研究网络文化改进高校思想政治教育

网络文化具有不同于现实丰十会文化形态的特性，网络文化的特性使网络用户作为主体参与网络活动具有不同于现实社会生活主体的特点。大学生是网络文化活动的重要参与者。高校思想政治教育应当研究网络文化与大学生的互动关系以及网络文化对大学生成长的影响，在坚持优良传统的基础上不断创新，积极主动地运用现代科技手段，营造良好的网络文化环境，卓有成效地开展网络思想政治工作，引导大学生健康成长。     

Network on veterinary medicines initiated by the European Federation For Pharmaceutical Sciences

The European Federation for Pharmaceutical Sciences (EUFEPS) was founded 25 years ago by more than 20 national pharmaceutical societies and faculty members. As a pan‐European organization, it brings together pharmaceutical societies as well as academic, industrial and regulatory scientists engaged in drug research and development, drug regulation and education of professionals working in these fields. EUFEPS represents pharmaceutical sciences in Europe and is recognized as such by both the European Commission and the European Medicines Agency. EUFEPS cooperates with the European Federation of Pharmaceutical Industries and other European organizations and maintains global connections with agencies such as the US Food and Drug Administration and the American Association of Pharmaceutical Scientists. EUFEPS has established specified networks forming the basis of its activities. The creation of a Network on Veterinary Medicines is prompted by the manifold problems resulting from the use of veterinary drugs and its inherent interconnections with human medicine, environmental and public health. A long‐term goal of this initiative was to expand the spectrum of available therapeutics for use in animals, including the development of innovative delivery systems.     

基于注意力机制的小样本啤酒花病虫害识别

为提高啤酒花产业的品质和产量,针对于传统人工识别鉴定难度大,效率低和客观性不够,以及啤酒花病虫害识别无大型公开数据集等问题.本文提出一种基于软注意力机制的小样本啤酒花病虫害识别方法,对传统深度残差网络ResNet模型进行改进,并使用图像增强技术-直方图均衡化处理图片得到新的数据集.实验结果表明,在小样本情况下,相比于传...     

可穿戴设备部署位置对羊只行为识别的影响与分析

羊只的行为状态能够直接反映其健康状况及所处的生理阶段,为实现自动化的羊只行为识别,以圈养的小尾寒羊为试验对象,构建一个基于加速度传感器的可穿戴式行为监测装置。利用MPU9250为核心的九轴姿态传感器采集羊只静止、行走和进食的行为信息,并将传感器分别部署在羊只颈部、背部靠近前腿处、前腿和后腿四个不同的位置。对于采集的数据,利用去噪和降维进行预处理,并分别利用k-means和SVM进行分类识别。k-means均值聚类算法对颈部处的行为识别准确率最高,为79.34%,SVM支持向量机算法对颈部处的行为识别准确率最高,为92.63%。SVM算法用于羊只行为识别的整体准确率高于k-means,且传感器部署在羊只颈部时在不同识别方法下,识别效率均优于其他部位。研究结果对于构建自动化的羊只行为检测系统具有重要的现实意义。     

森工劳动保障计算机网络需求分析

本文针对劳动和社会保障的具体义务,对森工劳动和社会保障计算机网络进行了分析.     

BP神经网络在储粮害虫分类中的应用研究

综合利用计算机视觉技术和BP神经网络技术,实现对粮仓害虫的无损检测.通过对粮仓害虫图像的CCD图像预处理,获取了几何特征和不变矩等15个特征参数,并通过优化选取其中七个参数输入神经网络进行训练.仿真结果表明训练网络对粮仓四类常见害虫的识别率达到了85%,得到了较好的识别结果.     

浅析防火墙对网络安全的作用

文中就信息网络安全内涵发生的根本变化,论述了网络防火墙安全技术的分类及其主要技术特征。     

基于神经网络的树叶识别系统研究

在林业系统注册树木种类时,通常采用大量树叶上的可见外形特点来辨别数目繁多的树木种类。针对此问题,本文提出了基于神经网络的树叶识别方法,该方法建立并管理一个分等级的树叶图像体系,通过对不同种类树叶的边缘提取来识别每种树叶的特征点,从而得到树叶的外部轮廓来区分树木种类:给出了相应的改进型神经网络算法,并给出详细的论述过程:最后,通过Java语言给出了系统实现并做了大量的数值仿真。结果证明本文方法是可行有效的。图4表1参8。     

基于CNN-Transformer的农作物病虫害知识问答意图识别与槽位填充联合模型

意图识别与槽位填充是农作物病虫害知识问答中问题理解的两个重要任务。在已有面向农业领域的研究中,上述任务仍被视为两个完全独立的子任务,并且未充分利用意图识别与槽位填充的语义信息。为此,该研究提出一种基于CNN-Transformer的意图识别与槽位填充联合模型（CDPCT-IDSF）。该模型根据农作物病虫害文本语义复杂设计CNN网络与多层Transformer结合强调局部的有用信息以缓解语义缺失问题;然后在Transformer解码器中引入对齐保证输入与输出一对一关系以提高识别正确槽位标签的能力。此外,进一步构建了包含20个意图类别、12个槽位类别和11242条标注样本的农业病虫害知识问答数据集进行对比试验,CDPCT-IDSF模型在该语料库上的槽位填充F1值为94.36%,意图识别精度为92.99%,整体识别精度为87.23%,优于其他对比模型,结果证明了所提模型在农作物病虫害意图识别与槽位填充任务上的有效性,可为面向农作物病虫害的知识问答研究提供理论支撑。     

设施园艺电驱移动平台轮毂电机设计及其磁-热耦合性能

针对设施园艺作业场景下电驱移动平台的低速大扭矩牵引作业需求,该研究设计了一种减速内转子轴向磁通轮毂电机,建立电机的电磁有限元模型并分析其电磁和损耗特性。考虑到绕组电阻率受温度变化影响,构建基于热网络法的轮毂电机磁-热耦合改进模型。与台架试验结果相比,基于改进模型获得的转矩预测值较传统模型的精度提高了5.33%,验证了模型的正确性。利用改进模型分析了温度和相电流对电机转矩特性的影响,仿真结果表明,输出转矩随电机温度增加而降低;在0～20 A,电机平均输出转矩与相电流呈线性关系。试验结果表明,轮毂电机功率随转速增加而增大,峰值功率可达4.59 kW,而转矩基本保持恒定;在转速450～900 r/min、转矩300～600 N·m时,电机效率高达93.2%。研究结果可为轴向磁通电机初步设计与多场耦合影响下电机性能分析提供思路。