C 数 据 与 平 台 A E 其 他 图 3 基础通用标准子体系 1. AA 基础标准 AA 基础标准主要规范智慧农业全领域应用的名词术语、 分类编码、符号标识等，包括术语、分类编码、符号标识等 标准。 （1）AAA 术语标准 主要规范统一智慧农业相关概念和定义，形成智慧农业 标准化的语言基础，包括但不限于智慧农业领域相关技术、 装备、产品和系统的名称、定义等标准。 基础通用 AA 基础 AAA 术语 智慧农业 术语 20232101-T-424 制定中 国家标准 2 农业信息化通用术语 LX14570 制定中 行业标准 3 农业农村大数据术语 NYB-24431 制定中 行业标准 4 数字乡村 术语 20243341-T-469 制定中 国家标准 5 农业遥感术语 种植业 NY/T 4370-2023 4370-2023 已发布 行业标准 6 农产品质量安全追溯 术语 NYB-23317 制定中 行业标准 7 AAB 分类编码 农业农村数据分类分级指南 NYB-23333 制定中 行业标准 8 农业信息资源分类与编码 NY/T 3987-2021 已发布 行业标准 9 耕地质量信息分类与编码 NY/T 3702-2020 已发布 行业标准 10

业知识共享的语义分析技术得到研究。 2.2.1 农业数据语义模型 利用 FAO(Food and Agriculture Organization) 农业本体的农业词 汇表和常用术语之间的语义关系，对农业生产技术、病虫害诊断和防 控、畜禽疾病、农产品市场销售信息等最为广泛的农业生产知识进行建 模，建立基于本体的知识描述，涵盖了农产品分类、农业化学用品、种 植 技术、 的词汇聚类(同义词或定义特征近似)进行概念级知识发现，面向农 业元数据(农业气象、土壤、作物品种、生产资料、农产品价格等) 级别的数据聚类、分类、关联关系挖掘模型，这个阶段包含分析数据 源、 查找术语(原语)和定义全局本体三个主要步骤。 (2)针对海量知识中的概念(包括常识、农业专业知识、农业 新闻流通领域等方面)、概念与词汇之间的对应关系(同构的或非同 构的),按不同概念的某些属性类来进行聚类；建立基于本体的农业 能算法过于复杂，大部分的系统对于非农业领域专家来说很难理解， 因而难以应用。在系统设计上，很多系统并没有按现代软件工程的思 想 来实现，运用的编程软件比较滞后，界面不够友好，存在难以理解 把握的术语与输入。同时，对决策问题结构的了解不够深入，特别是 尚无处理不良结构问题的、行之有效的方法和得心应手的工具。在系统 输入方面，没有生成输入参数行之有效的办法与工具，例如需要提供 可 靠的气

实现信息资源目录与公共数据资源建立对应关系。用户通过信息资源描述项的内容 快速定位政务公共资源的元数据，并实现快速调取数据资源。帮助用户方便、快速地获 取所需的信息资源和数据资源。 3.4.3 数据标准管理 数据标准规范了业务术语 ，元数据 ，参考数据 ，基础数据 ，指标数据的规范定 义、获取原则、管理要求等。包括设计基础类和分析类数据标准，制定数据标准管理制 度和流程 ，明确数据标准管理组织和职责 ，以明确的组织、职责、流程设计为前提， 数据标准是对数据的名称、含义、结构、取值等信息的统一定义，达成对数据的业 务理解、技术实现的一致性。 基于数据模型理论将数据标准延伸至 5 个分类 ，涵盖技术、业务多个视角。 业务术语：从一致性、通用性等方面统一业务术语定义。 数据项标准：用来描述实体的某种属性 ，包含数据项的名称、编号、别名、简 述、数据项的长度、类型、数据项的取值范围。 参考数据标准：识别参考数据，并建立参考数据的统一标准样例，使参考数据可在 有效互动。 3.4.4.2 元数据管理分类 按照元数据的定义分类，综合价值分析系统元数据管理分为业务元数据、技术元数 据、管理元数据三类。其中： （1）业务元数据 l 使用者的业务术语所表达的数据模型、对象名和属性名； l 访问数据的原则和数据来源； l 系统所提供的分析方法及公式、报表信息； l 对业务元数据来源的管理和差异性对比； （2）技术元数据 l 系统结构的描述（各个主题的定义

度和效 果。 在文本数据方面，如农业科技文献或报告，需要进行分词、去 除停用词和词干提取等处理。对于中文文本，可以使用 jieba 等分 词工具进行分词，并结合自定义词典以适应农业领域的专业术语。 对于英文文本，可以使用 NLTK 或 spaCy 进行词干提取和去停用词 操作。 为了提高数据的多样性和平衡性，可以采用数据增强技术。对 于图像数据，如作物生长图片，可以通过旋转、缩放、裁剪等方式 t clipping）机制，将梯 度范数限制在 1.0 以内，以防止训练过程中出现梯度爆炸问题。 为了提升模型在农业领域的专业性，我们对词汇表进行了扩 展，添加了约 5000 个农业相关的专业术语，使模型能够更好地理 解和生成与农业科技相关的内容。同时，我们启用了混合精度训练 （Mixed Precision Training），利用 FP16 格式加速计算并减少显 存占用，显著提升了训练效率。 参数名称 配置值 最大序列长度 512 Transformer 层数 12 隐藏单元数 768 头数 12 Dropout 率 0.1 梯度裁剪范数 1.0 词汇表扩展 约 5000 个农业术语 优化器 AdamW (β1=0.9, β2=0.999, 权重衰减 率=0.01) 通过以上参数配置，DeepSeek 大模型能够在农业科技领域中 展现出优异的性能，同时兼顾计算资源的合理利用。我们建议在后

全与风险的适度平衡。 信息化建设项目系统建设应以标准规范为基础，在项目建设之初应编制基础、技术、业务、安全等各类标准规 范，以保障集成的顺利实现。 包括《技术名词及术语规范》、《软件技术实现规范》、《系统安全要求规范》、《系统应用集成规范》、 《信息存储与交换规范》、《统一用户管理和安全认证管理规范》、《平台应用系统日志记录规范》、《项目验收 管理规定》等与平台集成相关的标准规范。

·图像理解：对图像内容所包含的信息的理解。给定一幅图像，图像理解程 序不仅需要描述图像本身，还需要描述和解释图像所代表的景物，以便对图 像传递的信息做出判定。在人工智能研究的初期，经常会使用景物分析这个 术语，以强调二维图像与三维景物之间的区别。 ·目标检测：与图像分类不同，目标检测不仅需要识别图像中的对象，还要 确定它们在图像中的位置，这通常涉及到使用边界框来定位对象。目标检测 一般包括以下步

撑保障体系，主要 包括智慧林业总体标准、信息资源标准、应用标准、基础设施标准和管理规范。总体标准 是标准化体系的基础标准，是其他标准制定的基础，主要包括：智慧林业信息标准化指南、 智慧林业信息术语、智慧林业信息文本图形符号和其它综合标准。智慧林业信息资源标准 关注公众“找方案”获取更多行业解决方案 关注公众“找方案”获取更多行业解决方案 主要包括林业信息分类与编码、林业信息资源的表示和处理、林业信息资源定位、林业数

GB/T8567-1988《计算机软件产品开发文件编制指南》 8. GB/T9385-1988《计算机软件需求说明编制指南》 9. GB/T13702-1992《计算机件分类与代码》 10. GB/T11457-1995《软件工程术语》 11. GB17859-1999《计算机信息系统安全保护等级划分准则》 25 / 118 智慧粮库建设可行性研究报告

后期基于 LBS 的位置查询实体店、导航、预约健康管理师应用，需要定制 微信预约与支付等。 微信商城，微信上可以了解有机产品品单，下订单预订、支付线下实体店二 维码与活动的布置、服务人员推广术语培训 -- 签到打折等活动配合。 2022 数字乡村初步设计解决方案 第240页 5、全渠道 020 争取媒介关系与资源；报纸杂志；各地本地生活门户与营养健康类社区；发 布公益营销内容；或者大型活动；组织