精准农业论文范文精选

一、培养目标

1、在业务上掌握植物营养学的基础理论和专业技术，熟悉本专业的国内外研究动态和发展方向，了解土壤学作物栽培学与遗传学植物保护等相关学科的理论与方法。掌握一门外语、能熟练地阅读本专业外文资料。在本学科能独立从事研究教学和其它技术管理工作。治学态度严谨，协作精神良好。

2、在政治上拥护中国共产党的领导，学习邓小平建设有中国特色的社会主义的理论和党的路线方针政策，热爱祖国、遵纪守法、品德良好，服从分配，积极为社会主义现代化建设服务。

3、身体健康。

二、学习年限

全日制硕士研究生学习年限一般为3年，包括课程学习科学研究撰写学位论文及实践教育(指社会实践，教学实践和公益劳动)。其中课程学习时间为1～1、5年，其余为科学研究撰写论文和论文答辩时间，考虑到植物营养学科的特点，三年中至少最好有一个完整生长季节进行科学实验。课程学习不得少于30个学分，社会实践教学实践和公益劳动等占3个学分。硕士生如要延长或缩短学习年限，由本人申请，经导师学科院(系)审查同意，报校长批准，但延长或缩短时间一般不超过1年。

【摘要】我国的农业生产正在向现代农业转化，农业现代化离不开农业信息化，农业远程教育和农业信息化是有机联系的一个整体。农业科技信息推广将直接面对农户，这是农业科技成果转化的最重要的一个环节。利用现代化信息技术，建设农业科技网络可以为新型农民的培训提供有效的平台。

【关键词】农业科技网络培训

1新型农民培训现状

1.1农民对技术培训具有迫切需求

现代农业飞速发展，人们对农产品的质量要求逐渐增高，这就要求农民具有专业系统的农事知识和农机操作技能。现在互联网技术发展迅速，农民大部分都已具备电脑、手机等上网条件，愿意使用互联网进行学习的农民越来越多，因此培训新型农民是我国农业现代化建设的基本要求和必然趋势。

1.2农业部门支持农民培训

一、文本功能理论

（一）表达功能型文体表达型文本注重表情达意，包括：（1）严肃的文学作品；（2）权威性言论；（3）某些文学作品，如信件。纽马克认为，对于表达型文本的翻译应该采用语义翻译策略，即以源语文本为中心，要求译文接近原文的形式，在结构和词序上力求接近原文。

（二）信息功能型文本信息型文本强调的是信息的“真实性”，作者的语言是次要的。信息功能文本包括非文学作品、教科书、学术论文和报纸杂志文章等。纽马克认为，对于信息型文本的翻译应采用交际翻译策略，即以译语读者为中心，传达文本语境意义，注重信息传递效果。

（三）呼唤功能型文本农业科技文本旨在向读者受众传达农业科技知识，强调信息的真实性。所以通常属于信息型功能文本，可采用交际翻译策略，力求选词用字准确专业、措辞精准严谨、逻辑清晰、行文通畅。要达到这个要求，必须先了解农业科技英语的特点。

二、农业科技

文本的文本特征农业科技文本是指有关农业科学技术的专业类文本，其文本特征主要表现在词汇和语法方面。（1）词汇方面：农业科学词汇跨多个学科，普通词语术语化。例如culture这个词，通常指“文化”、在微生物学领域则表示“培养”，如bacterialculture指细菌培养。此外，农科术语多派生词与复合词及缩略语。（2）语法方面：农科英语广泛使用名词及名词化结构、非限定动词、被动语态以及长句。

摘要：农业机械的智能化对于提高生产效率、降低人工劳动强度、推进规模化作业以及提升农机管理水平等发挥着重要作用，是近年来农业科学领域的研究热点。本文针对智能化技术在农业机械中的应用及发展，详细介绍了机器视觉技术、自动驾驶技术以及农业物联网的应用现状及发展趋势，为农业机械化技术的发展提供参考。

关键词：农业机械；智能技术；机器视觉；自动驾驶；农业物联网

0引言

毋庸置疑，云计算、大数据、人工智能、物联网等新兴技术正加速推动传统农业向现代农业的转型升级，农业生产方式正在向自动化、信息化、智能化和规模化方向快速发展。农业机械是农业先进生产力的代表，通过与智能化技术的融合发展，对于提高生产效率、降低人工劳动强度、推进规模化作业、提升农机信息化和智能化管理水平等发挥着重要作用，为农机装备的转型升级提供了广阔的前景。智能化农业机械既是智慧农业的重要组成部分，也是发展智慧农业的重要物质手段，目前已成为当今世界农业装备发展的新潮流，是近年来国际上农业科学研究的热点之一[1]。本文将详细论述机器视觉技术、自动驾驶技术以及农业物联网在农业机械领域的应用及发展。

1机器视觉在农业机械中的应用与发展

机器视觉主要用计算机来模拟人的视觉功能，从客观事物的图像中提取信息，进行处理并加以理解，最终用于实际检测、测量和控制，是一门涉及人工智能、计算机科学、图像处理、模式识别等诸多领域的交叉学科。机器视觉技术在农业领域具有广泛的应用，农业机械中经常采用摄像机或相机作为视觉传感器来获取周围环境信息，具有速度快、信息量大、安装方便和投入成本低等优点。近些年得益于数字图像处理技术的快速发展和计算机硬件性能的提高，针对图象处理的视觉感知算法具有强大的信息处理能力。视觉感知算法按照发展历程可分为传统视觉算法和深度学习算法，传统视觉算法主要是通过一些边缘、角点、颜色和纹理等特征的检测，并基于统计学的特征提取进行检测物的识别与分类。欧美国家的研究者于20世纪80年代率先开展传统视觉算法在农业领域的应用研究，截至目前，国内外研究机构在算法的研究和应用上都取得了较为丰富的成果。深度学习是模仿人脑神经元结构而建立的人工神经系统，是一种包含多个隐藏层的多层感知和信息处理结构，具有强大的学习能力，被广泛运用于机器视觉、语音识别、自然语言处理等多个领域。近几年深度学习在图像识别、目标检测、实例分割等领域展现出了先进的性能，正在为机器视觉和机器学习领域带来革命性的进步。随着机器视觉技术的发展，深度学习也将在农业领域获得更广泛的研究和应用。

保险监管论文1

摘要：本文通过法律监管角度，对区块链背景下互联网保险发展的优势及可能存在的法律风险进行剖析，并结合我国互联网保险发展概况及特点，针对保险业转型升级所面临的系统风险，站在法律视角统筹考虑，针对这类新型保险形态的法律监管体系完善，提出了具体的措施。

关键词：区块链；互联网保险；法律风险；监管体系

引言

“十四五”规划指出，要健全现代金融监管的体系，提升金融监管的透明度和法治化的水平。中国银行保险监督管理委员会出台的《互联网保险业务监管办法》在2021年2月1日正式实施，规范互联网保险行业的同时，也留下了一定的发展空间。区块链技术应用于保险行业，其所具有的去中心化、数据不可篡改性、自治性等特点契合了保险领域数字化的需求，在我国保险行业内，它被认为是最有潜力推广和普及的未来技术。我国现有区块链与保险的研究相对匮乏，对于法律风险及监管对策的研究涉及较少，更多的是基于信息技术理论、保险理论及密码学的视角展开讨论，难以形成全面的区块链认识体系。因此，我们需形成更完备的法律监管体系，迎接互联网保险带来的法律挑战，维护保险业健康发展。

一、区块链背景下互联网保险的特征