮食进口安全内涵加以界定的基础上,从粮食数量、粮食质量、粮食价格、粮食贸易、国家经济、生态环境6个方面分析中国粮食进口安全的影响因素,基于超效率DEA模型构建中国粮食进口安全评价模型。对1992—2015年中国粮食进口安全状况进行评价,结果表明,1992—2015年中国粮食进口处于安全状态,粮食进口对我国粮食价格安全和生态安全的影响程度较小,对数量安全、质量安全、贸易安全和经济安全的影响程度较大。     

国际30年来土壤食物网的研究历程与热点分析

利用文献计量学方法,研究1989—2018年来土壤食物网研究领域的热点内容,概括土壤食物网的研究脉络及国际土壤食物网未来的研究方向。结果显示:土壤生物多样性、食物网的碳氮循环功能及管理方式对土壤食物网结构的干扰是现在研究热点,而土壤食物网功能多样性、系统稳定性、及土壤食物网对全球变化的响应则是新兴的研究方向。     

互联网+背景下智慧农机大数据平台发展策略研究

随着“互联网＋”时代的到来，数据挖掘、数据共享、云计算等信息技术为农机的智能化和信 息化管理提供有效方法和手段。为更好的推动农业经济发展，有必要借助先进的信息技术手段，搭建 一个基于“互联网＋”的智慧农机管理信息数据共享平台，使我国农机管理进入大数据时代，推进智慧 农业发展。     

“互联网+"背景下农村网络扶贫新思路的探讨

本文通过分析“互联网+”时代下网络扶贫的三种新模式，指出了政府、企业、农户三方力量 各自在网络扶贫中的定位和职责，进一步夯实网络扶贫基础，从而提高扶贫治理成效。