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中国海洋类高等院校定位研究 总被引:1,自引:0,他引:1
在综述高校定位理论基础上,结合海洋类高等院校自我定位的现状,分析海洋类高等院校发展定位存在的两大误区:理念上追求"类型求全、层次攀高、规模求大、水平一流";行为上存在办学特色缺失。海洋类高等院校定位重构因应方略是,充分建构由政府、高校与市场三个主体参与的适度引导、自我分析、面向市场的运作机制。 相似文献
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[目的]检验专用肥在特色稻生产上的应用效果,为特色稻的高产栽培提供技术参考.[方法]以特色稻红稻8号为试材,基于化肥减施增效综合技术模式,于2020年在遵义市播州区石板镇茅坝村卓豪农业沐恩寺基地设置4个不同施肥水平试验研究几种配方肥、配方肥+绿肥处理对特色稻分蘖能力、产量性状、产量与经济效益、土壤肥力的影响.[结果]不... 相似文献
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[目的]针对育肥猪采食行为识别误差大、检测速度慢等问题,提出一种具有轻量化结构的育肥猪采食行为检测模型,实现对育肥猪采食行为的快速检测与采食时长统计。[方法]以YOLO v5L目标检测算法为基础,构建侧视视角下的猪只采食行为检测模型。对比更换不同轻量化主干网络后对模型检测效果的影响,选取性能最优的模型;改进ShuffleNet V2网络结构基本单元,采用Mish激活函数提高模型泛化能力与推理速度,引入SE注意力机制给予目标特征更高的权重以提高目标识别精度;对比分析模型增加非营养性访问行为检测前、后的采食行为识别准确率。[结果]优化后的育肥猪采食行为检测模型大小为38.2 MB,计算量为37.8 GFLOPs,视频检测平均帧耗时7.6 ms。与非营养性访问行为进行区分识别后,猪只采食行为检测识别准确率为96.4%,召回率为92.5%。模型检测采食时长与人工统计采食时长相对误差为6.1%。[结论]改进的YOLO v5L-ShuffleNet网络模型检测速度和模型大小均能满足实际生产需求,可在复杂养殖环境中全天候识别育肥猪采食行为。 相似文献
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提出了一种针对锂离子电池设计的充电电流可变、放电电压恒定的高效率双向DC-DC电源装置模型.通过对该模型进行理论推导和控制器仿真,确定了以PID算法作为软件设计的核心,同时建立开关电源小信号模型,得出开关状态及其数学模型,并选择合适的控制器作为闭环控制的核心,建立MATLAB数学仿真模型,验证了控制算法的合理性和正确性,为双向DC-DC电源设计提供了可靠的理论依据及设计参考. 相似文献
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