4、农业创新发展:数字与智能技术助力粮食安全

农业创新发展:数字与智能技术助力粮食安全

1. 数字经济与农业创新背景

数字经济的兴起最初被视为数字技术大规模普及的一步到位过程。然而,随着第四次工业革命的推进,数字技术变得日益复杂,数字经济呈现出异质性。目前,数字经济仍以互联网和数字设备的可用性及普及程度来衡量,这使得世界上大多数国家都可被纳入数字经济范畴。

与此同时,更复杂甚至具有突破性的数字技术,如物联网(IoT)和人工智能(AI)也受到关注。数字竞争力领先的国家不再仅仅追求互联网普及率(已趋近 100%),而是竞相实施突破性数字技术,以开拓新领域,迈向工业 4.0。

在农业领域,国际统计核算实践将高科技产业视为单一结构的经济部门,但该部门明显具有多结构特征,需要区分数字产业和智能制造业。农业高科技创新尤为值得关注,因为其发展决定着经济竞争力和粮食安全。

2. 数字农业与智能农业的区别

2.1 研究方法

为验证农业创新在技术浪潮交汇点有助于从数字农业向智能农业转型,且智能农业对粮食安全的重要性日益超过数字农业这一假设,研究人员采用相关分析,以 2020 年移动宽带用户和互联网连接速度衡量数字农业,以机器人普及程度和大数据及分析应用衡量智能农业,并根据 2020 年粮食安全水平将国家分为三组样本。

2.2 数字农业与智能农业的特征对比

对比标准 数字农业 智能农业
使用技术 基础数字
深度学习作为人工智能的关键分支,依托多层神经网络架构对高维数据进行模式识别函数逼近,广泛应用于连续变量预测任务。在Python编程环境中,得益于TensorFlow、PyTorch等框架的成熟生态,研究者能够高效构建面向回归分析的神经网络模型。本资源库聚焦于通过循环神经网络及其优化变体解决时序预测问题,特别针对传统RNN在长程依赖建模中的梯度异常现象,引入具有门控机制的长短期记忆网络(LSTM)以增强序列建模能力。 实践案例涵盖从数据预处理到模型评估的全流程:首先对原始时序数据进行标准化处理滑动窗口分割,随后构建包含嵌入层、双向LSTM层及全连接层的网络结构。在模型训练阶段,采用自适应矩估计优化器配合早停策略,通过损失函数曲线监测过拟合现象。性能评估不仅关注均方根误差等量化指标,还通过预测值真实值的轨迹可视化进行定性分析。 资源包内部分为三个核心模块:其一是经过清洗的金融时序数据集,包含标准化后的股价波动记录;其二是模块化编程实现的模型构建、训练验证流程;其三是基于Matplotlib实现的动态结果展示系统。所有代码均遵循面向对象设计原则,提供完整的类型注解异常处理机制。 该实践项目揭示了深度神经网络在非线性回归任务中的优势:通过多层非线性变换,模型能够捕获数据中的高阶相互作用,而Dropout层正则化技术的运用则保障了泛化能力。值得注意的是,当处理高频时序数据时,需特别注意序列平稳性检验季节性分解等预处理步骤,这对预测精度具有决定性影响。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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