山区核桃栽培及病虫害防治技术

山区发展核桃产业,不仅能提高山区农户经济收入,防止水土流失,还能增加林木覆盖率。系统分析山区核桃种植及病虫害防治办法。     

造林绿化后的林业技术工作探究

造林绿化的效果以及造林绿化技术受到人们的广泛关注,不仅需要种植植物,还需要重视自然规律,与当前生产环境相结合。避免对植被正常生长产生破坏作用,在植树造林过程中,使用一些新技术为绿化工程开辟新的局面,进一步提高林业生产的经济效益和社会效益,确保生态发展的协调性。重点分析和研究造林绿化后的林业技术工作,以供参考。     

高职植物组织培养技术课程项目化教学改革探析——以湖北三峡职业技术学院为例

笔者在植物组织培养技术的课程教学中,整合教学内容,结合生产实践,设计成3个教学项目和13个工作任务,构建"教、学、做"一体化的教学模式,同时完善考核评分细则,注重过程考核和建立多元化考核评价体制,在项目化教学改革后教学效果显著提高。     

数字化技术背景下机电传动控制课程教学研究

数字化技术在经济领域的应用越来越广泛,机电传动控制是一门具有重要工程应用价值的课程。分析了机电传动控制课程在教学方面存在的问题,重点探讨了课程的内容繁多、课程理论较抽象、实验教学设备缺乏、现代和传统两种教学模式互补等方面内容。根据教学中的实际情况总结了优化课程内容、增设课程设计以及开展竞赛活动等方面的具体改革措施。     

基于快速卷积神经网络的果园果实检测试验研究

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。     

甘肃省玉米生产全程机械化实践与探索

通过对玉米生产全程机械化技术的研究及推广应用,探索性地提出其主要技术模式和配套机械方案等。     

饲料中无机元素分析方法研究进展

饲料中所含的无机元素对动物生长具有重要意义。在饲料中过量添加无机元素会导致环境污染问题,也会通过食物链最终危害消费者的身体健康,因此,对饲料产品中的无机元素进行检测和动态监控尤为重要。综述了近年来饲料中无机元素含量检测主要应用的前处理方法及其含量检测技术,分析了不同前处理方法和含量检测技术的优点和不足,以期为饲料中无机元素分析方法的科学、合理应用提供参考。     

大青山南坡侧柏、油松容器苗造林技术探讨

侧柏、油松是我国北方干旱地区的主要造林树种,这些针叶树的叶子细小,叶体表面有较厚的角质层,在天气炎热的夏季也不会有较大的蒸腾量,抗旱能力较强,栽植成活率较高,而容器苗造林具有节省种子、抗干旱、耐瘠薄、造林成活率高的优点,适宜于北方干旱山区石质山地,岩石裸露立地条件差的地块造林,是干旱地区的一项成功的造林技术。文章以内蒙古土默特右旗大青山南坡造林为例,探讨侧柏、油松容器苗造林技术。