新发展方式下叶菜类蔬菜产销现状与建议 ——以北京地区为例

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遥感图像分类在许多应用中起到关键作用,其中包括地理图像检索、植被制图、土地覆盖的确定、自然灾害检测、环境检测、城市规划、地理空间物体检测等研究。高遥感图像分类准确率是上述应用的首要任务。在高光谱遥的遥感图像中,当训练样本数目有限时,分类准确率随着图像波段数目的增加先增加,在达到一定极值后,分类准确率随着波段数目的增加而下降。在数据不平衡或数据量较少的情况下,神经网络很难学习到图像的表征。样本的获取
在图像领域中,基于深度学习的算法已经在分类任务上超越了人类的识别水平。但当训练样本稀少时,基于深度学习的图像分类技术往往会让模型处于过拟合而性能表现不佳,无法达到预期的分类效果。为了解决这个问题,小样本学习成为当前的研究热点。小样本学习可以快速地从少量的数据样本中学习到关键的知识以胜任新的任务,除了解决数据稀疏情景下的深度学习问题,还对探索人工智能技术具有非常重要的意义。但在面对数据类型漂移时,当
随着量子密码学的不断发展,经典密码学的重要子领域——经典安全多方计算的研究也拓展到了量子领域,也就是量子安全多方计算。二者最大的不同之处在于经典安全多方计算的安全性依赖于计算复杂度,例如大整数素因子分解或者离散对数计算,而量子安全多方计算的安全性则是建立在不确定性原理、量子不可克隆定理等量子力学基本原理上,导致量子安全多方计算具有更强的安全性和更广泛的应用空间。作为量子安全多方计算的一个分支,量子
近年来,即时配送发展迅猛,涌现出美团外卖、盒马、达达-京东到家、点我达等众多即时配送相关企业。随着即时配送市场逐渐发展成熟,一方面,市场先入者已经积累了丰富的即时配送运力运营管理经验以及即时配送服务用户资源,市场新入者在切入市场时会面对较高的进入成本;另一方面,如何降低运力运营管理成本,提升核心业务竞争力,挖掘新业务快速抢占市场成为即时配送市场内企业最为关心的生存和发展问题。并且伴随着即时配送市场
现代机械设备逐渐趋于自动化、复杂化和大规模化,当这类机械设备出现问题时,可能造成重大经济损失以及安全事故。为了避免意外的发生,对设备进行监测、维护以确保设备的安全和稳定运行十分必要。目前基于云计算的状态监测得到了广泛关注,但是随着工业物联网的快速发展,利用各类传感器收集到的工业设备的数据量越来越庞大,如果实时将这些数据同步上传至云端进行分析,会给基于云计算的状态监测带来巨大的存储、网络和计算压力。
随着无线通信技术的发展,海量智能终端电子设备加载了无线通信模块,部分电路不可避免地产生电磁辐射,致使内部空间电磁环境愈发复杂。空间电磁场辐照用于能量供给和信号传输的贯通导线,引发电子设备电磁兼容性问题。传统电磁干扰问题采用实验方法进行重复测试整改,成本高、效率低。为此,在概念和设计阶段使用数值模拟方法对电子设备贯通导线的电磁干扰进行仿真分析就显得十分重要。受电路复杂度和贯通导线精细结构的限制,现有
近年来,随着人们消费理念的转变,以及移动互联网、大数据、云计算、区块链、人工智能等新兴技术的高速发展与应用,新零售应运而生。因为生鲜产品具有保鲜时间短、生鲜产地分散、易腐烂损坏等产品特征,使得生鲜产品的末端配送问题一直影响企业的运营效率。如何在新零售背景下,规划设计一个高效的末端配送网络来提高生鲜产品的市场流通率和降低企业运营风险具有重要的理论和现实意义。本文从新零售背景下生鲜产品的城市末端配送网
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为了探索人类发展系统和自然生态系统的耦合,分析生态系统服务价值的综合驱动力,基于2010年、2017年两期Landset TM/ETM遥感土地利用解译数据,运用基于植被净初级生产力的系数修正当量因子,计算和比较不同区域的生态系统服务价值,采用空间回归方法从景观类型、宏观经济和社会发展水平方面对其综合驱动力进行了阐释。结果表明:(1)生态系统服务价值整体有所提高,但是湖北省、湖南省和江西省各自变化的
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