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题名现代农业中电子信息工程技术的未来发展
被引量：5
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作者
刘德澳
包飞宇
王雪青
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机构
沈阳理工大学信息科学与工程学院
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出处
《南方农机》
2016年第8期64-64,69,共2页
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文摘
2016年,我国新型信息化农业产业深入贯彻落实党中央、国务院的决策部署,加快推进结构调整,产业整体保持了平稳增长进步。电子信息工程已经在中国现代农业的技术领域中占据了重要的位置。随着电子信息工程产业的发展;新型农业实现了初级的信息化和自动化,电子信息工程与农业产业相结合的新兴产业的发展速度将会被激发出前所未见的潜能。本文主要分析了现代农业电子信息工程产业未来的发展方向,并且就相关问题提出策略。
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关键词
电子信息工程
现代农业
市场性
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分类号
F320.1
[经济管理—产业经济]
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题名基于图神经网络的非均匀风电场功率预测方法
被引量：3
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作者
刘德澳
董明刚
叶威
王彦
甘国军
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机构
桂林理工大学信息科学与工程学院
广西嵌入式技术与智能系统重点实验室
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出处
《太阳能学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2023年第11期279-286,共8页
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基金
国家自然科学基金(62366012,61563012)
广西自然科学基金(2021GXNSFAA220074)
广西嵌入式技术与智能系统重点实验室基金(2020-1-3)。
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文摘
针对现有的非均匀风电场发电功率预测方法准确度不高、可解释性差等问题,提出一种改进的物理引导的图神经网络(IPGNN)模型来预测非均匀风电场的发电功率输出。首先,构建一个基于三维高斯尾流模型的物理信息基函数,可更准确地反映非均匀风电场中风力机之间尾流相互作用的关系;其次,设计一组基于消息传递框架的图神经网络更新策略,该策略在图神经网络边缘更新中结合注意力机制将物理信息基函数作为权重更新函数,可增强模型的可解释性。在不同数量风力机下的非均匀风电场仿真实验表明,相比于基于一维尾流模型的PGNN模型和典型的数据驱动模型,IPGNN模型均可获得较好的预测效果,其中对具有20台风力机的非均匀风电场,发电功率预测平均绝对误差为3.92%,可认为是一种有效的非均匀风电场发电功率预测方法。
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关键词
深度学习
图神经网络
风电功率
风电场
数值模拟
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Keywords
deep learning
graph neural network
wind power
wind farm layout
numerical simulation
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分类号
TM614
[电气工程—电力系统及自动化]
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题名提高计算机网络可靠性的方法研究
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作者
刘德澳
赵庆妍
韩佳伟
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机构
沈阳理工大学
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出处
《南方农机》
2016年第2期82-82,88,共2页
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文摘
在计算机技术和网络技术快速发展的大环境下,人们的生活方式也越来越多样化、便捷化。当前,人们关注的焦点也已经转移到计算机网络安全这一问题上。对计算机网络安全相关内容进行深入的了解、分析有利于更好的满足人们实际需求和保证网络安全,从而不断推动计算机网络向着更好的方向发展。
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关键词
计算机
网络可靠性
方法
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分类号
TP393.08
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名城市规划中环境因素的考量
被引量：10
- 4
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作者
贺明溪
刘德澳
刘伶书
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机构
沈阳理工大学
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出处
《南方农机》
2017年第6期153-153,共1页
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文摘
城市规划是城市发展的目标和计划,在城市发展中有着举足轻重的作用。但是长时间以来,由城市规划在城市建设中由于各种原因可能会引发相关环境问题。城市规划中必须要多维综合分析建设与环保同步进行。
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关键词
城市规划
环境保护
城市投入产出
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分类号
TU984
[建筑科学—城市规划与设计]
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题名智能化农业信息技术应用分析
被引量：1
- 5
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作者
刘德澳
郭加
崔馨月
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机构
沈阳理工大学
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出处
《南方农机》
2017年第1期45-45,共1页
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文摘
随着我国科学技术的不断发展进步,智能化农业信息技术的使用范围也在逐渐的扩大,而农业信息也是由网络信息技术与农业技术相结合所得到的,在我国,信息技术被应用于农业领域也是足足有30多年的历史了,通过不断的探索、完善、创新、研究、实践,最终一批具有较高的技术水平与竞争实力的农业信息技术产品也被开发出来,它包括了农业所有的数据库系统,也包括了农业管理信息的数据系统等。本文立足于智能化农业信息技术的应用进行深入分析。
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关键词
智能化
农业信息技术
使用
分析
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分类号
S126
[农业科学—农业基础科学]
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