农业非点源污染防治技术评价与治理模式研究

通过构建多层次多指标的模糊综合评价模型，对农业机械化项目的可实施性和实施效果进行科学、合理和准确的评价，为其进一步发展和长期规划提供有效决策依据。采用基于熵的数据挖掘方法，定义指标区分权，清除对目标分类不起作用的冗余数值，实现正确的隶属度转换，用于模糊综合评价，提高评价结果的真实性和可靠性。

基于沉阳气象数据和设施小气候监测数据，计算出气象等级指数、要素等级指标。通过分析温室温度变化趋势和内外温度关系，研究沉阳设施农业中低温冷害的风险，建立预警服务标准，以减少冷害影响。

长期以来，顶板灾害在我国煤矿事故中占据主要位置，其发生频率和致命性是煤矿安全生产的主要挑战。通过分析顶板岩性、矿压表现特征和实例统计，得出我国回采工作面顶板灾害主要表现为片帮冒顶、顶板大面积突然垮落和大面积切顶压架三种类型。系统分析了各类型顶板灾害的发生特点及其成因：片帮冒顶多发生于松软煤岩体和管理不善的工作面；顶板大面积突然垮落主要由坚硬顶板的瞬时垮落引起；大面积切顶压架则常见于浅埋薄基岩或累积下沉严重的工作面。针对我国煤矿顶板灾害监测与防治，提出了工作面顶板灾害全景监测预警技术架构，包括微震监测系统、矿压监测系统和三维激光扫描技术，以动态掌握采场围岩活动规律和支架工况，实现顶板灾害的有效监

随着农业物联网技术的不断发展，其在现代农业中的应用已经成为关注焦点。农业物联网技术通过实时数据收集和分析，为农民提供了精确的决策支持，有效提高了农作物的产量和质量。未来，随着技术的进一步创新，农业物联网将继续在农业生产中发挥重要作用，推动农业向智能化和可持续化方向发展。

在南非的西开普省，首次利用自然生长的苔藓和地衣监测大气中的微量元素沉积。采用超热仪器中子活化分析（INAA）确认了总计33种元素，并通过多元统计分析识别和描述不同的污染源，涵盖开普酒乡和开普半岛两个地区。

本研究提出了一种针对海量气象数据进行数据挖掘的方法，专门用于提取和分类灾害性天气，并采用Apriori算法进行关联规则挖掘。通过发现灾害性天气之间的关联模式，可以有效支持灾害性天气的预测和决策制定。技术的应用不仅提高了灾害预测的准确性，还为决策者提供了科学依据，以减少灾害带来的损失。

本书专为开发和研究模式识别系统的实践者设计，涵盖语音识别、字符识别、图像处理和信号分析等多个应用领域，提供丰富的资料和信息，帮助读者选择最适合的技术。

健康和生物技术的进步已经生成大量数据，这些数据复杂而广泛。探讨了基于前缀跨度的数据挖掘技术在糖尿病检测中的应用，并与传统算法进行了比较。提出的MPV算法能够发现更多模式，从而更准确地检测疾病。该研究结果将有助于实现更快速、更精确的疾病预测，有利于及时治疗。

部委级数据治理项目是一项涉及国家级数据治理体系的技术项目，通常会有较为复杂的数据管理需求和严格的质量控制标准。你如果正准备参与类似项目，肯定会用到一些高效的数据治理工具和方法。推荐你看看这篇资源分享，涵盖了从数据治理框架到具体实践的各类资料，能够你理解如何在大型项目中提升数据和管理能力。 比如，华为 DGC 数据湖治理方案了一个成熟的数据湖治理框架，挺适合大规模数据项目的部署。再比如，Spring Cloud 服务治理之道，它针对分布式系统了优化的治理方案，适合复杂企业架构下的服务管理。还有 Apache Atlas 2.2.0，这个数据治理框架也挺受欢迎的，适合那些需要高效数据跟踪和管理的项