基于网格的海量农业信息管理技术研究

在海量农业信息共享中的一个核心问题就是如何管理农业信息共享系统的信息资源。本文提出了一种基于网格的海量农业信息管理框架,对海量农业信息的接入、处理、存储和管理进行了讨论。     

培育水肥一体化产业 撬动水溶肥潜在市场 “全国水肥一体化技术示范推广会议暨中国·以色列水肥一体化技术应用国际峰会”在临沂召开

7月3日,"全国水肥一体化技术示范推广会议暨中以水肥一体化技术应用国际峰会"在山东临沂召开。此次会议聚集了整个水肥一体化产业链条的精英,不仅有来自相关部委的领导、国内外行业专家,还有农资生产企业、农资经销商及专业合作社的成员。会议主办方金正大集团及相关单位正是寄希望于通过有效整合与培育,实现水肥一体化产业链条各环节的协同推进,最终撬动水溶肥的海量市场。从会议透露的信息看,培育水肥一体化产业链将从政策、市场、技术以及龙头企业带动等四个方面展开。     

大数据时代计算机信息处理技术分析

随着网络通信与电子计算机技术的飞速发展,海量数据信息爆发式涌现,21世纪已经从信息时代向更高层次的大数据时代迈进。大数据时代中包含的信息包罗万象,内容纷芜繁杂,具有极高的信息价值,但是也对计算机信息数据的处理带来了更高的要求和挑战。当前的计算机数据信息处理技术无法满足海量数据处理的需要,另外获取海量数据的同时也给信息安全带来了一定的隐患。本文从界定大数据的概念和计算机信息处理技术出发,分析探讨了当前大数据时代下面临的一些问题以及今后计算机信息处理技术的趋势和方向。     

基于信息流模型的农业产业链智能管理技术框架

探索了构建农业产业链信息流模型,以＂关联数据采集-多源数据同化融合-海量数据分析处理-多用户交互应用＂为研究路线,在前人研究的基础上,重点解决海量数据挖掘和分析处理、基于领域本体的数据解析、信息编码标准等问题,集成其他相关的技术,支持农业产业链各环节的信息获取、管理、分析和利用。     

花卉数据仓库的设计开发

针对现有花卉管理系统中存在的信息分散分布、海量数据难以有效存储及无法进行多维度分析等问题 ,本文提出一种基于数据仓库及联机分析处理技术的花卉管理的一种新的方法 ,加以实现 ,并验证了该方法的有效性     

基于关联规则Apriori算法的物联网海量数据挖掘系统研究

物联网的出现为人们带来了诸多有利之处,人们在利用物联网的过程中会产生海量的数据,这些数据的不断增多加大了用户从中获取有用信息的难度,因此,物联网海量数据挖掘一直是研究的热点,面对物联网海量业务数据如何能够快速进行分析、处理、存储、挖掘,以实现有价值信息的快速提取,并服务于物联网商业决策,这是亟待解决的主要问题。将基于关联规则Apriori算法设计物联网海量数据挖掘系统。     

中国与东盟农业合作的战略选择

在经济全球化的大背景下,经济一体化与区域经济集团化并行不悖,相互促进.经济全球化推动了资源在全球范围内的优化配置,促进了各国人员、技术、信息、文化的交流,极大地推进了世界经济一体化的进程.中国与东盟在农业领域的成功合作堪称为典范.     

对新媒体时代播音员、主持人语言规范问题的思考

当前,数字、网络、移动技术获得了更为广泛的应用,播音员以及主持人亦通过不同的通信网络渠道与手机、电脑等终端完成海量信息的传输与娱乐服务。新媒体技术的普及为信息传播创造了更多的支持,能够增加受众互动,而为了更好的实现播音员、主持人互动质量,需加强语言规范化。基于此,本文对新媒体时代播音员、主持人语言规范问题进行了简要的思考,希望可以为相关工作学者提供一定的借鉴。     

基于Mahout分布式协同过滤推荐算法分析与实现

随着信息技术和互联网的发展,在信息过载的时代,用户面对海量的信息,难以正确选择。协同过滤推荐是个性化推荐中比较成熟的算法,但其稀疏性、冷启动、可扩展性问题仍然存在,尤其是不能应用于分布式推荐。在Hadoop平台上,Mahout实现了分布式基于项目的协同过滤推荐算法,该算法能够有效解决传统算法的海量数据处理的效率问题和可扩展性问题。实验结果表明,Mahout上基于项目的协同过滤推荐算法具有较好的计算高效性和可扩展性。     

数据挖掘在农业信息化中的应用进展

"数据海量,信息缺乏"是目前农业信息面临的主要问题,而数据挖掘则是处理海量信息的利器。主要分析了国内外农业信息化的现状,介绍了当前主流的数据挖掘技术工具和方法以及数据挖掘技术在农业信息化方面主要应用的实例。     

数字图书馆高可用性的新视角

海量信息的有效组织与存储是数字图书馆的关键,对目前国内外可行的资源存储格式及存储架构进行比较与分析,探讨高可用性数字图书馆的一种可行的技术方案.     

基于HBase的农产品贸易数据存储研究

近年来随着社会各类信息与数据量的日益爆增,社会各界都认识到海量数据的重要性和利用价值。同时伴随着海量数据存储与处理技术的不断进步与推广应用,大数据时代已经到来。在面对海量数字资源的存储与检索上,传统关系型数据库在性能上有所降低,通过对分布式HBase数据库进行研究,分析其架构特点和处理海量数据的优势,完成了基于HBase的海量农产品贸易数据的设计与数据导入,并通过和传统关系型数据库在数据检索方面进行对比分析进行性能验证。     

网络环境下的高校图书馆信息服务工作

随着信息技术的快速发展,原本各自独立的信息服务机构正走向全球一体化和网络化的新境地.我国高校图书馆的信息服务已经发生并将继续发生重大的变化.传统的封闭型高校图书馆必将被现代的开放型高校图书馆所代替.     

基于Google Earth的三峡库区地质灾害专业监测预警信息集成应用

监测预警是三峡库区地质灾害防治的主要措施,对其产生的海量信息进行有效管理是对库区进行有效防灾减灾和管理决策的基础。Google Earth作为一款免费提供全球三维遥感影像数据的虚拟地球软件平台,在对地质灾害专业监测预警信息集成管理和展示方面具有成本低、实施快、展示逼真等优点。在分析三峡库区地质灾害专业监测数据组成及其安全性、用户可视化的空间认知过程和习惯等的基础上,提出了三峡库区地质灾害专业监测预警信息集成方案,并利用Google Earth提供的功能予以实现,取得了较好的效果,也表明Google Earth在地质灾害信息集成、管理和展示等方面具有广阔的应用前景。     

农业信息服务与社会主义新农村建设

随着全球经济一体化和农业科学技术的发展,农业信息服务已显示出了强大的生命力.本文在分析了加强农业信息服务对促进我国社会主义新农村建设的影响和我国农业信息服务面临的困境的基础上,提出了加强农业信息服务的方法和建议.     

网络环境下图书、情报、档案一体化发展的思考

图书、情报、档案的一体化已经成为信息资源建设的发展趋势。从我国图书、情报、档案的信息资源状况出发,阐述了网络环境下图书、情报、档案一体化发展的目标和建设模式,提出了实施步骤,分析了一体化过程中应注意的相关问题。     

不同施肥处理对甜椒生长性状、产量产值及土壤肥力的影响

为探索甜椒种植的最佳施肥方式,提高甜椒产值产量。以优质甜椒品种富裕(35-613)为供试材料,设置3种施肥处理,即常规施肥(T1处理)、水肥一体化+水溶肥料施肥(T2处理)、单施基肥处理(CK处理),同时监测土壤变化,研究不同施肥处理对甜椒生长性状、产量、产值以及土壤肥力的影响。结果表明：与单施基肥处理(CK)相比,常规施肥处理与水肥一体化+水溶肥料施肥处理均能增加甜椒果长和果重,促进甜椒结果、壮果,其中,水肥一体化+水溶肥料施肥处理在减少化肥投入的基础上增加了甜椒的产量和净产值,效果最好,并且能有效提高土壤养分,缓解土壤酸化,适合田间推广使用。     

水肥耦合对露地松花菜产量、品质及干物质积累的影响

【目的】通过田间试验,研究了水肥耦合对露地松花菜产量、品质及干物质积累的影响,探求水肥一体化条件下露地松花菜高产质优的高效灌水施肥方法.【方法】以"青梗松花100天"为供试材料,设传统大水漫灌常规施肥(CK)以及水肥一体化条件下3个灌水下限(田间持水量的80%、田间持水量的60%、田间持水量的40%)和3个施肥水平(常规施肥、节肥20%、节肥40%)的双因素交互试验.【结果】除了水肥一体化节肥40%的3个处理,水肥一体化等量施肥和水肥一体化节肥20%的各处理经济产量均高于传统的水肥处理(CK),相比提高了9.0%～15.4%;水肥一体化下F2W1处理花球中含有较高的维生素C、可溶性蛋白和可溶性糖含量,并有较低的硝酸盐含量;幼苗期和营养生长期水肥一体化条件下各处理的干物质积累量显著高于传统水肥处理,但在花球生长期差异不显著;水肥一体化条件下各处理的水分利用效率显著高于传统水肥处理(CK).【结论】推荐在兰州市榆中县高原夏菜松花菜的露地生产栽培中使用水肥一体化膜下滴灌技术,其中F_2W_1是一种较佳的肥水组合,且最优的水肥耦合灌水量应控制在2 181m~3/hm~2,施肥量以N 411kg/hm~2、P_2O_5 255kg/hm~2和KO_2 341kg/hm~2最优.     

海量空间数据提取、整合与制图表达方法概要

海量空间数据提取、整合与制图表达方法是农业与环境科学、地学、制图学、信息科学及计算机科学多个学科方法融合形成的新方法,主要是通过数据模型设计和海量空间信息分析与制图表达流程设计,对农业与环境领域产生的海量、异源、异质、异构、异形信息进行有效的抽提、关联、分析与专题图制图表达。该方法可用于对不同地区、不同时段、不同调查获得的海量观测数据、地图数据、遥感影像数据进行抽提与分析,从而能适应现代农业与环境研究主题中,研究区域尺度变大、对区域内信息精度要求提高、对系统内多要素进行量化表征的需求。依据笔者多年科研实践,本文介绍了这一方法的边界与内涵、应用范围、相关概念、基本思想与主要内容,为农业与环境领域的科研及管理人员了解和在今后采用这新的一方法提供参考。本方法作为一种大数据分析方法,可广泛用于土壤资源数量与质量评价、气候变化、作物适生性分析、环境质量演变、农业面源污染源防治、水土流失防治、抗旱防涝减灾等多专业领域,也可用于对土壤肥力、环境质量等要素进行精准化、定量化和可视化表达,使农民和相关行业技术人员更易于采用现代技术和公益性科研成果,并为国家实施农业与环境奖惩政策提供科学依据。海量空间数据分析方法的核心是根据科学目标界定对海量空间信息的分类依据,并按照信息类型对异源空间信息进行赋码、抽提与表达。由于海量空间数据集数据结构的水平与垂直方向特征,在对海量空间信息进行分析时需要采用空间集四元表达式。利用四元表达式判定各异源数据逻辑结构与存储结构异同,以逻辑结构的归一化带动对实体库的抽提、整合与表达。在农业与环境科学研究范畴应用本方法时,易出现的问题是数据分析处理过程中科学目标的弱化以至迷失。因此不仅在进行海量空间信息分析之初需要准确界定科学及专业目标,分层次进行数据分析流程设计,在数据分析过程中还应当及时审视科学或专业目标的落实。农业与环境领域专业人员对数据分析科学目标理解最到位,应完成高层级分析流程设计,并按方法学规范编制流程设计文档。     

基因本体论研究进展及在生物信息数据库中的应用

随着cDNA微阵列等生物技术发展的日新月异,产生了大量丰富的生物信息资源,海量生物信息与知识的共享是当前生物学研究面临的瓶颈问题,相对于其他查询与搜索工具,由本体论发展而来的基因本体工具在解决海量生物Web信息共享时具有独特优势,从而有望实现世界范围内的知识共享和智能信息集成.本文概述本体论和基因本体论的概念、研究进展以及基因本体论在生物信息数据库中的应用等情况,并对基因本体论在海量生物信息处理中的应用与研究前景进行了展望.