μ+2σ) 中的概率为 0.9545 数值分布在 (μ-3σ,μ+3σ) 中的概率为 0.9973 -- μ （平均数）、 σ （标准差） 适用范围及局限 1 、仅局限于对正态或近似正态分布的样本数据处理； 2 、 μ 、 σ 对异常值的耐抗性小，异常数据本身会对其造成影响； 3 、为保证检测结果的准确性，数据量必须充足。 算法检测——检测方法介绍 4 绘制步骤及数据分布区间 1 、找出一组数据的中位数和上下四分位数 个点为形心进行聚类，对最靠近他们的对象归类。通过迭代的方法，逐次更新各簇 的 形心的值，直至得到最好的聚类结果 绘制步骤及数据分布区间 1 、选取若干个数作为初始中心点。 2 、在第 k 次迭代中，对任意一个样本，求其到 c 个形心的欧氏距 离，将该样本归类到距离最小的形心所在的簇。 3 、利用均值等方法更新该簇的形心值，直到当形心更新稳定或 误差平方和最小时，则迭代结束。 4 、利用欧式距离计算离群点。 总结与适用范围 1 其相邻的不同省的区县。 2 、计算指标平均值 求出相邻区县数据指标的平均值，并将其输出为 excel 或绘制在地图上。 制图分析——跨省邻县分析 4 能根据已采集的区域 样本值，模拟出未采 集的区域情况，能很 好的展示数据的区域 分布规律 能很好的展示行政区 的统计数据（或平均 数据），适用于行政 区之间的数据统计与

在规划阶段，首先需要确定模型的训练数据量和训练周期。农 业数据的采集成本较高，因此在保证模型性能的前提下，尽可能减 少对数据的依赖是提高方案可行性的关键。可以通过数据增强技 术、迁移学习等方法来提高模型在小样本数据上的表现。此外，还 需要考虑模型的实时性需求。农业生产具有明显的季节性，因此模 型需要能够快速响应外部环境的变化，例如气象条件的突变或病虫 害的爆发。为此，可以采用在线学习或增量学习的方法，使模型能 数据预处理：清洗、归一化、特征工程，处理时间序列和空间 分布特性。 2. 任务定义：根据具体应用场景选择分类、回归或多目标优化任 务。 3. 训练数据量：通过数据增强和迁移学习减少数据依赖，提高小 样本性能。 4. 实时性要求：采用在线学习或增量学习，确保模型能够快速响 应环境变化。 最后，在方案规划中还需要考虑模型的部署环境。农业科技应 用场景多位于偏远地区，网络条件较差，因此模型需要具备轻量化 监测数据以及农业机械运行数据等。针对每种数据类型，采集方法 需根据其特性进行定制化设计。 对于土壤数据的采集，可以采用定点采样和连续监测相结合的 方式。定点采样可以通过手动或自动化设备定期收集土壤样本，分 析其理化性质，如 pH 值、有机质含量、养分含量等。连续监测则 可以利用埋设的传感器网络，实时获取土壤湿度、温度、电导率等 信息。这种方法可以确保数据的时空连续性，为大模型提供丰富的 训练素材。

林草智慧党建 + 移动办公 OA - 18 - 森林资源二类 调查系统 工程管理 地图浏览 图属编辑 字典维护 数据质检 报表统计 国家森林资源 连续清查系统 样地分配 属性录入 定位测设 样本因子 每木检尺 逻辑调查 苗木动物 管理系统 档案管理 养护日志 地图操作 监测管理 生物防治 查询统计 森林资源 动态监测 高分影像 A3 数据 林业信息遥感反演模型 PL 影像 无人机影像 传递到后端处理系统。 林草生态保护 – 野生动物保护 林草生态保护 – 野生动物疫源疫病监测 - 29 - ··· 1 野外样本数据 - 野生动物资料库 2 报检记录数据 - 记录野生动物信息 数据采集终端 三维可视化智慧管理平台 业务应用 疫情监测报告 野外样本管理 疫情查询 站点管理 监测站疫情监测 汇总 动物图鉴 报验纪录 数据分析 1.林草党建 +N 2.林草安全管理

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，其变化与水 资源安全密切相关 ，或是影响制约或是推动促进水资源安全的稳定发展。 所选的指标应当能从可靠途径发布的统计数据中直接获取或由该数据合 理计算得出 ，并具有一定的时间长度 ，以满足样本容量的要求。 构建原则 科学性原则 系统性原则 代表性原则 数据可测性原则 2 、数字孪生平台 - 模型平 台 水资源调度评估模型 P30 3 、数字孪生平台 - 知识 库 建立知识图谱 式对不同的知识库子集打分 ，从而达到知识库的自 我优化分析。 对已有知识库中对所有可能的特征变量进行分析 ， 找出影响最大的关键特征变量组合。从知识库中选 取符合适用的模型 ，通过已有数值模拟应用场景 ， 再扩大样本库。 根据历史场景库、特征变量组合库、模型业务库、 调度场景库 ，建立可查询知识条目和关键字。 3 、数字孪生平台 - 知识 库 建立知识平台 搭建查询体 系 搭建应用体系 打造分析体系

进行全生育期需求设计，把水分和养分定量、 定时，按比例直接提供给农作物，可以实现 “ 省工、省水、省肥、增产与增收”。 水肥一体化灌溉 l 病虫害图像识别 ：基于几百万张海量高品质的常规农作物病虫害图像样本数据， 构建深度 学习和迁移学习的图像分类识别 模型， 对部分病虫害的识别 率高达 90% 以上。 l 在线监测预警： 可通过手机拍照或者视频监控设备自动 抓拍 ， 采集田间图像， 结合农业专

➢ 精准党员画像，打造先锋模范 ➢ 党员双报到，发挥党员带头作用 数字乡村 – 解决方案 打造 1+3+N 的数字乡村新样本 组织引领：党建 + 村双促进 ➢ 组织建设标准化 ➢ “ 四有活动”保障组织生活常态化 ➢ 组织活动动态化管理 党员引领：先锋模范带头 ➢ 党员全生命周期管理 党建

报， 误报率远远低于行业标准要 求的每万公顷不大于 3 条 ) 高性能 GPU 架构，承载 算法能力更强 专业算法团队多年烟雾研 究，基于视频序列识别 全国各地落地项目大量素 材样本为基础 逐帧高效检测火点 形态学、温度分布、火焰 纹理特征二次综合分析 2.1.4 灾时监测报警 - 视频智能监 测 1 01-4 aeu05 火 情 发 现 更 快 速

一张图掌握管辖范围内消防安全全局，将单位基本信息、消防信息、物联监测设备的监测情况等汇集到 一张图上，实时查看管辖范围的消防安全情况，发生险情，快速应急救援。 智慧消防监控网关和传感器 人脸识别系统 动态模糊搜索 目标人样本 人脸图片 多个视频场景 中搜索目标人 疑似目标 无人机辅助指挥系统 利用现有无人机 系统，实现对无人机 进行配置和管理， 对接现有无人机系统 的视频和音频信号， 接入到指挥中心机，

任何数据驱动的项目（ Data- DrivenProjects），尤其在数据采集、清洗、整合、治理、分析建模、 可视化等方面。DEP 可以读取各种数据源的数据，它就像爬虫那样 浏览爬取任何指定的数据全集或者数据样本，探索并提取各个数据 字段的内容分布、统计、概貌、层次结构、空值率、密度等信息， 并将这些信息记录下来，以可视化的视图和表格自动展现出来，从 而让用户获取数据的全面认知。 1.4.2.2.9 间定位 和空间信息整合，引入引擎机器学习技术，提供智能分析扩充地名 地址匹配搜索的同音字和同义词，并返回最佳的匹配结果，利用知 识引擎智能学习技术，提供基于模糊神经网络预测分析模型。能够 对样本进行积累及训练，提高预测精度。地址地名引擎主要包括正 向匹配、反向匹配、地址标准化等功能。 121 1.4.2.3.3.3.2 业务建模引擎 基于业务建模引擎提供 GIS 业务的数据交换、数据汇集等流程 息的检索，也包括对某个部门信息详情的检索功能。 1.4.2.3.4.4.3.2 岗位管理 当具有了部门信息后，还需要在各个部门中设置相应的岗位， 从而能够支撑最终用户的创建。 岗位角色信息维护的样本表单如下所示： 名字：岗位信息表 别名：岗位信息 描述：记录用户岗位相关信息。 140 定义：敢为编号+岗位员工编号+部门编号+原岗位+岗位描述+岗 位职责 1.4.2.3.4.4.3