摘要：考虑第三方物流服务提供商(TPLSP)具备保鲜成本优势情形下,研究了成本优势对生鲜保鲜及外包决策的影响.运用Stackelberg博弈方法,分别建立供应商自行保鲜、零售商自行保鲜和外包TPLSP保鲜并向供应商或零售商收费的供应链博弈模型,并对模型进行求解分析.同时,设计数量折扣契约以改进外包保鲜的策略.研究表明:当TPLSP成本优势较高时,外包保鲜策略提升了保鲜努力水平,外包保鲜且向零售商收费是各方获取最优收益的最佳策略.此策略在恰当的数量折扣激励契约设计下可实现帕累托改进,此时保鲜努力水平得到有效提升且各参与方可达到多赢效果.

摘要：EDA技术以大规模可编程逻辑器件作为电子系统的设计载体,以硬件描述语言作为系统设计的主要表达手段,广泛应用于现代数字系统的设计与实现。结合交通灯控制系统的设计实例,讨论了基于高密度可编程逻辑器件HDPLD及其开发软件MAX+PLUSⅡ的系统设计方法。

摘要：针对高校实验设备信息手工管理方式落后的现状,讨论了应用信息化手段进行实验设备管理的必要性,并从需求分析、总体构架、功能实现等方面对基于NET平台的实验设备管理系统的开发进行了详细的阐述,实现了实验设备管理规范化和信息化.

摘要：以数字电路与逻辑设计课程中74138译码器为例，通过该器件在电子类课程以及实际工程中相关使用的介绍，对电子类课程中教学内容的连贯性和系统性做了分析，并由此对教学方法做了新的思考。理论教学和实践证明，坚持以人为本的教学理念，遵循学习过程和认知过程的教育规律，坚持学生为主体，教师为主导的教育思想，对发展学生的创新能力，丰富课堂教学内容，最终实现个人的自我发展，从而对达到主动学习，终身受益的教育目的会起到很大的作用。

摘要：为了实现枸杞机械采摘的高效、低损,融合振动和梳刷效果,研究设计了一种自走式枸杞采摘机。并对枸杞在采摘过程中的受力进行分析及对挂果枝条的模态进行仿真分析,确定最佳振动频率。结果显示,挂果枝条产生能有效振动的模态阶数范围为8~11阶模态,但当挂果枝条的固有频率超过11阶固有频率14.498 Hz时,会对挂果枝条和枸杞果实产生振动损伤。因此,振动频率选择范围为10.094~14.498 Hz之间时可使振动效果达到最佳。研究可为枸杞采摘机振动结构优化提供参考。

摘要：为实现枸杞采摘过程的降本增效,提高枸杞采摘的标准化和规范化,设计研发一种低损伤、高效率的枸杞采收机。对枸杞采收机的动力行走装置、振动采摘装置、倾斜收集装置、两级输送装置、风机清选装置和机架承载装置进行设计。并使用Solid Works软件对低损伤枸杞采收机虚拟样机进行了三维建模,以及计算整机所需功率,确定柴油发电机的功率为24 kW。该机为提高枸杞产业的市场竞争力,解决枸杞采摘行业劳动力短缺的问题提供解决思路,同时也可促进顶生小浆果采收领域的技术创新和发展,为顶生小林果全过程机械化设计提供研究参考,具有非常重要的现实意义和应用价值。

摘要：[目的/意义]农民数字素养是数字乡村建设与发展的前提和基础。如何量化评价农民数字素养、精准识别其影响因素,进而有的放矢地提升农民数字素养水平,激发农民建设数字乡村的活力,已成为当前数字乡村建设的当务之急。[方法/过程]文章在对农民数字素养相关概念界定的基础上,基于理论依据与现实依据构建了北京农民数字素养评价指标体系并进行了合理性检验,评价分析了现阶段北京市农民数字素养水平,并分析探讨了北京农民数字素养的影响因素。[结果/结论]北京农民数字素养综合水平为68.15,在不同区域间、不同维度间、不同群体间存在较大差异。农民数字素养受年龄的负向影响,受受教育程度、收入水平、数字化培训、数字化服务、数字科普宣传、数字生活氛围、数字网络的正向影响。建议通过加强顶层设计、营造良好氛围、构建终身学习体系、构建保障机制等方式来有效提升农民数字素养,激发其数字乡村参与活力。

摘要：风机叶片传统人工巡检工作强度大、耗时费力、检测主观性强、无法检测叶片内部缺陷。基于人工智能技术和深度学习算法,通过无人机搭载边缘计算终端、高清相机、热像仪等设备,研究无人机自主飞控算法和双光融合多类型混合缺陷检测定位算法,实现了15~30 min内完成风机叶片多类型混合内外部缺陷快速、高效和智能化检测。基于无人机与人工智能的风机叶片全自主巡检可弥补传统手段的不足,大幅度提高巡检效率,降低风场安全事故隐患。

摘要：为兼顾车道线检测的准确性与实时性,本文提出一种基于改进的DeeplabV3+模型的车道线检测方法。首先通过水平翻转、改变图像的亮度、饱和度等方法对车道线图像进行数据增广,加强模型对于眩光、车道线破损情况下长直型、大曲率车道线的泛化能力。其次将模型的主干网络更换为轻量级的MobilenetV2网络,提高模型训练速度,并依据车道线图像特点改进ASPP结构,合理设计组合多采样率空洞卷积,提高模型对边缘车道线及远处车道线的预测效果,利用深度可分离卷积,减少模型参数量。最后本文依据车道线图像特点提出了双注意力机制DAMM结构,通过合理分配注意力资源,提高模型分割能力。实验表明,改进的DeeplabV3+模型像素精度为99.35%,平均交并比为86.08%,单图预测时间为22.62ms,说明改进DeeplabV3+模型兼顾准确性和实时性。