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    以智能技術推動富硒大米產地農業發展

    2020-06-30 18:23:43

          可持續的農業、糧食和自然教育資源是人類社會生存的根本。到2050年,世界經濟人口預計為90億~100億人,需要進行生產比現在多60%~70%的食品,而同時需要對企業環境問題產生小甚至零負面的影響,減少溫室氣體排放量,減少用水量,要考慮中國能源的可用性和成本不斷增加保護性耕作的應用,采用不同生物科學技術,增加學生有機食品產量。實現文化知識和信息的有效提高傳播,減少公司由于網絡信息不對稱帶來的資源浪費,及時地響應國家市場和環境發生變化,將是農業這一歷史傳統汽車產業結構需要我們面臨的挑戰,對我國目前來說尤其如此。

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    與在國內的良好發展現代農業,兩相比較其共性也有差異。從技術成熟度來看,歐洲,美國和其他國家(地區),智能農業裝備早已進入大規模應用,而我國起步較晚。農業傳感器的核心專利技術主要在國外占據。事情常規農業的平臺,或丟失數據或差的精度,也很難公開分享。從一個商業模式來看,我國富硒大米產地農業項目,主要是政府的示范項目或研究項目的智慧,缺乏可持續的商業模式中,未能發揮大數據的商業價值。從學術角度,期刊文章涉及到農業,雖然很多數量的智慧,但只有極少數高被引文章,未能形成影響力。但從工業生態學的角度來看,國外的農業生態智慧,正積極從農業企業形成,農業科技創新型企業,市場,農產品供應商和形成其他各方的智慧。我的國家也逐漸呈現出類似的趨勢,處于萌芽階段。但從情景,外國土地相對集中,在美國的地步,人煙稀少,但以平原為主,高學歷農業,大面積種植的機械化程度是靠機械,因而更容易推廣的農業信息。在我國,土地較為分散,小規模種植為主過去,有些地區是丘陵和山區,很難使用大型機械,對當地情況的技術需求。

    智能管理決策進行研究則基于信息數據和知識,同時是整體發展智慧中國農業生產系統的核心,提供一個農業智能控制技術直道超車的機遇。在一二三產業深度學習融合、數據可以豐富、通信方便的時代,農業智能決策已從線下轉到線上、從離線轉為實時,需要新的理論教學體系的支撐。 因此,我們需要發展面向智能農業的并行農業智能技術。

    平行農業的本質是在系統中建立一個虛擬系統或人工系統,通過對人工系統的推導和研究,為實際系統的管理和控制提供支持。 針對復雜系統難以建模和分析的情況,提出了基于 acp (artificial system a,computer experiment c,parallel execution p)的并行農業模型。由于受生長條件的品種因素,管理經驗,具有很強的不確定性,多樣性,復雜性,傳統農業的描述農業生產是模擬農業生物技術的行為,生產環境和社會環境仿真和建模,從而逐漸使該模型與真實系統之間的縫隙進行建模成為一個非常嚴重的問題。

    農業生物教學行為可以模擬中的作物生長建模是發展速度快、成績顯著的領域,也是農事模擬的基礎。這類問題模型研究大多包含了作物的光合作用、呼吸、物質資源分配的描述,具有能力較強的機理性。結合中國植物器官層面的物質模擬和植物形態構建,形成了作物建模的一個重要前沿分支:植物主要功能設計結構分析模型。作物的生長過程中固然存在一些個體間的相互之間競爭,而且新的模型不斷發展可進行植物單株水平上的光合作用、物質合成和分配的模擬,但對于提高農業社會生產方面來說,關注的興趣點主要為學生群體消費行為的模擬,以及生育期和產量。模型建立具有相關參數多、復雜度高、不易應用的特點,這些工作特點已經成為其應用于現代農業產品生產的瓶頸。

    富硒大米產地的環境,包括氣象因素的描述的描述;模擬農業環境以提供描述作物的輸入數據。一方面,是模擬現場環境,包括大氣模型;在另一方面溫室環境模型,它包括了在溫室溫室模型和模型中的玻璃。溫室環境的溫度和濕度等環境因素相互影響的基礎上,環境模型的復雜性的認識是相當高的,并且可以用來設計溫室大棚理解和能量流的教學,但實際的溫室栽培各種作物的管理是不恰當的。種植業管理,包括作物種植日期,種植密度,施肥和使用的時間來確定,以開展對農業生產的定量研究灌水量的方式;農業的描述,包括輸入和農業再生產之間的輸出關系的經濟因素,市場價格模型可用于指導今后的生產計劃。

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    現有的大部分經濟作物和環境分析模型的特征主要在于,在給定當前信息系統工作狀態與控制技術條件的情況下,理論上系統下一步的狀態可通過求解方程而準確地獲得,從而企業可以通過計算和預測管理系統的行為,這類學生系統結構稱為牛頓系統。以施肥為例,基于社會環境會計數據和作物模型可計算何時為作物的關鍵生長期和具體的生長量,根據教學經驗比例之間關系可進行需肥量的模擬。

    基于數據的人工系統構建方法將對象視為黑匣子,側重于輸入和輸出之間的關系,而不是建模和模擬生活中的復雜過程。 在數據充足的情況下,通過反復的訓練和學習,達到預期的效果,達到人工系統建設的目的。

    富硒大米產地作物的生長是由基因和環境決定的。 在不同的環境中,雖然作物的大小和生長期相應地調整(稱為作物的可塑性) ,但仍保持一定的規律性。 知識和數據驅動模型基于作物生長規律描述與統計模型相結合的思想,將作物生長動態過程模型與神經網絡耦合,使模型具有較強的可塑性,同時可以計算出多個狀態變量,獲得作物生長過程的關鍵信息。 該方法不僅減少了對數據的依賴,而且彌補了傳統模型難以模擬和預測水果、樹枝等塑性行為的缺點。未來,在農業生產此類車型將有一個很大的空間,平行農業將向前推進農業生產,以農業為它的智能技術的智慧。


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