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本文结合日喀则市开展农业水价综合改革的概况以及农业用水现状,分析农业水价综合改革存在的问题,提出推进农业水价综合改革,促进农业生产持续健康发展的对策。 相似文献
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本文概述了秸秆还田的主要方式方法,以及还田后对土壤肥力与农作物的影响。秸秆还田是一项农机农艺相结合的技术性措施,科学合理的秸秆还田,不仅可以改善土壤通气性和孔隙度、降低土壤容重、加速生土熟化、增加土壤有机质含量、提高土壤肥力、促进土壤的生物活性,而且还能促进农业增产、农业增效和保护生态环境。但是若秸秆还田技术工艺不成熟、不规范,后期处理方式方法不当,极有可能滋生病菌,诱发虫害,造成农作物缺苗断垄,甚至苗黄枯死,导致大幅减产现象发生。因此,采取合理的秸秆还田措施,才能起到良好的还田效果。 相似文献
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近年来,基于数字图像处理和机器学习算法的果实自动识别检测研究已经越来越成熟。针对传统检测方法检测过程中难以满足实时性要求的缺点,采用了基于Faster-RCNN的果实快速检测模型。模型由卷积神经网络(CNN)和区域提议网络(RPN)组成,首先由CNN进行卷积和池化操作提取特征,然后由RPN选取候选区域,通过网络全连接层参数共享,由目标识别分类器和边界框预测回归器得到多个可能包含目标的预测框,最后通过非极大值抑制挑选出精度最高的预测框完成目标检测。分别对桃子、苹果和橙子的三种果实进行检测,采用迁移学习方法,使用已经预训练好的两种深度神经网络模型ZFnet和VGG16,通过数据集的训练对Dropout及候选区域数量进行参数调整完成网络调优。检测并分析果实不同布局形态下模型的检测效果。试验结果表明,当Dropout取值为0.5或0.6,候选区域数量为300时网络模型最佳,ZFnet网络中,苹果平均精确度为92.70%,桃子为90.00%,而橙子为89.72%。VGG16网络中,苹果平均精度为94.17%,桃子为91.46%,橙子为90.22%。且ZFnet和VGG16的图像处理速度分别达到17 fps和7 fps,能够达到果实实时检测的目的。 相似文献
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