谈贮木场木材检验方法

本文试从节子的检验、裂纹的检验、干形缺陷的检验、木材结构缺陷的检验、真菌引起的缺陷检验、伤害的检验等几个关键层面，展现原木各种缺陷的检验方法，加强贮木场木材检验工作。     

市场白条猪肉的检验

市场白条猪的检验应以现志感官检验，综合判断为主．特殊情况下，结合快速检验来确定．本文按检验顺序简述感官检验的体会．     

木材检验工作与企业经济效益最大化

木材检验工作，对于木材生产企业的健康发展意义重大，需要切实做好。鉴于此，应不断探索新的木材检验方法和途径，努力提高木材检验员的检验水平，以实现企业经济效益的最大化。本文试从木材检验的工作准备，具体技术操作等两个层面探析木材企业木材检验工作，力求有所突破。     

固定效应空间误差分量模型的空间相关性检验

本文研究固定效应设定下，空间误差分量（Spatial Error Components，SEC）模型的空间相关性边际检验、条件检验和转换检验.Monte Carlo模拟实验证明，转换检验有更小的水平扭曲和优越的检验功效，且不受固定效应大小影响，是经济计量实证中理想的检验统计量；转换检验有限样本性质受空间权重矩阵的选取和N、T影响较小；选取Queen型矩阵或更大的样本量将增大边际检验的功效，但会导致更大的水平扭曲.     

食品微生物检验内容及新方法

本文叙述食品微生物检验内容，食品微生物检验发酵法、纸片法检验方法，重点叙述防疫站、生产单位广泛采用纸片法的检验过程及检验仪器的改进。     

检验科免疫室实习生带教工作体会

临床医学检验实习是临床检验专业学生把在校所学到的基础理论知识与临床检验操作技能相结合的过程，是实习生走向工作岗位的过渡阶段。随着免疫学和免疫学技术的发展，免疫学检验已成为临床医学检验中的一个重要部分，免疫室也就成为检验科一个重要部门。免疫学检验其内容繁多、检测复杂，目前还没有完全机械化，所以不但要求检验工作者理论基础扎实，而且要有训练精湛的操作技能，因此在教学过程中不但要重视学生的理论学习，更要注重实际操作能力的培养。     

试论木材检验工作存在的问题及对策思考

木材检验工作是确保木材质量的基础，只有做好木材检验工作，木材产品的质量才能得到保障。因此，木材检验是木材产品的生产经营过程中不可缺少的重要环节。鉴于此，本文试从木材检验工作过程中存在的问题、木材检验工作的管理与对策两个层面论述了加强木材检验工作有效管理的问题，希望对木材检验工作的改进和完善有所帮助。     

谈如何提高木材检验工作与检验技术水平

林业要实现生态、社会和经济状况的跨越式发展，就要完善企业管理，在木材检验上下功夫，必须加强和提高木材检验水平，结合林学基础理论与木材检验工作，寻找木材检验工作的最佳技术途径。     

锯卡运动轨迹对锯条平行度的检验方法分析与探讨

根据现行标准，分析了木工带锯机锯卡运动轨迹对锯条平行度的检验方法和使用的检验工具，指出正确理解检验方法的要点和目前检验用带锯条或无齿钢带代替检验钢带作为测量基准，不能满足测量基准的精度要求。提出用辅助平板贴靠无齿钢带作测量基准，解决检验钢带既薄又长，加工困难的问题。该方法可减少测量时的系统误差，提高测量基准精度，为带锯机整机几何精度检验结果的判定和评价质量提供了保证。     

锯卡运动轨迹对锯条平等度的检验方法分析与探讨

根据现行标准，分析了木工带锯机锯卡运动轨迹对锯条平行度的检验方法和使用的检验工具，指出正确理解检验方法的要点和目前检验用带锯条或无齿钢带代替检验钢带作为测量基准，不能满足测量基准的精度要求。提出用辅助平板由靠无齿钢带作测量基准，解决检验钢带既薄又长，加工的问题。该方法可减少测量时的系统误差。提高测量基准精度，为带锯机整机几何精度检验结果的和评价质量提供了保证。     

Agricultural remote sensing big data: Management and applications

Big data with its vast volume and complexity is increasingly concerned, developed and used for all professions and trades. Remote sensing, as one of the sources for big data, is generating earth-observation data and analysis results daily from the platforms of satellites, manned/unmanned aircrafts, and ground-based structures. Agricultural remote sensing is one of the backbone technologies for precision agriculture, which considers within-field variability for site-specific management instead of uniform management as in traditional agriculture. The key of agricultural remote sensing is, with global positioning data and geographic information, to produce spatially-varied data for subsequent precision agricultural operations. Agricultural remote sensing data, as general remote sensing data, have all characteristics of big data. The acquisition, processing, storage, analysis and visualization of agricultural remote sensing big data are critical to the success of precision agriculture. This paper overviews available remote sensing data resources, recent development of technologies for remote sensing big data management, and remote sensing data processing and management for precision agriculture. A five-layer-fifteen-level (FLFL) satellite remote sensing data management structure is described and adapted to create a more appropriate four-layer-twelve-level (FLTL) remote sensing data management structure for management and applications of agricultural remote sensing big data for precision agriculture where the sensors are typically on high-resolution satellites, manned aircrafts, unmanned aerial vehicles and ground-based structures. The FLTL structure is the management and application framework of agricultural remote sensing big data for precision agriculture and local farm studies, which outlooks the future coordination of remote sensing big data management and applications at local regional and farm scale.     

基于空间数据仓库的农业大数据研究

农业大数据能从海量的农业数据中寻找和挖掘有价值的数据以及隐藏的信息,准确把握数据之间的内在联系和规律,是发展现代农业的重要推动力。空间性是农业数据的重要特征之一,将空间数据仓库的理论和技术运用到农业大数据中是发展农业大数据的关键。空间数据仓库是数据仓库技术在空间领域的延伸,它能有效地存储、组织和管理农业空间数据,实现农业异质数据转换、集成与调度,并为农业数据分析提供支撑环境。讨论分析了农业大数据的体系结构,并利用空间数据仓库在空间数据处理上的优势,结合空间数据挖掘的理论知识,从数据采集、数据集成处理、数据分析和数据应用4方面对农业大数据进行了全面的研究和分析,最后针对我国农业大数据的研究现状提出了一些建议和思考。     

农田环境数据采集系统的研究与设计

根据精准农业的需求,结合嵌入式技术、无线远程通信技术、GPS定位技术以及传感器技术等领域的最新研究成果,设计了一套能够实时采集多种农田数据的系统。该系统可以采集、显示多种农田数据,还能够经GPRS网络实现远程数据传输,远程数据中心建有数据库,可供用户随时浏览环境数据。此系统适合远程条件下对分散农田环境信息进行监测与管理,为农田管理决策、智能控制等提供数据支持。     

图书馆馆藏数据中存在的问题及对策

馆藏数据是读者了解馆藏文献资源的窗口，规范、优化馆藏数据，进而提高馆藏数据的质量是图书馆为读者提供满意服务的有力保障。结合图书馆馆藏数据维护工作实际，分析了馆藏数据中存在的问题，提出了提高馆藏数据质量的应对策略。     

用Matlab实现跨平台多数据库系统查询

经多年技术积累和不断研究,不同单位或个人在不同计算机系统上都有应用效果好、方法独特的应用软件与对应的数据库。但地学领域不同单位、不同学科往往拥有的资料内容不同、存放形式不一,同一套资料在不同的计算机系统上存放方式也不一样,造成资源浪费,成本增加。因此,要寻找一种有效的方法,方便地获取不同环境下的地学数据。Matlab集处理、图形图像、仿真于一体,拥有包括数据库在内的许多专用工具箱。利用Matlab的交互查询与编程查询2种方式实现了不同数据库之间的数据查询与共享。实践表明,这是实现跨平台、跨系统的不同数据库数据共享的一种较为方便、理想的方式。     

Classification of Hyperspectral Data: A Comparative Study

In general, the analysis of hyperspectral remote sensing data by means of pattern recognition and/or classification is known to be data dependent. Thus, conventional methods for classifications may not be applicable due to the large amount of data collection used to characterize hyperspectral data in terms of optimality and computational time. In this paper, efficient classification methods of hyperspectral data are presented. Hyperspectral signatures are then extracted for eight different sample types (bare soil, soybean, mixed weeds, combination of soybean and weeds, sicklepod, entireleaf morning glory, pitted morning glory, and common cocklebur) and used for observing their spectral properties for detection and/or classification. The hyperspectral data that are analyzed in this paper are point source data collected from handheld spectrometers. The resulting data classification is reported accordingly and a comparative study among the various methods is made to ascertain their applicability to discriminate between the various sample types.     

无线传感器网络中数据融合隐私保护技术研究

在无线传感器网络中,数据融合是解决节点资源和能量受限的重要技术手段。传感器节点采集敏感私密数据时,融合操作会造成这些隐私数据的暴露。因此,如何在对数据进行充分融合的同时保证其隐私性是无线传感器网络研究面临的一个挑战。首先,根据方案中实现数据隐私保护的根本方法,对现有基于隐私保护的数据融合技术研究现状进行了分类介绍。然后,深入分析比较了典型算法的性能指标,如隐私保护能力、通信开销、运算开销等。在此基础上,探讨了该领域的未来研究方向。     

Development of an automated climatic data scraping, filtering and display system

One of the many challenges facing scientists who conduct simulation and analysis of biological systems is the ability to dynamically access spatially referenced climatic, soil and cropland data. Over the past several years, we have developed an Integrated Agricultural Information and Management System (iAIMS), which consists of foundation class climatic, soil and cropland databases. These databases serve as a foundation to develop applications that address different aspects of cropping systems performance and management. In this paper we present the processes and approaches involved in the development of a climatic data system designed to automatically fetch data from different web sources, consolidate the data into a centralized database, and delivery the data through a web-based interface.Climatic data are usually available via web pages or FTP sites. The exact steps to scrape data from different sources vary depending on how the data are rendered. The climatic data building process presented herein is broken down into 5 major program modules, corresponding to different phases of the process: Data Requester, Data Fetcher, Data Parser, Data Filter, and Data Explorer. The Data Requester is responsible for processing the web pages that lead to the determination of the requested weather data. The Data Fetcher is responsible for fetching weather data that is made available by the data sources based on the request from the Data Requester. The Data Parser is responsible for decompressing and parsing the contents of the original data file and saving the data to an SQL Server 2005 database. The Data Filter is responsible for data quality control and for estimating missing data and saving the filtered data. The Data Explorer is designed to provide web-based user access to the consolidated and filtered climatic data using both dropdown lists and map-based navigation.Three types of data are stored in the process: original climatic data in file format, parsed climatic data in SQL Server database, and filtered climatic data in SQL Server database. The resulting consolidated and filtered climatic database provides a common foundation that allows us to develop diversified applications that require dynamic access to near real-time data. A number of applications have been and are being developed that seamlessly access the foundation class climatic database. Collectively these applications address water conservation, crop production and management, land use suitability analysis, and bioenergy refinery site selection.     

大数据时代农业信息服务的技术创新

农业数据属于典型的大数据,将大数据技术应用于农业信息服务领域,不仅可为农业信息服务技术带来革命性进展,还可促进农业产业的整体进步。概括了农业信息服务中存在的与大数据相关的问题,认为农业大数据需要农业信息服务实现技术创新,主要包括：农业大数据智能处理技术、农业大数据决策本体技术、农业信息化云服务人机交互技术,并分别就这三个方面提出了技术方案设想和重点研发任务。农业信息服务领域大数据的发展和应用前景广阔,这必将加快农业信息化的进程、促进产学研等的有效结合,有望很快在技术和应用上实现突破。建议成立国家级农业大数据共享联盟,开展基于大数据的农业信息服务示范,公共资金应大力支持相关基础研究。     

一种U盘数据采集系统的设计

采用 USB Host 器件 CH375与增强型单片机 STC89C51RD 实现 U 盘接口,设计了大容量数据采集系统。该系统遵守 USB 海量存储设备类规范中的 Bulk-Only 和 UFI 子规范,支持 FAT16文件系统。大量现场采集数据可以及时保存到 U 盘之中,并且可随时读取 U 盘通过液晶显示器以文本或曲线方式进行数据回放。利用 U 盘的良好移动性,与计算机进行数据交换十分方便,达到现场数据采集、室内数据分析的目的。