米易:“数字农业”赋能乡村振兴

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为科学合理地对船舶进行安全管理,就船舶安全问题的特点,建立带有海洋气象特征的事故数据集。针对数据类别不均衡问题,在比较多种机器学习算法后,用具有代价敏感的损失函数改进XGBoost算法求解。结果表明:改进后的模型AUC值和预测正确率有了明显提高,可达0.708 5和81.51%。相比于其他方法,模型的可解释更高,能更好地揭示风险因素与船舶风险之间的交互关系。最后,对提取到的载重吨、航行海域和船员数
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针对传统电网信息系统安全风险预测模型没有分解信号时频特征,导致存在预测准确性能低、预测时间长的问题,提出基于机器学习算法的电网信息系统安全风险预测模型。在电网信息系统中安装数据采集装置,采集电网信息系统运行工况信息,利用自相关匹配检测方法,实现对采集工况信号时频特征的分解,基于交互式学习技术,完成采集运行数据的聚类分析,设置系统安全风险预测指标,并利用机器学习算法计算对应指标的权值,从系统网络攻击
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在数字农业发展过程中,数据成为重要的生产资料。不同的原有农业生产关系延伸出不同的围绕数据的生产关系,导致不同的农政变迁结果。在西方发达国家,土地私有制和数字农业公司主导产生基于私有制的数据生产关系,推动土地集中,增加大农场的竞争力,并强化资本对农业生产者的控制和剥削。在中国,生产端的农地集体所有制结合目前的政府主导为基于公有制的数据生产关系提供了可能,其中蕴含着迥异的农政变迁结果;销售端的电商平台
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准确、高效的交通事故预测方法是智能交通系统高效运行、及时提供医疗救助和提高交通效率的必要条件。现有的事故预测模型主要采用统计方法或单一的机器学习方法,不能同时获得时空依赖关系,为了提高预测精度,针对交通事故预测的问题,提出了一种基于时空图卷积网络的交通事故预测模型,该模型与长短期记忆网络和图卷积网络相结合,并考虑了交通事故中时间和空间的依赖关系。通过将图卷积网络用于学习复杂的路网拓扑结构,以获得交
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路网交通事故预测是实现道路管控、路线规划的最重要方式之一。考虑到路网中各路段特征与环境因素的影响,建立基于图卷积神经网络(GCN)和门控循环单元(GRU)的时空门控图卷积(STGRGCN)模型预测交通事故风险。通过GCN提取出道路间的空间关联性,通过GRU提取出环境因素中的时间关联性,再通过GCN与GRU的复合模块提取出时空关联性。选取美国全国交通事故数据集中洛杉矶市和休斯顿市相关数据对模型进行检
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针对支持向量机(support vector machine, SVM)模型在水上交通风险预测中由于其变量较多而导致的计算过程复杂、实用性不强的问题,运用随机森林模型对变量进行重要度排序,利用筛选后的变量构建新的SVM模型。将新模型的分类正确率和可转移性测试结果与原模型的进行比较。结果表明:新模型比原模型的分类正确率提高4.12个百分点;在可转移性测试中新模型分类正确率仍处于较高水平,而且误报率降
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炭化温度是影响生物炭结构的重要因素,以废弃的枇杷籽作为生物质原材料,在400~800℃炭化温度内制备生物炭,对其理化性质进行表征,并研究生物炭对微生物菌群的吸附率。结果表明:随着炭化温度的上升,枇杷籽生物炭的产率下降,含氧官能团减少,芳香性结构更完全;在400~600℃炭化温度下,孔道变化明显,表面更粗糙,比表面积和总孔体积增大,中、微孔数量增多;当炭化温度升高到600℃以上,生物炭表面孔状结构发
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本文对全球范围内已获批上市与正在研发中的食欲素受体拮抗剂进行了梳理,对3个重点药物苏沃雷生、莱博雷生、达立克生的研发进展以及其涉及在多个不同技术主题如化合物、药物组合物、新用途等方面已公开的专利进行研究和分析,以期为国内外医药企业在进行立项与开发食欲素受体拮抗剂药物,提供有效的产品信息和专利参考。
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【目的】 草原毛虫是青藏高原主要害虫之一,受到气候变化的强烈影响。预测未来气候变化影响下的草原毛虫虫害发生情况,有利于制定合理的草原管理政策。【方法】 基于从公开文献获取的24个草原毛虫虫害发生位点,利用MaxEnt模型和GIS软件模拟了两种社会共享经济路径(Shared Socio-economic Pathways, SSPs)下当前(2021-2040年)和未来(2081-2100年)草原毛
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乡村振兴背景下,发展数字农业已经成为农业动力增长的关键性节点。同时,数字农业的发展不仅与乡村振兴的发展要求相契合,而且与农业产业的现实性发展需求相符。鉴于此,该文对此次研究背景进行分析,同时在概述数字农业的基础上,从五方面出发,对数字农业的发展路径进行深入探究,旨在助力乡村振兴目标实现、促进农业生产现代化发展。
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