黑土地上的“黑小子”——记北大荒股份二九〇分公司农业科技推广中心主任张德远

在北大荒股份二九〇分公司农业科技推广中心,有一位身材精瘦,皮肤黝黑的小伙子,许多种植户常找他咨询种田难题,并亲切地称他为“黑小子”。“黑小子”向来都是有求必应,深得大家信赖。他就是二九〇分公司农业技术推广中心主任张德远。扎根黑土立初心2005年夏,22岁的张德远从黑龙江八一农垦大学毕业,受聘于二九〇分公司水稻试验站,成为一名农业技术员,从事农业技术推广工作。     

基层畜牧兽医工作常见问题研究

随着社会经济的快速发展,促进了基层畜牧养殖业的进一步发展。我国基层畜牧养殖业正在向规模化与集约化的方向不断发展,给基层畜牧兽医的日常工作增加了工作难度与工作量。目前我国基层地区畜牧兽医工作还存在一定的问题,不仅影响到动物防疫工作的有效性,还影响到基层畜牧养殖业的进一步发展。本文主要研究基层畜牧兽医工作的常见问题。     

基于新国际形式下警务英语教师工作的新定位与新探索

目前警务英语并未设置统一的教学要求,各地院校对于警务英语的重视程度也不一样。总体而言,警务英语在课程设置上占比普遍不是太高,同时在教材设置和师资培养方面更是落后于其他学科。为了进一步增强警务英语教师工作的定位精准度,适应国际化发展形式的具体要求,本文解读了新国际形式下警务英语教师工作的全新定位,同时提出了警务英语教师工作在全新国际形式下的探索路径,以期警务英语教学质量的进一步优化与改善。     

智能采摘机器人自动化系统研究 —基于交互式视音频技术

为了提高采摘机器人的作业质量,模仿英语移动教学交互式视音频技术,在采摘采摘机器人控制系统中引入了视音频交互技术,通过远程视频监测机器人的作业状态,然后利用声控技术对采摘机器人的作业姿态进行调整,实现了管理员和采摘机器人的视音频交互,可以有效地提高采摘机器人的作业质量,降低采摘机器人的故障率。为了验证方案的可行性,对采摘机器人自动化控制系统进行了测试,并引入了MIMO通信原理,以提高视音频信号传输的质量。测试结果表明:采摘机器人可以准确地识别远程端的声控信号,且根据指令信号动作的准确率较高,可以满足高精度采摘机器人的设计需求。     

以生态养殖为突破口,助推现代农业高质量发展的调研报告

受非洲猪瘟疫情的严重影响,国民生产生活和各行各业发展产生了一定影响。推进畜禽现代生态养殖是市党委、政府的重要决策。文章主要针对目前百色市现代生态养殖发展现状、亮点及存在的困难和问题展开分析,并推进我市农业农村高质量发展的建议。     

基层农机技术推广工作广泛应用的探讨

开展基层农机技术推广工作有助于传统生产模式的转变、农业生产结构的优化调整以及农村经济的健康发展。将农机与农业生产技术合理融合,能实现农机与农业生产的全面融合发展,确保所推广应用的农机设备能更加适应基层区域农业生产需求,依靠现代化科学技术,提高农业生产质量及生产效率。但现阶段基层农机技术推广工作中尚存在许多不足之处,需要相关工作者结合农机技术推广现状,提出针对性的优化对策,更好地助推农机技术的广泛应用。     

养殖场兽医服务创新探索

随着养殖观念的日益改进,兽医服务已不再局限于动物养殖的指导,而且包括动物源性产品质量的控制,养殖生态环境的保护等等。基于此,下文笔者主要就养殖场兽医服务创新展开探讨,以期为其他兽医工作者提供借鉴和参考。     

安徽省典型干旱年对农村饮水安全评价分析

该文介绍了安徽省农村饮用水现状,分析了安徽省2019年典型干旱年的干旱情势及其对农村居民供水的影响.通过缺水情势的分析,了解实际的干旱期农村供水缺水量,为今后采取针对性措施提供科学依据.     

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。