........................... 112 5.5.2 温室作物生长发育模型和小气候预测模型 ............... 115 5.5.3 温室智能环境控制理论 ..................................................116 5.5.4 测控装备及平台构建方面 ...................... Intelligence,AI) 是研究、开发用于模拟、 延伸和扩展人的智能理论、方法、技术及应用系统的一门学科。人工 智能是计算机科学的一个分支，它试图了解智能的实质，并生产出一 种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域研究包括 机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。人工智能 从诞生以来，理论和技术日益成熟，应用领域也不断扩大，农业是其重 要的应用领域之一。 ，但 该系统的检 测精度及用时离实际应用仍有较大距离。1998 年，Choi 等将彩色图 像处理技术运用于番茄品质的分级，其分级效 率高于人工检测。1999 年，Chtioui 等以粗糙集理论作为模式分类 工具，通过计算机视觉技 术检测评价蚕豆品质，其分类结果具有较 好的一致度。在农产品的加 工应用中，Ling 等于 1991 年开始研究 鲜虾图像的形态学特征和频谱 特征，发现根据频谱特征确定下刀位

标准油耗 针对每一种作业车辆标定一个每百公里的标准油耗，并给定一个正负误差值。这 个标准油耗可以在一定时间周期内重新标定。 3 油耗考核 根据行驶里程与标准油耗计算出理论油耗，由加油信息统计出实际油耗，实际油 耗与理论油耗进行比对计算出油耗的节超数，这个值可以作为节油奖的考核依据。 油耗考核可以根据考核周期由系统进行自动计算。 4 历史油耗 根据指定时间查询指定车辆的历史油耗数据。

把学习贯彻习近平新时代中国特色社会主… 2019-01-22 年轻干部要茁壮心灵 ⊙2019-01-22 坚持思想建党和制度治党同向发力 ⊙2019-01-22 明 党建工作资讯宣传 热点头条、时政要闻、党建理论、基 层组织建设、干部管理 ( 选拔任用、 教育培训、管理监督 ) 、人才工作 ( 人才动态、人才风采、经验交流 ) 党员教育。 党 员 教 育 支持推送必修课程，为党支部和党员、 入党积极分子定期集体上好党课、开展 糖评管 彩 D = 通过在茶园核心区域位置安装的监测环境站，平 台可实时采集茶园大气温度、大气湿度、光照度、风 速、风向、雨量、土壤湿度、土壤盐分等信息，经过 系统数据分析，可生成理论技术建议，指导相关生产 技术人员进行农事处理。 茶园病虫害智能监测及识别系统，实现园区虫情 信息自动采集和实时监测，植保信息的动态定位采集、 数据自动上报，可快速准确预测监控区的病虫害爆发。

数据来源：CSDN、广发证券发展研究中心 表2：AI+农业核心技术工具 技术 定义 技术特点 人工智能 是新一轮科技革命和产业变革的重要驱动力量，是研究、开 发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应 用系统的一门新的技术科学。人工智能也是智能学科重要的 组成部分，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以 与人类智能相似的方式做出反应的智能机器。人工智能是十 分广泛的科 育种1.0 （原始育种） • 大约始于1万年前的新石器时代，由于缺乏育种理论与方法，人类根据经验积累和肉眼观察，选择基因自然变异的农业生物，经长 期人工驯化获得性状改良的品种，标志着原始农业兴起。 育种2.0 （杂交育种） • 19世纪植物育种进入育种2.0时代。孟德尔豌豆实验的研究成果为作物的系统改良提供了理论框架。 • 育种2.0代表着向基于科学证据的作物改良方法的转变，强调经验观察和严谨的实验。

精准养殖场景三（猪只精准饲喂） 解决方案 通过管理平台将生猪的基本信息进行可视化展示，摄像头等实时料塔、料线采集图像、视频等数据， 实时回传农业 AI 大脑对其进行智能分析，结合生长周期分析该猪只的理论采食量，对于异常进食 情况进行预警，降低育肥猪的料肉比，提升母猪的繁殖能力 网 关 • 实时余量 -- 料塔流量监测 -- -- 料塔余量监测 -- • 采食异常提醒 • 备货提醒 •

面向专用智慧网络系统传输的控制技术 数据活化层 数据描述与认知 海量数据存储 数据维护与管理 林业数据挖掘 数据关联和生长 活化数据安全与隐私保护 海量数据清洗 关联数据动态建模 数据进化理论 支撑服务层 通用技术 SOA 云平台 智能搜索引擎 专用技术 可视化与仿真技术 时空信息实时接入与动态管理 虚拟现实增强现实技术 运行管理的数据分析与支撑平台 空天地融合的智慧林业信息共享

DeepSeek 大模型在农业科技领域的应用方法和操作技巧。培训内 容应涵盖以下几个关键模块： 基础理论模块：此模块旨在帮助用户理解 DeepSeek 大模型的 基本原理及其在农业科技中的应用场景。内容包括机器学习基础、 深度学习基础、模型架构及农业数据处理的基本概念。通过理论课 程，用户能够建立对模型的基本认知，为后续的实操打下坚实基 础。 技术实操模块：该模块侧重于用户的实际操作能力，内容涉及 作物病虫害识别、产量预测、土壤质量分析等多个场景。每个案例 均包括场景介绍、数据来源、模型应用过程及结果分析，确保用户 能够从真实案例中汲取经验。 考核与反馈模块：培训结束后，通过理论测试和实操考核评估 用户的学习效果。理论测试侧重于基础知识掌握情况，实操考核则 通过实际项目检验用户的操作能力。同时，设置反馈环节，收集用 户的培训体验和改进建议，为后续培训优化提供参考。 培训资源支持：为确保培训效果，提供丰富的学习资源，包括 在线课程、操作手册、案例库及技术支持服务。用户可根据自身需 求灵活选择学习内容和进度。此外，设立专家答疑平台，为用户提 供实时的技术支持和问题解答。 培训周期安排：建议将培训分为三个阶段：第一阶段为理论课 程（约 1 周），第二阶段为实操课程（约 2 周），第三阶段为案例 分析与考核（约 1 周）。整个培训周期约 4 周，确保用户有足够的 时间消化和掌握所学内容。 通过以上内容的系统设计，用户能够在短期内高效掌握

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国国防部需逐步采用基于数字孪生 体的数字工程 ，逐步剖解 ，成功的 把组织架构和系统工程融合在一起。 • 美国国防部一方面邀请学者专家完 善数字孪生体理论体系 ，另外一方 面 ，它设定了数字工程战略五大目 标 ，指导各个军种相关工作。 数字孪生应用于战场：《美国国防采办指南》提出采用基于数字孪生体的数字工程，完善联合作战需求

降低管理成本，节省管理时间，减少粮食损失，获得较好的经济效 益。 • ⑴ 、智慧粮食项目的建设大大提高了储备库的信息化水平，有效降 低管理成本，按目前每年每吨节省粮食管理成本 10 元计算，中心库 设计仓容约为 2 万吨，理论上每年可节省管理成本约 20 万元。 • ⑵ 、本项目实施后，应用信息共享、无缝连接等技术，对存储粮食 实现管理优化，可使粮食在保管过程中损失比例降低 50 ％。 • ⑶ 、通过该项目的实施，有力提升对储备粮粮温监测预警能力，可