【定期发布】全国国产三元复合肥氮磷钾含量45%价格走势(单位：元/吨) (截止至2010-10-18)...

最新推荐文章于 2025-12-14 06:58:46 发布
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农业生产AI决策系统架构设计解密：数据层-模型层-应用层核心逻辑
AI智能探索者的博客
07-30 1199
想象一下，在一个炎热的夏日，传统农田里的农民伯伯正满头大汗地检查每一株玉米是否缺水；而几公里外的智慧农场里，一位年轻农民正在空调房里滑动手机屏幕，看着AI系统自动生成的灌溉计划——这就是农业生产AI决策系统带来的改变。本文的目的，就是要揭开这个"智能农业大脑"的面纱，详细讲解它的"身体构造"（架构设计）和"工作原理"（核心逻辑）。我们将聚焦系统最核心的三个部分：数据层（收集农田信息）、模型层（分析信息并思考决策）和应用层（将决策告诉农民）。
【遥感农业分析】基于Sentinel-2的多作物NPK分区评估系统：利用NDVI与土壤指数实现精准施肥决策支持
11-03
内容概要：该文档为一个基于Python的农业分析工具源码，名为“ANALIZADOR MULTI-CULTIVO”，旨在利用遥感数据对农田进行多作物氮磷钾（NPK）营养状况分析。系统支持通过上传Shapefile地理数据，结合Sentinel-2卫星...
【定期发布】全国国产三元复合肥氮磷钾含量45%价格走势(单位：元/吨) (截止至2010-10-18)
天行健 ● 君子以自强不息
10-18 1853
走势图中包含技术指标有: EXPMA, MACD, RSI, W&R. 本数据应市场相关人士要求提供, 并定期更新, 以便大众了解相关品种的物价情况. 如需其它物价需求, 请联系博主.
gh_mirrors/v0s/v0-system-prompts-models-and-tools与农业科技集成：智能farming提示词
gitblog_00078的博客
10-08 972
你还在为农业数据处理效率低下而烦恼吗？还在为如何精准把握作物生长状况而困惑吗？本文将详细介绍如何将gh_mirrors/v0s/v0-system-prompts-models-and-tools项目与农业科技集成，打造智能farming提示词，帮助你轻松解决农业生产中的各种难题。读完本文，你将了解智能农业提示词的设计原则、应用场景以及具体实现方法，让AI技术为农业生产保驾护航。 ## 项目概述...
AI5 - 从农田到餐桌：农业AI如何提升作物产量30%
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千淘万漉虽辛苦，吹尽狂沙始到金
11-17 1万+
从黑龙江的黑土地到海南的橡胶园，从黄土高原的梯田到长三角的智慧大棚——AI正在让“靠天吃饭”成为历史，让“精耕细作”拥有科学之眼。它不取代农民的经验，而是将其转化为可复制、可优化的数据资产；它不消除农业的风险，而是用预测与干预将其降至最低；它不仅是技术升级，更是一场关于粮食安全、生态可持续与农民尊严的深刻变革。当一位老农通过手机收到“明天下午3点，3号地块需补氮5公斤”的精准提醒，当他看着无人机掠过麦田洒下恰到好处的肥料，当他以更低的成本收获更高的产量——
农业AI新范式：用Data-Science-Gen-AI-Playlist-2024预测作物产量
gitblog_00475的博客
10-16 371
你还在靠经验估算农田产量？还在为气候变化导致的产量波动烦恼？本文将带你用Data-Science-Gen-AI-Playlist-2024项目框架，构建一个精准的作物产量预测系统，无需深厚编程基础，零基础也能上手。读完本文，你将掌握数据驱动的农业决策方法，让AI成为你的田间智慧助手。 ## 为什么农业需要AI预测系统 传统农业生产中，产量预测主要依赖农民经验和历史数据，误差率常高达20%以上。...
传感器：土壤湿度传感器（XH-M214）介绍及stm32驱动代码
月照银海似蛟龙的博客
05-27 6433
土壤湿度传感器（XH-M214）及stm32驱动代码XH-M214简介stm32驱动XH-M214 protues测试 本篇主要介绍：stm32f103 ADC读取电压 采集土壤湿度传感器（XH-M214）数据 XH-M214简介 XH-M214的实物张这个样子： 那个像叉子的是传感器，测量土壤水分随土壤电导率的变化而变化（土壤电阻随干旱而增加）。在传感器的两个电极之间测量电阻。 蓝色模块是一个电压比较器和一个分压电路，其引脚定义如下： 一个是模拟信号输出，及测量的土壤湿度，还有一个开关信号输出，因为有
350M参数引爆边缘智能革命：LFM2-350M-Math重新定义微型数学推理
gitblog_00436的博客
12-14 654
LiquidAI推出的LFM2-350M-Math微型数学推理模型，以3.5亿参数实现了边缘设备上的高精度数学计算，为工业物联网、智能医疗等领域带来低功耗AI解决方案。 ## 行业现状：大模型与边缘设备的算力鸿沟 2025年AI行业呈现"两极分化"态势：一方面，DeepSeek-R1等顶级模型以92.3%的MATH准确率称霸科研领域；另一方面，边缘设备却受限于电池容量和算力，难以承载复杂AI任务
微型数学AI革命：LFM2-350M-Math如何重新定义边缘智能
gitblog_00036的博客
11-17 894
LiquidAI推出的LFM2-350M-Math微型数学推理模型，以3.5亿参数实现了边缘设备上的高精度数学计算，为工业物联网、智能医疗等领域带来低功耗AI解决方案。 ## 行业现状：大模型与边缘设备的算力鸿沟 2025年AI行业呈现"两极分化"态势：一方面，DeepSeek-R1等顶级模型以92.3%的MATH准确率称霸科研领域；另一方面，边缘设备却受限于电池容量和算力，难以承载复杂AI任
行业文档-设计装置-利用造纸黑液固化物生产有机氮磷钾复合肥的工艺.zip
09-08
6. **质量检测**：在生产过程中，需定期进行产品质量检测，确保肥料的氮磷钾含量、pH值、有机质含量等指标符合国家肥料标准。 这种工艺的优势在于，它不仅减少了造纸黑液对环境的污染，还有效地回收了其中的营养...
基础化工行业深度报告：复合肥行业深度报告：行业确定性底部回暖，看好春季旺季行情.pdf
08-22
- **单质肥价格上涨**：氮磷钾等单质肥自2017年第四季度以来价格上扬，成为复合肥涨价的主要驱动力。 - **旺季需求**：接下来的几个月是化肥储备和使用的高峰期，市场需求将推动复合肥价格继续上涨。 - **盈利...
甜高粱氮磷钾养分含量和积累
01-04
本文研究了不同基因型甜高粱在不同生长阶段对氮磷钾三种主要养分的吸收和积累规律。研究采用了田间随机区组试验方法，选取了六个具有代表性的甜高粱基因型作为试验材料，分别在拔节期、开花期和成熟期对这些甜高粱的...
手机端AIDE安卓的音乐播放器软件代码QZQ.txt
12-17
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PythonPytorch基于小波时频图与SwinTransformer的轴承故障诊断研究
12-17
Python【Pytorch】基于小波时频图与SwinTransformer的轴承故障诊断研究内容概要：本文介绍了基于小波时频图与SwinTransformer的轴承故障诊断方法，利用Pytorch框架实现深度学习模型的应用。通过将振动信号转化为小波时频图，提取故障特征，并结合SwinTransformer这一基于Transformer架构的视觉模型进行分类识别，提升故障诊断的准确率与鲁棒性。该研究展示了深度学习在工业设备故障诊断中的潜力，特别是在处理非平稳信号和复杂工况下的有效性。; 适合人群：具备一定Python编程基础和深度学习理论知识的高校研究生、科研人员及工业界从事设备状态监测与故障诊断的工程师；熟悉Pytorch框架者更佳。; 使用场景及目标：①应用于旋转机械如电机、风机、齿轮箱等关键部件的轴承故障早期识别；②为智能制造与预测性维护系统提供技术支持；③推动传统信号处理与前沿深度学习模型（如SwinTransformer）在工业场景中的融合研究。; 阅读建议：建议读者结合文中提供的代码实践操作，理解从小波变换到图像输入再到SwinTransformer建模的全流程，重点关注数据预处理与模型结构设计细节，并可通过更换数据集或调整网络参数进一步验证模型泛化能力。
通过短时倒谱(Cepstrogram)计算进行时-倒频分析研究（Matlab代码实现）
12-17
通过短时倒谱(Cepstrogram)计算进行时-倒频分析研究（Matlab代码实现）内容概要：本文主要介绍了一项关于短时倒谱（Cepstrogram）计算在时-倒频分析中的研究，并提供了相应的Matlab代码实现。通过短时倒谱分析方法，能够有效提取信号在时间与倒频率域的特征，适用于语音、机械振动、生物医学等领域的信号处理与故障诊断。文中阐述了倒谱分析的基本原理、短时倒谱的计算流程及其在实际工程中的应用价值，展示了如何利用Matlab进行时-倒频图的可视化与分析，帮助研究人员深入理解非平稳信号的周期性成分与谐波结构。; 适合人群：具备一定信号处理基础，熟悉Matlab编程，从事电子信息、机械工程、生物医学或通信等相关领域科研工作的研究生、工程师及科研人员。; 使用场景及目标：①掌握倒谱分析与短时倒谱的基本理论及其与傅里叶变换的关系；②学习如何用Matlab实现Cepstrogram并应用于实际信号的周期性特征提取与故障诊断；③为语音识别、机械设备状态监测、振动信号分析等研究提供技术支持与方法参考； 阅读建议：建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作，先理解倒谱的基本概念再逐步实现短时倒谱分析，注意参数设置如窗长、重叠率等对结果的影响，同时可将该方法与其他时频分析方法（如STFT、小波变换）进行对比，以提升对信号特征的理解能力。
无人水下航行器(UUV)仿真研究（Matlab代码实现）
最新发布
12-17
无人水下航行器(UUV)仿真研究（Matlab代码实现）内容概要：本文围绕无人水下航行器（UUV）的仿真研究展开，基于Matlab代码实现对UUV的动力学模型、运动控制及导航仿真进行系统构建与验证。研究重点包括UUV的六自由度数学建模、环境干扰（如水流、浮力、阻力）的引入、姿态与轨迹控制算法的设计（如PID、滑模控制等），并通过Matlab/Simulink平台完成仿真验证，帮助理解UUV在复杂水下环境中的行为特性。此外，文档还提及与其他技术（如路径规划、信号处理、水下图像增强）的交叉应用，展现了UUV仿真的综合性与工程实用性。; 适合人群：具备一定Matlab编程基础，从事海洋工程、自动化、机器人、控制理论等相关领域的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标：①用于UUV控制系统的设计与算法验证；②支持水下机器人相关课程教学与实验仿真；③为水下探测、救援、勘探等实际应用场景提供技术预研和方案测试平台； 阅读建议：建议结合文中提供的Matlab代码进行逐模块调试与仿真，重点关注动力学建模与控制算法实现部分，同时可拓展学习文档中提到的路径规划、传感器融合等相关技术，以构建完整的UUV系统认知体系。
【泰迪杯数据分析】超市销售赛题程序 落地即用！.zip
12-17
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迪博内部控制指数（2000-2024年） .xlsx
12-17
数据简介 迪博内部控制指数是一种用于评估公司内部控制质量的指标体系，由迪博公司开发，旨在全面衡量上市公司内部控制水平与风险管控能力。 迪博内部控制指数采用千分制，范围为0-1000，数值越大表明企业内部控制质量越高。该指数以内部控制五大目标（战略、合规、经营、报告、资产安全）为导向，选取对应的指标进行评估，同时将内部控制缺陷作为修正变量，对基本指数进行修正，以更准确地反映公司内部控制质量。 迪博内部控制指数评级依据指数数值分布，将上市公司内部控制水平划分为四个级别、八个档次。 数据名称：迪博内部控制指数 数据年份：2000-2024年 数据范围：A股上市公司 相关数据 年份 证券代码 证券简称 辖区 证监会行业 申万行业 内部控制指数评级 内部控制指数评分 报告期
GE PACSystem IC695CPE400 9.40升级固件
12-17
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山东寿光市肥料重金属含量分析：三元复混肥与鸡粪肥对比
研究人员采集了10份三元复混肥和21份鸡粪肥样本，检测了肥料中Cu、Zn、Cd、Pb四种重金属的含量。结果显示，鸡粪肥的重金属含量普遍高于三元复混肥，但在与中国有机-无机复混肥标准对比后，鸡粪肥中的Cd并未超出标准...
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