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出版者:中国电力

作者:尤霞光

出品人:

页数:309

译者:

出版时间:2007-9

价格:29.00元

装帧:

isbn号码:9787508356693

丛书系列:

图书标签:

• 信息技术
• 计算机基础
• 编程入门
• 网络技术
• 数据处理
• 信息安全
• 办公软件
• 多媒体技术
• 数字化学习
• 基础知识

现代农业技术应用与发展趋势 图书简介 本书深入探讨了现代农业领域的前沿技术、核心理念及其未来的发展方向。面对全球人口增长、气候变化和资源短缺带来的挑战，传统农业模式正经历深刻变革。本书旨在为农业从业者、科研人员、政策制定者以及对可持续农业感兴趣的读者，提供一个全面、系统且富有洞察力的知识框架。 第一部分：现代农业的技术基石 本部分聚焦于支撑现代农业高效、精准运行的关键技术体系。 第一章：精准农业与智能传感技术 精准农业不再是遥不可及的概念，而是实现资源最优配置的必然选择。本章首先阐述了精准农业的核心理念——“在正确的时间、正确的地点、施用正确的量”。随后，详细介绍了各类高精度传感器在田间地头的应用，包括土壤水分传感器、养分监测仪、气象站以及植物生理状态传感器。特别地，我们深入分析了遥感技术（RS）在作物长势监测中的作用，对比了卫星遥感与无人机遥感（UAV）的优劣势。对于数据采集环节，本章详述了如何建立高效的数据传输和存储架构，为后续的数据分析奠定基础。 第二章：物联网（IoT）在农业生产中的集成 物联网技术是实现农业“万物互联”的关键。本章详细剖析了农业物联网的架构，包括感知层、网络层和应用层。我们不仅介绍了低功耗广域网（LPWAN）技术在偏远农场的覆盖优势，还重点讨论了如何利用智能网关实时汇集来自传感器、农机和环境监测设备的海量数据。通过具体的案例分析，展示了基于IoT的远程环境控制系统（如温室环境的自动调控）如何显著提高作物产量和质量，并降低人工干预成本。 第三章：农业机器人与自动化装备 农业劳动力的老龄化和短缺促使自动化装备成为必然趋势。本章系统梳理了农业机器人（Agri-robots）的分类与应用，涵盖了从播种、施肥、植保到收获的全过程。详细介绍了自动导航拖拉机（Auto-steering Tractors）、变量投入（VRT）设备的工作原理及其在提高作业精度上的突破。此外，还探讨了先进的采摘机器人技术，特别是针对高价值、易损水果的视觉识别与柔性抓取技术，分析了其在提升采收效率和减少损耗方面的潜力。 第二章部分：数据驱动的决策支持系统 现代农业的核心在于数据和智能分析，本部分将重点放在如何将采集到的原始数据转化为可执行的决策。 第四章：农业大数据与云计算平台 农业生产过程中产生的数据量呈指数级增长，如何有效管理和利用这些“农业大数据”成为核心挑战。本章介绍了农业大数据平台的构建要素，包括数据清洗、标准化和存储技术。云计算在提供弹性计算资源、支持复杂模型运行方面的优势被深入剖析。我们还讨论了数据共享与安全的机制，旨在促进产业链上下游的数据流通与价值挖掘。 第五章：机器学习与作物生长模型 机器学习（ML）是实现农业决策智能化的驱动力。本章讲解了回归分析、分类算法在预测产量、病虫害爆发风险中的应用。重点阐述了深度学习（Deep Learning）如何应用于高光谱图像分析，以实现对作物营养胁迫的早期诊断。此外，本章还介绍了传统作物生长模型（如DSSAT等）如何与现代数据驱动模型相结合，形成更具预测性和鲁棒性的决策支持系统（DSS）。 第六章：生物信息学在育种和健康管理中的应用 从基因组学到表型组学，生物信息学正在加速作物品种的改良。本章详细介绍了基因编辑技术（如CRISPR-Cas9）在提高作物抗逆性、优化营养成分方面的最新进展。在病虫害管理方面，我们探讨了如何利用高通量测序技术进行快速病原体鉴定，以及如何结合基因信息预测特定环境下的病害易感性，从而指导精准的生物防治策略。 第三部分：面向可持续发展的农业前沿 本部分展望了未来农业的发展方向，强调生态平衡与资源高效利用。 第七章：受控环境农业（CEA）的深度优化 受控环境农业（如垂直农场、智能温室）是保障粮食安全和区域供给的重要方向。本章不仅涵盖了LED光照配方优化、气培/水培系统设计等基础知识，更深入探讨了环境协同优化算法。分析了如何通过AI算法集成光照、温度、湿度、CO2浓度以及营养液配比，实现能源消耗最低化与作物生物量最大化之间的动态平衡。 第八章：水资源管理与节水灌溉技术 水资源短缺是全球农业面临的严峻问题。本章系统介绍了滴灌、微喷灌等高效灌溉技术，并重点分析了基于地块异质性的变量灌溉技术（VRI）。通过结合土壤保水能力、作物需水模型和实时蒸散量数据，实现对不同区域的差异化精准供水，最大限度地提高水分利用效率（WUE）。 第九章：农业生态系统服务与循环经济 可持续性是现代农业的终极目标。本章探讨了如何通过生态系统服务理念指导农业实践，例如农田的碳汇能力、生物多样性维护。详细介绍了农业废弃物资源化利用技术，如畜禽粪便沼气发酵、秸秆生物质转化等，构建低碳、闭环的农业循环经济模式，减少面源污染，实现农业生产与环境保护的双赢。 结语：未来农业的挑战与伦理考量 本书最后对未来农业的技术融合趋势进行了展望，特别是探讨了人工智能、生物技术与自动化技术交叉融合带来的巨大潜力。同时，我们也审慎地讨论了技术应用中涉及的数据隐私、技术鸿沟以及基因编辑技术应用的社会伦理问题，旨在引导读者以负责任的态度推动农业现代化进程。 本书图文并茂，包含了大量的技术流程图、数据分析案例和行业标准介绍，是理解和实践未来农业技术的必备参考书。

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对于长期在前端摸爬滚打的工程师来说，很少有书籍能将“编译原理”和“数据结构”这些底层知识与我们日常使用的框架和算法效率紧密联系起来。然而，这本书做到了，而且做得非常出色。它通过构建一个极简的虚拟机模型，手把手地带领读者理解从高级语言到机器码的整个转换过程。我尤其欣赏它在算法复杂度分析部分的处理方式——它没有用晦涩的Θ符号（Theta）去吓唬人，而是用实际运行时间与输入规模增长曲线的对比图直观地展示了O(n^2)和O(n log n)的巨大鸿沟。这种“实践导向的理论讲解”极大地激发了我的学习动力。比如，在讲解哈希表冲突解决策略时，它不仅列举了链式法和开放寻址法，还模拟了在特定数据分布下，不同开放寻址法（如线性探测、二次探测）性能的衰减情况。这种细致入微的对比，让我们在选择数据结构时，不再是盲目地套用模板，而是基于对底层效率的深刻理解做出最优决策。读完后感觉自己像是给自己的编程思维装上了一个高性能的“优化引擎”。

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说实话，我最初是被这本书的封面设计吸引的——那种充满未来感的线条和冷峻的配色，让人感觉这一定是一本关于尖端科技的力作。阅读体验上，这本书的视角非常独特，它并没有沉溺于对现有技术的罗列，而是着重探讨了信息安全领域中的“攻防博弈论”。它以一种近乎侦探小说的叙事方式，剖析了诸如缓冲区溢出、SQL注入等常见漏洞的形成机理，以及相应防御机制的原理。有趣的是，它在描述攻击路径时，会插入一些著名的黑客攻击案例的简化模型，让枯燥的内存结构知识瞬间变得生动和具有紧迫感。但最让我印象深刻的，是对加密算法如RSA和ECC的解读。作者没有直接给出复杂的公式，而是先用一个“秘密信使”的故事背景来铺垫公钥和私钥的概念，待读者理解了数学上的“单向陷门”思想后，再引入椭圆曲线的几何意义。这种层层递进，先讲故事再讲原理的教学法，极大地降低了初学者的心理门槛，让加密学不再是遥不可攀的“魔法”。

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我怀着一种近乎挑剔的眼光审视了这本厚厚的册子，本以为它会是市面上那些泛泛而谈的“速成秘籍”，结果完全出乎意料。这本书在数据库理论的阐述上展现出了惊人的严谨性和深度。它并没有止步于SQL的简单查询语句，而是深入挖掘了关系代数的基础，以及事务处理中的ACID特性是如何通过精妙的锁机制和恢复日志来实现的。特别是在讲到数据库并发控制时，它详尽地对比了2PL（两阶段锁定）和MVCC（多版本并发控制）的优劣，每一个推导过程都逻辑链条清晰，毫不含糊。对于那些想从应用层面跨越到系统层面的开发者来说，这本书提供的理论基础坚实得如同磐石。它对待每一个概念都秉持着“刨根问底”的态度，绝不轻易放过任何一个需要解释的细节。阅读体验是“慢而有收获”的，我需要时不时停下来，对照着书中的数学模型进行思考和演算，这是一种久违的学习的充实感。这哪里是一本基础读物，分明是一本可以伴随职业生涯成长的参考手册，其知识的密度和准确性，足以让任何专业人士肃然起敬。

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这本书的文字着实让人眼前一亮，尤其是在介绍那些复杂的网络协议和硬件架构时，作者竟然能用如此生动形象的比喻来描绘，简直就像是给一个对技术一窍不通的新手量身定做的向导。我记得有一段讲到TCP/IP协议栈的工作原理，本来我以为会是一堆枯燥的术语堆砌，结果作者用了“邮局分拣包裹”的流程来比拟数据包的封装和传输，清晰得让人一拍大腿，原来是这么回事！读起来完全没有那种传统教材的架子，更像是一位经验丰富的前辈在泡茶聊天时娓娓道来的心得。深入到操作系统内核的那部分，虽然深度依然可观，但作者巧妙地穿插了一些历史典故和行业八卦，使得即便是对内存管理和进程调度这类“硬骨头”也能保持高度的兴趣。整本书的排版和图示设计也极具匠心，那些复杂的逻辑流程图看起来清晰而不杂乱，完全没有那种让人望而却步的压迫感。可以说，它成功地将一个原本高冷的学科拉下了神坛，让普通读者也能窥见信息世界的宏大与精妙。这绝对是我近年来读过的最易懂、最有趣的技术入门读物之一，极力推荐给所有对现代信息技术好奇的同仁们。

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我必须承认，我对人工智能和机器学习的部分一直抱持着敬而远之的态度，总觉得那是一个充斥着高维向量和复杂导数的“黑箱”。这本书彻底改变了我的看法。它以一种极其平易近人的方式介绍了神经网络的基本结构，甚至连反向传播算法（Backpropagation）的推导过程，都被巧妙地分解成了几个简单的微积分步骤，并且清晰地指明了每一步的物理意义——它不是在教我们如何求导，而是在教我们“梯度如何指示最优方向”。书中对于感知机模型到深度学习的演进脉络梳理得非常清晰，没有那种为了炫技而堆砌最新模型的浮躁感。它更注重基础，比如逻辑回归作为分类器的基本单元是如何运作的，为什么激活函数（如ReLU）的引入是必要的。阅读过程中，我感觉自己不再是单纯地使用工具，而是开始理解工具背后的“思想”。那些原本看起来高不可攀的“模型训练”和“特征工程”，在作者的笔下，化为了有序、可控的科学实验步骤。这本书成功地将一个前沿领域打磨成了易于理解的工程学科，为我后续深入学习打下了坚实可靠的理论地基。

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