瓜州县立足产业兴旺打造乡村振兴新高地

近年来,瓜州县坚持把产业兴旺作为乡村振兴的核心,按照"龙头带动、政府推动、市场驱动、农民联动"的思路,聚焦农业发展、农村繁荣、农民增收,着力打造乡村振兴新高地,为乡村经济社会高质量发展提供最强有力的支撑.     

基于空间生产理论的农村人居环境整治研究

农村人居环境综合整治是实施乡村振兴战略的关键环节,关乎农民群众的生活空间质量。因此,基于空间生产理论,构建以意识空间、表层空间和生活空间为基础的空间模型,分析三种空间之间的关系以及农村人居环境现存的问题,从而为农村人居环境整治提出相应的策略,确保农村环境整治的可持续性。     

乡村振兴战略背景下农村集体经济发展策略

乡村振兴战略是基于我国乡村发展现状所实施的重要国家战略,以推动农村集体经济增长为主要目标,全面促进乡村振兴。然而,现今农村集体经济发展并不顺利,还存在诸多不足需要改进。文章深入分析乡村振兴发展战略及农村发展集体经济的意义,并根据当前农村集体经济发展中面临的困难提出相应对策,以期实现我国农村集体经济进一步发展。     

美国白蛾高毒白僵菌菌株筛选及其与高效氯氰菊酯的相容性

美国白蛾Hyphantria curtea(Drury)是一种重要检疫害虫[1].对美同白蛾的防治,目前主要采取化学与生物防治相结合的策略,高效氯氰菊酯是化学防治常用药剂之一,生物防治主要包括昆虫病原微生物的利用和人工释放天敌[1-2].球孢白僵菌Beauveria bassiana是一类对多种昆虫具有致病性的虫生真菌[3],目前利用该类病原物防治美国白蛾的研究报道较少.作者以对鳞翅目害虫高毒的6株球孢白僵菌为材料[4],筛选了高效菌株,并对其与高效氯氰菊酯的相容性进行了研究.     

战略群组视角下湖南省茶产业竞争优势与策略研究

“一带一路”战略的提出,促使我国茶叶市场有了逐渐的改善;然而,茶叶企业的竞争依然激烈,尤其是随着茶叶定位的多样化、功能性的增强,加剧了茶产业之间的竞争.基于战略群组理论,以湖南茶产业为样本,通过对湖南茶产业进行战略群组划分,进而分析其竞争优势,提出相应的管理创新策略,为湖南茶产业解决当前问题以及提高湖南茶产业的市场竞争...     

乡村振兴背景下的农村生态治理路径研究

在乡村振兴的背景下,乡村生态振兴应该做到与时俱进,首先要深入学习贯彻习近平关于生态文明建设的重要理论;其次应加强生态文明法制化的建设,以多元治理的方式提升治理的效能;最后提高农民生态文明意识也是实施乡村生态振兴的内在要求。     

用.NET Remoting进行分布式计算

随着计算机软硬件的发展,各行各业对计算机的应用也越来越广,其中企业网对分布式计算的需求也日益强烈,过去主要应用DCOM来开发,如今采用.NET Remoting开发,开发效率更高了,速度也更快了.     

辽宁新农村信息化建设战略研究

在对辽宁省农村信息化现状深入分析的基础上,结合辽宁省地域和经济等方面的特征以及辽宁省新农村建设的具体内容,提出了因地制宜地采取不同模式推进信息化,结合小城镇建设等发展战略加快辽宁省农村信息化建设.     

改进MobileViT网络识别轻量化田间杂草

为解决现有的田间杂草识别方法无法兼顾高准确率与实时性的问题,该研究提出了一种基于改进MobileViT网络的轻量化杂草识别方法。首先,该方法使用高效的MobileViT网络构建杂草特征提取网络,在保证特征提取能力的同时实现更少的模型参数量与计算量;其次,通过高效通道注意力机制加强下采样后特征图中的重要特征,进一步提升模型的特征提取能力;最后,特征提取网络中的MobileViT模块被用于同时学习局部语义信息和全局语义信息,仅通过少量模块的组合便能够准确地捕捉到不同类别杂草与作物间细微差异。为验证该方法的有效性,该研究以农田环境下采集的玉米幼苗及其4类伴生杂草图像为数据进行了模型训练,试验结果表明,该方法的识别准确率、精准度、召回率和F1分数分别为99.61%、99.60%、99.58%和99.59%,优于VGG-16、ResNet-50、DenseNet-161、MobileNetv2等常用卷积神经网络;同时,可视化结果表明该方法能够有效提取杂草图像中的关键特征,并抑制背景区域对识别结果的影响。该研究提出的方法能够精准、快速地区分出农田环境下形态相似的多种杂草与作物,可为智能除草设备中的杂草识别系统设计提供参考。     

基于YOLOv8改进的蚕虫检测与计数方法

该研究旨在解决桑蚕养殖过程中对蚕虫计数的难题,特别是针对蚕虫目标小、分布密集且易被遮挡的特点,通过改进的目标检测算法,实现对蚕虫数量的高效、准确检测与计数,以支持蚕虫的科学喂养与健康成长管理。本文提出了一种基于YOLOv8模型改进的蚕虫检测与计数新方法（SDM-YOLO）。该方法的核心创新包括：1) 引入RCS-OSA模块作为残差模块,替代原YOLOv8中的C2f模块,以增强网络的多尺度特征提取能力并融合不同感受野的信息,提升对密集分布蚕虫的识别能力;2) 改造检测头为动态预测头（dynamic prediction head）,结合尺寸、空间和通道三个维度的特征信息,提高蚕虫识别的精确度,减少误检;3) 优化损失函数,采用EIOU LOSS作为边界框回归的损失函数,以改善密集场景下蚕虫目标的漏检问题。经过试验验证,SDM-YOLO方法在多个评估指标上均表现出色。具体而言,该方法在精确度上达到了88.2%,召回率为87.2%,平均准确度mAP@0.5为93.2%,而mAP@0.5：0.95也达到了74.7%。这些结果充分证明了与一阶段检测模型YOLO系列相比,SDM-YOLO在蚕虫检测与计数方面具有比较明显的优势。