农田水利灌溉管理存在的问题与对策

我国是农业大国,农业是立国之本。但我国人均水资源占有量十分有限,必须对水资源进行合理分配,加强对农田水利灌溉的管理,才能加快农业现代化进程,提升农业生产效率。本文就当前我国农田水利灌溉管理工作进行了简要分析和探讨,并提出了相关对策及建议,以期改善农田水利灌溉管理工作现状。     

对商水县农业供给侧结构调整的思考

阐述了商水县种植业结构现状,并在此基础上分析了当地农业供给侧结构性调整取得的成效,并介绍了农业供给侧结构性调整的主要做法,以供参考。     

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。     

浅议营配系统集成管理应用的实践

在营配系统发展过程中,科学应用集成管理能对其他工作的有序开展进行更高程度的保障,电力企业必须加强对其重视。营配系统集成管理应用价值相对于配电P M S系统而言,营配系统科学实施集成管理能够确保预判停供电区域并向客户发送停电通知,使停电范围更便捷、精确;提升现场工作效率,确保科学分析营配集成配变供电能力和相关线路,让电源点信息和相关用户台区变更更合理;确保整个系统内的相关业务和数据实现互通互联,科学构建用户模型、设备模型和电网模型;确保有效结合地理信息技术,使其相关用户业扩报装流程大大缩短。     

建立中俄特色农业国际联合实验室的几点体会

提要：本文简要介绍了白城市农业科学院与俄罗斯多家农科院在燕麦、冬黑麦等多种特色农作物上的合作基础。并详细阐述了建立“中俄特色农业国际联合实验室”的目的、重要性和意义。力争通过双方人才交流、农业特异资源交流和科技资源共享,全面拓展合作领域,进行特色产业推进,联合打造具有国际领先水平的特色农业产业。     

玫瑰繁育及栽培管理技术

介绍了玫瑰的产地及种类,从繁育、管理、病虫害防治等方面探讨了玫瑰繁育及管理技术,以期为今后玫瑰科学种植以及产业发展提供参考。     

川北地区受冻脐橙快速恢复管理技术

2016年2月西充县遭受30年一遇的大冻害,脐橙受冻害严重。本文总结受冻脐橙快速恢复管理技术,主要包括中耕松土与及时灌排水、摘叶剪枝与锯干、伤口枝干保护、补施肥料、病虫草害防治、靠接换砧、适时高换等措施,促进了树冠恢复,为翌年的高接换种打下了基础。