自然計(jì)算(natureinspiredcomputation)，通常是一類具有自適應(yīng)、自組織、自學(xué)習(xí)能力的模型與算法，能夠解決傳統(tǒng)計(jì)算方法難以解決的各種復(fù)雜問題，是計(jì)算機(jī)科學(xué)與人工智能領(lǐng)域中重要的研究?jī)?nèi)容之一。遺傳算法等經(jīng)典自然計(jì)算方法從誕生至今已經(jīng)各自演變成相對(duì)獨(dú)立的人工智能研究領(lǐng)域，半個(gè)多世紀(jì)以來不斷得到改進(jìn)，衍生

本書將針對(duì)華北平原地區(qū)水氮利用效率不高的問題，探討如何在穩(wěn)定提高作物產(chǎn)量的基礎(chǔ)上，提高區(qū)域水氮資源的利用效率，以期為當(dāng)?shù)厮�氮智慧管理決策提供可靠的理論與技術(shù)支撐。主要內(nèi)容包括：緒論、試驗(yàn)材料與方法、水氮對(duì)冬小麥土壤水分動(dòng)態(tài)及耗水特征的影響、水氮對(duì)冬小麥各生育期土壤氮素分布的影響、水氮對(duì)冬小麥生長(zhǎng)發(fā)育狀況的影響、水氮對(duì)冬

本書聚焦于全球油棕種植園分布監(jiān)測(cè)：首先，構(gòu)建全球油棕動(dòng)態(tài)樣本庫；其次，在樣本庫的基礎(chǔ)上完成全球油棕種植園分布制圖和動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)；然后，基于目標(biāo)檢測(cè)深度學(xué)習(xí)模型提出油棕識(shí)別方法；最后，分析全球油棕種植園擴(kuò)張的特征及其對(duì)地表覆蓋和生物多樣性的影響。

本書根據(jù)四川苧麻產(chǎn)業(yè)的發(fā)展，由達(dá)州市農(nóng)業(yè)科學(xué)研究院麻類作物研究所苧麻育種團(tuán)隊(duì)對(duì)全省60余年來苧麻栽培種植相關(guān)科研成果、技術(shù)研究進(jìn)行的系統(tǒng)總結(jié)，匯總了苧麻科研學(xué)者在該領(lǐng)域中的豐富科研成果和智慧結(jié)晶。本書分為六章，分別闡述了四川苧麻的發(fā)展歷史，苧麻品種，苧麻的植物學(xué)和生物學(xué)特征、栽培技術(shù)、病蟲害防治技術(shù)、苧麻綜合利用技術(shù)。

本書為中國(guó)氣象局氣候變化專項(xiàng)“氣候變化對(duì)內(nèi)蒙古大豆氣候適宜性的影響研究”和內(nèi)蒙古自治區(qū)氣象局防災(zāi)減災(zāi)項(xiàng)目“內(nèi)蒙古精細(xì)化農(nóng)牧業(yè)區(qū)劃”的主要研究成果。全書針對(duì)國(guó)家戰(zhàn)略背景下大豆面積增加、種植邊界北移西擴(kuò)、越區(qū)種植和氣候風(fēng)險(xiǎn)增大的突出問題，以精細(xì)化氣候資源區(qū)劃為基礎(chǔ)，闡述內(nèi)蒙古大豆農(nóng)業(yè)氣候資源區(qū)劃方法，大豆秋季霜凍災(zāi)害、干旱

《馬鈴薯脫毒種薯及大田生產(chǎn)技術(shù)》結(jié)合馬鈴薯生產(chǎn)現(xiàn)狀，以馬鈴薯脫毒種薯生產(chǎn)、大田栽培技術(shù)、精深加工技術(shù)等為主進(jìn)行編寫。全書分為九章，包括馬鈴薯概述、馬鈴薯的生物學(xué)特性、馬鈴薯病毒及脫毒技術(shù)、馬鈴薯脫毒種薯繁育技術(shù)、馬鈴薯種薯收獲與貯藏技術(shù)、馬鈴薯大田生產(chǎn)技術(shù)、馬鈴薯主要生產(chǎn)技術(shù)模式、馬鈴薯病蟲草害防治技術(shù)、馬鈴薯精深加工

本書結(jié)合國(guó)內(nèi)外最新的研究成果和技術(shù)進(jìn)展，對(duì)大豆輪作技術(shù)、大豆玉米帶狀復(fù)合種植技術(shù)進(jìn)行了詳細(xì)闡述。具體分為八章，分別為大豆生產(chǎn)概述、大豆品種選擇、大豆播種技術(shù)、大豆全生育期管理技術(shù)、大豆水肥管理技術(shù)、大豆收獲與貯藏、大豆高質(zhì)高效生產(chǎn)模式、大豆病蟲害防治技術(shù)。

本文探究了不同水肥處理下無人機(jī)遙感在作物產(chǎn)量和生物量方面的應(yīng)用，將玉米、冬小麥作為研究對(duì)象，重點(diǎn)探究了采用無人機(jī)多光譜、熱紅外和高光譜影像數(shù)據(jù)，基于不同機(jī)器學(xué)習(xí)算法構(gòu)建玉米、冬小麥產(chǎn)量和生物量估算模型。監(jiān)測(cè)作物的生長(zhǎng)狀況和產(chǎn)量，為玉米、冬小麥的產(chǎn)量和生長(zhǎng)狀況研究提供方法，為無人機(jī)遙感平臺(tái)在精準(zhǔn)、智慧農(nóng)業(yè)中的應(yīng)用發(fā)展提供

本書系統(tǒng)闡釋了工業(yè)大麻基因編輯技術(shù)、組織培養(yǎng)技術(shù)、分子標(biāo)記研究等一系列生物技術(shù)研究進(jìn)展。

以遙感技術(shù)(RS)、地理信息技術(shù)(GIS)、全球?qū)Ш叫l(wèi)星系統(tǒng)(GNSS)和變量管理技術(shù)為支持并考慮作物與土壤時(shí)空變異的精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)，實(shí)現(xiàn)了農(nóng)田信息的精準(zhǔn)感知、控制與決策管理，從而實(shí)現(xiàn)了作物的高產(chǎn)高效和環(huán)境風(fēng)險(xiǎn)的進(jìn)一步降低。然而在華北平原村級(jí)尺度小農(nóng)戶管理下，尚缺乏基于RS與GIS技術(shù)的冬小麥精準(zhǔn)養(yǎng)分管理。本文通過山東省樂陵