智能農業論文范文精選

1知識倉庫的研究現狀

該文以“知識倉庫”作為篇名關鍵詞對SpringerLink、Elsevier、CNKI(中國期刊全文數據庫)和VIP(中文科技期刊數據庫)3個著名的中外期刊數據庫以及ProQuest博碩士論文全文數據庫(PQDD)、萬方《中國學位論文全文數據庫》和CNKI《中國優秀博碩士學位論文數據庫》3個中外博碩士論文數據庫的所有歷史數據進行了文獻檢索調研。

(1)國內外碩博論文關于知識倉庫的研究現狀。由可知,國內外碩博論文庫中關于知識倉庫的研究成果及文獻是非常少的,國外ProQuest博碩士論文全文數據庫(PQDD)中沒有相應的檢索結果。檢索國內CNKI《中國優秀博碩士學位論文數據庫》共得到3篇文獻,分別是《咨詢企業知識倉庫的模式構架與建設策略研究》、《面向產品開發過程的知識倉庫應用平臺研究與實踐》、《基于知識倉庫的虛擬產品協同開發技術研究》;檢索萬方《中國學位論文全文數據庫》共得到7篇文獻,其中3篇與CNKI的檢索結果相同,另外4篇是《知識管理背景下的知識倉庫研究》、《農業機械化工程知識倉庫的設計研究》、《基于本體和案例的可重構知識倉庫系統研究》、《可重構知識倉庫及其案例檢索與推理的研究》。由此可見,國內這些碩博士論文大多是關于知識倉庫在某行業的應用設計研究,知識倉庫的理論研究一般與知識管理結合起來進行,如《知識管理背景下的知識倉庫研究》、《可重構知識倉庫及其案例檢索與推理的研究》等。

(2)國內外期刊論文關于知識倉庫的研究現狀。以上國內外期刊文獻調研結果顯示,國外對知識倉庫的研究文獻共83篇,其中只有1篇是完全相關的,即Hamid所寫的《Knowl-edgewarehouse:anarchitecturalintegrationofknowledgeman-agemen,tdecisionsuppor,tartificialintelligenceanddataware-housing》,其余文獻大多是關于數據倉庫或者知識發現的;國內相關文獻相對多一些,為158篇。國外的研究中Hamid從知識倉庫的功能出發,認為知識倉庫是這樣一個系統:它是決策支持系統和數據倉庫新的發展方向,其功能是為決策者提供一個智能分析平臺,以此來加強知識管理流程的各個階段。其對知識倉庫的研究側重于知識倉庫能夠挖掘隱性知識這一功能[1]。

調研顯示,目前國內有關知識倉庫研究的最早文獻是陳愛燕于2000年發表的《全文信息上網與知識倉庫建庫管理系統》一文,介紹了一個知識倉庫建庫管理系統,它有利于單位知識的序化和組織,促進知識的創新[2]。隨后的文獻多是關于CNKI系列知識倉庫的研究,其中《中國醫院知識倉庫》的研究居多。之后,知識倉庫在企業的應用研究逐漸豐富起來,這些研究多以提高企業知識管理水平為出發點,理論和實踐研究均有。如陶穎的《企業知識倉庫的宏觀構建》,李生琦《企業知識倉庫的構建技術研究》,薛欣《基于企業知識管理系統的知識倉庫研究》等。與此同時,關于圖書館知識倉庫的研究成果和文獻也逐漸增加,如胡躍進的《知識倉庫在圖書館服務中的應用》一文指出了知識倉庫是圖書館文獻信息資源開發利用模式的發展方向,建設知識倉庫將為圖書館進行高效的知識服務提供保證[3];侯柏竹的《知識管理時代圖書館知識倉庫的建設研究》針對知識管理時代圖書館知識倉庫的建設展開了研究[4];又如陳剛在《圖書館知識倉庫淺析》中構建了圖書館知識倉庫的模型,分析了知識倉庫中各模塊的功能,并介紹了基于知識倉庫的圖書館知識管理系統和知識服務[5]。

綜上所述,國內外關于知識倉庫的研究主要集中于2個方面:一是研究知識管理背景下的知識倉庫理論,內容包括知識倉庫與知識管理、知識管理系統的關系,知識倉庫的相關技術,知識倉庫與數據倉庫的聯系等;二是探索知識倉庫在某些領域的應用情況,介紹、分析某行業知識倉庫的構建模式和方法。總之,關于知識倉庫的研究,應該說還非常不成熟。這一點體現在:①相關的研究文獻數量很少;②對于知識倉庫本身的概念界定不清;③理論基礎的研究很薄弱。盡管如此,人們普遍認為,知識倉庫的提出是十分有意義的。知識倉庫的研究正在進展之中,相關產品也還未成熟,然而其前景將是十分光明的。

論文關鍵詞：形式邏輯數理邏輯思維規律議論文推理寫作人工智能

論文摘要：邏輯智能并不僅僅局限于算術，它同樣可以幫助我們了解如何看待和解決問題。首先，邏輯從思維的形式結構方面是研究思維規律的科學，它總結了人類思維的經驗教訓，以保持思維的確定性為核心，用一系列規則、方法幫助人們正確地思考問題和表達思想。是人們認識世界和改造世界的必要工具；其次，數理邏輯和計算機科學有著十分密切的關系，數理邏輯是計算理論的基礎，它在計算機科學中尤其是在數據庫和人工智能方面有著重要的應用。

1.引言

邏輯是用數學的方法研究關于推理、證明等問題的學科。邏輯在計算、思維、寫作、推理、數學應用等方面有著重要的應用。運用邏輯性思維能使我們正確的看待問題，并解決問題；并且邏輯也是計算機科學發展所不可少的。本文將重點分析形式邏輯在寫作中和數理邏輯在計算機中的應用。

2.邏輯推理介紹

推理具體可以分成三種：即演澤推理、歸納推理和類比推理。在議論文寫作過程中，這三種推理各有各的優勢，可以運用其中的一種進行論述，也可以把二種或三種結合起來運用，看具體的文章內容而定。

工程科技是改變世界的現實的、直接的生產力，工程前沿代表著工程科技未來創新發展的重要方向。當今時代，世界面臨百年未有之大變局，新冠肺炎疫情全球大流行進一步加劇全球發展的不確定性，科技前沿識別與預見是應對“不確定”的關鍵，是準確識變、科學應變、主動求變的基礎。為研判工程科技前沿趨勢，挖掘改造世界的未知力量，探索未來世界“確定性”，作為國家工程科技界最高咨詢性學術機構的中國工程院自2017年起連續開展全球工程前沿咨詢研究項目，每年發布全球工程前沿和工程開發前沿報告，以期引導工程科技的創新發展，營造尊重和崇尚工程科技創新的氛圍，為應對和解決重大傳染性疾病、氣候變化、可持續發展等全球性發展難題和挑戰提供了新路徑。

一、工程前沿發展趨勢

2021年度全球工程前沿研究在以專家為核心、數據為支撐的原則下，通過近6年167.24萬篇高被引論文聚類獲得機械與運載工程、信息與電子工程、化工冶金與材料工程、能源與礦業工程、土木水利與建筑工程、環境與輕紡工程、農業、醫藥衛生、工程管理9大領域的775個備選研究熱點，通過對50多萬個專利主題聚類獲得53張ThemeScape專利地圖。進而通過多輪的專家研討以及專家與數據交互，獲得298個備選研究前沿和174個備選開發前沿。經過問卷調查和專家研判最終形成工程研究前沿和工程開發前沿各93個。通過對2021年度93個工程研究前沿和工程開發前沿的總體分析，發現全球工程前沿呈現出四個趨勢：

（一）智能技術正帶來范圍更廣、層次更深的變革，并將深刻改變社會與生產形態。一是智能技術的算力得到顯著增強。本年度全球工程前沿顯示以光路與電路混合集成芯片制造、量子計算、存算一體技術等算力技術不斷取得新進展，智能技術的底層基礎得到進一步夯實。二是智能技術的算法不斷強化，近年來深度學習、聯邦學習等算法不斷突破，算法模型的通用性、便捷性、可解釋性不斷提升，夯實智能計算的核心技術。三是智能技術助推科技創新，新一代人工智能相關技術與多學科的交叉融合強有力地推動了其他工程科技領域數據研究范式與基礎理論的創新發展。尤其是在生命科學領域，智能技術在基因編輯靶點識別、蛋白質等生物大分子結構預測、醫藥研發、藥物設計與發現等方面取得了重要突破。四是智能技術的產業化應用，正加快現實生產力的提升。一方面智能技術與產業加速融合，不斷推進工業技術進步。機器人化增材制造、大數據驅動的分布式智能制造決策優化技術、智能可重構制造技術等將不斷助推制造業向個性化定制、柔性化生產、服務型制造、智能化預測的方向轉型。另一方面智能技術與生命科技不斷交叉，推動醫療健康新變革。人工智能輔助智能診斷、智能治療、智能疾病預警預測干預、智能群體健康管理和智能醫藥監管等取得新突破；5G等互聯網技術助推互聯網醫院發展，不斷提升一體化公共衛生應急響應能力。

（二）數據資源日益成為工程科技研究的關鍵要素。一是數據推動科技研究范式的變革。大數據的采集、存儲、關聯和可視化技術的發展，極大推動了生物、材料、醫學、工程管理等領域進入數據密集型科學研究范式，相關研究向可定量、可計算、可調控、可預測方向躍升。二是工程科技創新對數據的依賴程度將越來越高，一方面工程科技創新越來越需要數據的積累，傳統的樣本、統計、測試數據需求已經轉向實時、全面、全過程數據，另一方面基于海量數據的自我監督學習、增強學習、深度學習等正不斷助推工程科技創新。三是數據推動產業價值躍升。數字孿生、多維深度融合建模計算、數字畫像等技術支撐智能制造、智能建造、智能服務和個性化定制等新產業形態。四是數據成為社會治理重點。新一代密碼技術、區塊鏈、網絡虛擬身份管理等安全前沿技術不斷取得突破，數據應用在合規性和便捷性之間將不斷平衡。

（三）綠色低碳成為工程科技發展新路徑。一是能源生產消費方式不斷向清潔、低碳等替代方向加速轉化，新一代低碳能源技術與產業加快布局，核能、太陽能、氫能等可再生能源已成為全球能源增量主體，并向多元協調方向發展。二是低碳技術不斷發展。提高能源利用效率已成為全球應對氣候變化的重要選擇，化學燃料的高效低排放技術不斷發展，儲能技術和智能電力系統加快發展，新能源汽車加快向市場滲透。三是低碳技術成為全球競爭新熱點。二氧化碳捕集、利用和封存已經成為全球碳中和目標實現的關鍵，二氧化碳驅替其他資源和利用技術成為新興方向，二氧化碳地質儲存環境風險防控技術也成為環境研究的重點。

1福建省農村實用技術遠程培訓

福建省農村實用技術遠程培訓是福建省2010—2011年為民辦實事項日之一l2]。福建省農業科學院具體承擔了農村實用技術遠程培訓的體系構建和實施運作，創造了多體相互協作的模式，與福建省農業、林業廳、海洋與漁業廳、福建農林大學、廣電局、J一播影視集、長威公刊等密切配合，資源共享，實現農村實片J技術遠程培訓教學與管理的最優化。福建省農村實用技術遠培訓結合農時農事，標新立異，創造性地利用省應急視頻會商指揮系統、省農村黨員干部現代遠程培訓系統、瑞福特遠程會議系統和電視直播，每川10l_{福建省農業科學院遠程培訓的主會場大規模地傳播農、林、牧、副、漁、加一[和農村政策等相關課，授課的內容f富、課件栩栩如生、圖文并茂、圖像和質清晰，授課專家f『J與農民面對面地傳授實用技術矢¨、時解答技術難題。企省涉及市、縣、鄉近1400個視頻分會場、15331個行政村的農民及叢層農技人員，通過絡、電視、視頻傳送同‘時間異地多•收看。火規模的農村實用技術遠程培訓，使干家萬戶的農依靠科技增收斂富”。福建省農村實用技術遠程培訓取得了很大的成效，為大規模地培養新型農民探索出一條新途，并為進一步研究農業科技遠程培洲后續學習支持服務策略提供了實例與啟示。

2農業科技遠程培訓后續學習支持服務的必要性

農業科技遠程培訓是在科技信息技術斷發腱中產生的一種新的培訓形式，現代科技信息技術彌補r傳統遠程培訓的欠缺，網絡視頻互動功能為參訓肖提供了更便捷的學習條件，可以營造教師和參訓者面對面交流的虛擬課堂環境。基f現代信息技術的農業科技遠程培訓正受到越來越多人的歡迎，大幅度地提高了傳播農業科學技術的范同、時效和參訓者的數量。參加農業科技遠程培訓者大多數是農民，參訓農民不受年齡、文化知識水平、號業技術水平的限制；農民不論智力高低、學習背景、學習動力，都有學習農業科學技術的機會，解決了農民由于受地域、時間的限制而不能參加課堂面對面授課的問題。農業科技遠程培訓大規模地傳播和普及農業科學技術，為廣大的農民提供了學習農業科學技術的機會，但同時也會出現參訓農民在獲取農業知識和信息能力方面，以及在理解和用農業科學技術等方面存在著很大差異的現象，此，農業科技遠程培訓的后續學習支持服務就得尤為必要，后續學習支持服務能給農民提供延伸的學爿質保障。

3遠程培訓后續學習支持服務研究的理論依據

“學習支持服務”是遠程教育中特有的概念，也仃學者將此表述為學生支持服務、學生學)J艾持服務。1978年，英國開放大學的戴維•西沃特(DavidSeward)在德剛哈根遠程教學大學發表了論著《遠程學列系統對學牛的持續關注》，首次提出學習支持服務的概念，即遠程教育院校和教師應該為遠程教育的學生提供持續的關心、更好的學習支持服務和其他各類服務。則，學生會遇到種種剛難而影響其學習效果和教學質量并導致學生的流失。此后，英國學者凱依(KayeA)和魯姆勃爾(GrevileRumble)主編的《遠程高等教育》書，以及戴維•西沃特、愛爾羔學者德斯蒙德•基史(DesmondKeegan)和瑞典學者博瑞•霍姆們格(Hohnberg)3位權威專家主編的《遠教育：吲際展望》一書，都開辟號章來論述“學習支持服務”。戴維•西沃特、A•凱依、約翰•A•巴斯、博瑞•霍姆伯格、奧蒙德•辛普森、德斯蒙德•基更等國外學先后對奠定支持服務論基礎和理論發展有著問程度的貞獻。．_fJ閑著名學者丁興富教授最關外“學習支持服務”研究，將其引入國內并出版J，相關系列譯著、論文。在其博士論文《中澳遠程高等教育系統的比較研究》和編著的《遠教育學》以及《遠程教育研究》中對學習支持服務的概念、功能和I特征等做了詳細、深入地論述。丁興富教授認為：“學習支持服務是遠程教學院校及其教師等為遠程學生提供的以師生或學生之間的人際面授和基F技術媒體的雙向通信交流為主的各種信息的、資源的、人員的和設施的支助服務的總和，其目的在于指導、幫助和促進學生的自主學習，提高遠程教育學生學習的質量和效果陋】J’。

摘要：農業機械的智能化對于提高生產效率、降低人工勞動強度、推進規模化作業以及提升農機管理水平等發揮著重要作用，是近年來農業科學領域的研究熱點。本文針對智能化技術在農業機械中的應用及發展，詳細介紹了機器視覺技術、自動駕駛技術以及農業物聯網的應用現狀及發展趨勢，為農業機械化技術的發展提供參考。

關鍵詞：農業機械；智能技術；機器視覺；自動駕駛；農業物聯網

0引言

毋庸置疑，云計算、大數據、人工智能、物聯網等新興技術正加速推動傳統農業向現代農業的轉型升級，農業生產方式正在向自動化、信息化、智能化和規模化方向快速發展。農業機械是農業先進生產力的代表，通過與智能化技術的融合發展，對于提高生產效率、降低人工勞動強度、推進規模化作業、提升農機信息化和智能化管理水平等發揮著重要作用，為農機裝備的轉型升級提供了廣闊的前景。智能化農業機械既是智慧農業的重要組成部分，也是發展智慧農業的重要物質手段，目前已成為當今世界農業裝備發展的新潮流，是近年來國際上農業科學研究的熱點之一[1]。本文將詳細論述機器視覺技術、自動駕駛技術以及農業物聯網在農業機械領域的應用及發展。

1機器視覺在農業機械中的應用與發展

機器視覺主要用計算機來模擬人的視覺功能，從客觀事物的圖像中提取信息，進行處理并加以理解，最終用于實際檢測、測量和控制，是一門涉及人工智能、計算機科學、圖像處理、模式識別等諸多領域的交叉學科。機器視覺技術在農業領域具有廣泛的應用，農業機械中經常采用攝像機或相機作為視覺傳感器來獲取周圍環境信息，具有速度快、信息量大、安裝方便和投入成本低等優點。近些年得益于數字圖像處理技術的快速發展和計算機硬件性能的提高，針對圖象處理的視覺感知算法具有強大的信息處理能力。視覺感知算法按照發展歷程可分為傳統視覺算法和深度學習算法，傳統視覺算法主要是通過一些邊緣、角點、顏色和紋理等特征的檢測，并基于統計學的特征提取進行檢測物的識別與分類。歐美國家的研究者于20世紀80年代率先開展傳統視覺算法在農業領域的應用研究，截至目前，國內外研究機構在算法的研究和應用上都取得了較為豐富的成果。深度學習是模仿人腦神經元結構而建立的人工神經系統，是一種包含多個隱藏層的多層感知和信息處理結構，具有強大的學習能力，被廣泛運用于機器視覺、語音識別、自然語言處理等多個領域。近幾年深度學習在圖像識別、目標檢測、實例分割等領域展現出了先進的性能，正在為機器視覺和機器學習領域帶來革命性的進步。隨著機器視覺技術的發展，深度學習也將在農業領域獲得更廣泛的研究和應用。