大口胭脂鱼鱼种的摄食节律和日摄食率

用肠饱满指数法测定了池养大口胭脂鱼Ictiobus cyprinellus鱼种的摄食节律与日摄食率。结果表明:大口胭脂鱼鱼种有明显的摄食节律,10:00~18:00为摄食高峰期,22:00摄食活动基本停止,6:00摄食强度明显回升,每天约有6 h的停食时间。主要养殖季节6、7、8月,该鱼种的日摄食率(单位鱼体重每日的摄食量)分别为34.9、121.5、74.1 g/(kg.d)。     

面向精准服务的图书馆用户画像研究

[目的/意义]为了适应大数据时代图书馆创新发展的需求,推动基于用户画像的图书馆精准化服务的实现。[方法/过程]本文基于某市图书馆读者的交互数据,结合TF-IDF算法和LDA建模方法提取交互式文本特征,构建并分析了多维度多视角的读者画像数据。[结果/结论]通过对读者属性特征的揭示,提供了一种全面立体刻画用户的框架,为图书馆的精准推荐和服务提供新思路。     

新型大球包膜控释肥在土壤中的淋溶特征

通过土柱淋溶模拟试验研究果树专用新型大球包膜控释肥在土体中的淋溶特征以及对土壤淋滤液pH、EC变化和N、P、K、Mg等养分淋失的影响.结果表明,新型大球包膜控释肥处理淋滤液pH值显著高于未包膜肥料处理,但与不施肥处理和其他2种控释肥处理差异不显著.在整个淋溶过程中,新型大球包膜控释肥处理淋滤液EC值和淋滤液中无机态氮、水溶性磷、水溶性钾含量在淋溶前期显著低于速效肥料处理,但在淋溶后期显著高于其他2种控释肥处理.新型大球包膜控释肥无机态氮、水溶性磷和水溶性钾的淋溶损失率分别为38.72％,1.91％和24.76％.新型大球包膜控释肥与未包膜肥料相比显著减少了养分的淋溶损失,降低了施肥对地下水质的影响.     

森林生态站大数据快速存储与索引方法

针对森林生态站中大量图像、视频、GIS数据等非结构化数据以及生态指标等结构化数据存储效率低、检索性能差的问题,提出了基于Hadoop和HBase的森林生态站大数据存储框架。基于所提出的框架,给出了森林生态数据存储业务流程,并对森林生态大数据平台涉及的核心技术进行了优化:①设计预分区算法保证数据在集群中均匀分布。②根据生态数据特点科学设计了RowKey,实现生态数据的快速检索。③针对原生HBase不支持多条件查询问题,设计基于索引数据和服务器性能评估的ElasticSearch索引分片放置策略,以此基于ElasticSearch的二级非主键索引技术优化多条件检索HBase生态数据库。④针对生态站海量小图像存储困难问题,提出基于数据站点及时间关联性的打包合并策略。⑤解析GIS数据使之进行高效存储。通过实验对以上理论进行验证。结果表明,ElasticSearch索引分片放置策略比默认分片策略的查询时间平均减少20 ms,比基于改变ElasticSearch评分策略的查询时间平均减少20 ms。结构化数据规模为1×108条时,系统的检索时间为1.045 s,比原生HBase检索速度提升3.99倍,在非结构化数据为1×107条时,采用数据站点及时间关联性的打包小图像策略是基于SequenceFile合并效率的1.15倍,是原生HBase的1.79倍;在1×104次并发用户的情况下,优化后的每秒查询数是原来的1.88倍,每秒吞吐量是优化前的1.74倍,系统响应时间比优化前降低69.5%。结果表明,本文所提出的方案在集群负载均衡、海量结构化和非结构化数据检索效率以及系统吞吐量等方面都有了明显的性能提升,为森林生态数据的存储和管理提供了必要的理论基础和技术实现。     

水产养殖大数据技术研究进展与发展趋势分析

水产养殖对象特殊、环境复杂、影响因素众多,精准地监测、检测和优化控制极其困难。大数据技术结合数学模型,把水产养殖产生的大量数据加以处理和分析,并将有用的结果以直观的形式呈现给生产者与决策者,是解决上述难题的根本途径。本文主要对水产养殖大数据技术研究进展与发展趋势进行了深入剖析,提出了水产养殖业大数据技术的总体架构;分析了水产养殖大数据的来源和获取手段,重点总结了几种水产养殖大数据分析技术的研究进展和现有水产养殖大数据平台及其提供的应用服务;最后针对水产养殖与大数据技术结合过程所面临的困难与挑战,从实现全面感知、全产业链数据智能分析与自动决策、水产养殖大数据标准体系建设等方面提出水产养殖大数据技术的发展方向。数据是根本,分析是核心,利用大数据技术提高水产养殖综合生产力和效益是最终目的,应深度挖掘现实需求,整合水产养殖全产业链数据,加强基础理论和核心关键技术研究,从而推进大数据技术与水产养殖产业的深度融合,支撑我国水产养殖业彻底转型升级。     

基于Spark框架XGBoost的林业文本并行分类方法研究

针对当前"互联网+"技术与林业的交叉融合,涌现出海量待挖掘的涉林文本,而林业文本分类的相关研究尚不成熟的问题,使用网络爬虫技术面向互联网采集涉林文本,基于丰富的语料重新构建分类标签,提出基于Spark计算框架的XGBoost并行化方法,对林业文本进行分类。经由交叉验证,构建的XGBoost并行分类算法准确率为0. 923 4,在各类别中最低F1为0. 860 4,最高为0. 998 4;其在2. 1万条、4. 2万条、8. 4万条数据集上的训练加速比分别为2. 13、3. 47、3. 82。结果表明,基于该标签设定的分类模型对现存互联网中涉林文本的适应性较好;Spark环境下实现的XGBoost并行化算法的准确率显著优于其他4种机器学习(朴素贝叶斯、GBDT决策树、BP神经网络和ELM神经网络算法)的并行化算法,算法执行效率远高于单机版本,且数据量越大,其加速比越高,能有效应对海量林业文本的实时、准确分类。     

柔性机械臂辅助大负载空间舱段对接的阻抗控制研究

介绍了柔性机械臂辅助大负载空间舱段对接阻抗的几种方式,即：力控制、位置控制、力位混合控制、顺应控制以及阻抗控制,在此基础上,具体阐述了柔性机械臂辅助大负载空间舱段对接的阻抗控制及所产生的价值,期望能够为空间舱升级优化工作提供一定的参考与指导。     

超融合时序数据库在果园大数据中存储策略分析

【目的】 为智慧果园管理和综合服务提供技术支撑。【方法】 传统的数据库无法满足智慧果园多模态数据融合和全场景查询分析等问题,文章通过分析智慧果园数据来源和应用逻辑,以都市龙泉驿现代农业园区为示范应用,从多级数据局部存储策略、冷热数据存储和空间数据存储等方面探索了存储策略,提供了一站式数据库解决方案。【结果】 该解决方案满足果园数据高效存储、管理的需求,结果显示YMatrix充分发挥了其高吞吐、低延迟、高并发、准实时数据加载等优点。【结论】 该研究为数字农业和果园数字化基础设施建设和农业数字孪生建设提供技术参考,为实现现代化智慧农业提供经验。     

农业产业一体化的新制度经济学理论及其应用

从新制度经济学角度分析我国农业产业一体化，构建了一个新制度经济学视角下的农业产业一体化中组织形式的理论分析框架，然后利用这个理论框架分析了目前我国农业产业一体化中各种组织形式存在的问题，提出以“股份龙头企业＋大股东控制的股份合作社＋入股农户”的组织形式作为今后我国农业产业一体化组织形式的方向。     

山东省不同穗型超高产小麦产量构成因素分析与选择思路

通过对我省现有小麦超高产材料进行分析表明 ,小麦由高产 (666 7m2 产量 50 0kg左右 )到超高产(666 7m2 产量大于 60 0kg)主要是因穗数的增加。在超高产大穗型品种中 ,对产量起首位作用的是穗数 ,而多穗型品种起首位作用的则是穗粒数。在超高产材料的选育中 ,大穗型材料应该重视多穗性的选择 ,而多穗型材料则应该注重大穗性的选择