摘要：提出一种基于用户对农业知识需求的农业科技信息服务模式即农业知识服务系统。本文从系统设计思想、系统设计方案、系统工作流程等方面探讨了农业知识服务系统的设计与建立,详细阐述了系统实现的一些关键技术,如:网络机器人技术。

摘要：【目的】通过内蒙古农业知识服务智库平台的设计与开发,在内蒙古智慧农业研究的关键技术上取得突破性进展,为“十三五”期间现代农业发展提供科技支撑与技术示范。【方法】整个平台围绕农业各产业的指标本体构建。梳理各相关产业的指标本体体系以及指标量化数据,并对不同量化指标的多维度文本进行解读。【结果】平台以异构多维、多源大数据融通管理为基础支撑,围绕大数据报告智能化生成业务,通过建立内蒙古农业大数据的统一标准和规范,形成指标本体,基于本体实现了各种维度的数据挖掘和分析利用。【结论】农业知识服务是推进农业现代化的重要驱动力,不仅可以进一步强化科技支撑,加快大数据平台建设,推动农业与互联网、物联网的融合发展,推进农业信息化,进一步促进科技成果转化及产业化,还可以加大新型职业农民的培训力度,提高农民科技素养、技术技能和生产经营管理能力,从而促进农民持续增收。

摘要：农业知识服务是从农业信息服务中延伸出来的新概念 ,农业知识服务就是将存在计算机中有关农业的显形知识和农业专家大脑中的隐性知识转移给农业用户的过程。基于网络的农业知识服务系统由 9个模块和相应的库组成 。

摘要：[目的/意义]近年来,人工智能在农业领域的应用取得了显著进展,但仍面临诸如模型数据收集标记困难、模型泛化能力弱等挑战。大模型技术作为近期人工智能领域新的热点技术,已在多个行业的垂直领域中展现出了良好性能,尤其在复杂关联表示、模型泛化、多模态信息处理等方面较传统机器学习方法有着较大优势。[进展]本文首先阐述了大模型的基本概念和核心技术方法,展示了在参数规模扩大与自监督训练下,模型通用能力与下游适应能力的显著提升。随后,分析了大模型在农业领域应用的主要场景;按照语言大模型、视觉大模型和多模态大模型三大类,在阐述模型发展的同时重点介绍在农业领域的应用现状,展示了大模型在农业上取得的研究进展。[结论/展望]对农业大模型数据集少而分散、模型部署难度大、农业应用场景复杂等困难提出见解,展望了农业大模型未来的发展重点方向。预计大模型将在未来提供全面综合的农业决策系统,并为公众提供专业优质的农业服务。

摘要：传统的农业知识服务是基于关键字而不是基于内容的,查全率和查准率都有待提高,运用基于语义网的知识表达,可以真正实现语义级的知识服务。分析了农业知识服务系统的现状并指出其不足,阐述了语义网技术和本体构建方法;构建基于语义网的农业知识服务系统模型并给出了它的框架结构和功能设计;并设计了适合种植、生产与销售实际的茶叶本体,部分实现了茶叶领域的农业知识服务系统。

摘要：开放式农业知识共享平台是一个以传播知识、信息服务、增值服务为主导的专门用于收集、传递与保存农业领域数字化研究成果的网络化服务平台。重点介绍了开放式农业知识共享平台的设计原理及其主要功能模块,为广大用户群体获取农业知识服务提供了一种快捷方便的有效途径。