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山東農業大學大數據

發布時間:2023-04-01 01:05:16

⑴ 山東農業大學有校企合作嗎

很多大學都有的,可以抄參考高考指南 臨沂大學網路工程 (物聯網方向) 棗庄學院主辦會計、計算機科學與技術(java大數據方向)、網路工程(移動互聯方向) 菏澤學院計算機科學與技術(JAVA大數據方向)、物理與電子工程系-電子信息科學與技術(物聯網方向) 曲阜師范大學信息與計算科學(Java大數據方向)、經濟學(主辦會計方向) ........

⑵ 大數據思維 傳統轉向現代化良方

大數據思維 傳統轉向現代化良方

當前我國正處於由傳統農業向現代農業轉變的轉型期。現代農業具備五個特徵,規模化、機械化、標准化、信息化和市場化。其中,信息化和市場化都涉及農業大數據,涉及互聯網在農業領域的應用。農產品及涉農產品的供需雙方在各個環節具備盡可能對稱的市場信息,高度的信息化和數字化,不但可以提高農業生產效率,還可以面向市場組織生產,使投入-產出-消費的過程在市場上得以實現,提高農業的經濟效益。

大數據思維


大數據農業即是利用大數據的思維、方法以及技術來解決農業以及涉農行業的微觀和宏觀問題,農業大數據可服務農業的每一個環節,每一個領域。例如糧食和食品安全問題、現代育種及良種推廣、土壤信息的變化與改良、生態農業的設計與發展、涉農產品市場監控及價格預警、病蟲害預測、畜牧養殖業疫情監控及預警預測,等等。大數據的主要功能是預測。歸納起來,大數據農業主要在三方面發揮戰略作用。一是指導生產和經營,為農業生產的產前、產中、產後提供全程服務,指導農業生產和涉農企業的經營。二是服務決策,為政府決策提供參考、咨詢和指導服務,為企業生產、轉型、市場營銷提供咨詢、指導。三是預測未來,如未來人口變化趨勢和糧食供給能力,未來氣候變化趨勢對糧食生產影響,市場對某產品需求變化趨勢等。農業數據的來源可以從互聯網中獲取,但主要的數據還是在農業生產和經營以及互聯網農業中原創產生,這是大數據農業的一大特點。每一個數據都來之不易,值得倍加珍惜。農業大數據的另一個特點是其「准公益性」。因為農業是國家基礎性戰略產業,這就決定了其具有公益性的一面。

《大數據農業》以大數據思維為前提,從大數據概念、技術原理,以及在農業中應用的案例或潛力入手,對農業大數據的應用進行了較為全面的闡述,藉此來梳理大數據的廣泛用途以及在農業現代化中的重要作用和重大價值,使我國農業現代化插上「大數據的翅膀」,促進農業產生顛覆性的變革,

促進我國早日實現農業現代化

該書由農業大數據產業技術創新戰略聯盟理事長、山東農業大學校長溫孚江教授編著。由復旦大學計算機科學技術學院朱揚勇教授提議,歷時兩年時間,傾注了溫孚江教授及聯盟單位相關作者的大量心血與汗水。該書的出版,恰逢國務院發布《促進大數據發展行動綱要》之機,將會對研究農業大數據技術和應用模式,探尋農業大數據促進農業現代化的方式方法起到積極的推動作用。

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⑶ 農業大數據的背景

國內第一個農業大數據的研究和應用推廣機構農業大數據產業技術創新戰略聯盟於2013年6月18日在山東農業大學正式成立,標志著國內大數據技術在農業領域的應用又有了實質性突破。農業大數據的應用與農業領域的相關科學研究無縫結合,對從事農業教學科研的師生、社會公眾、政府部門及涉農企業等提供了新方法、新思路。

⑷ 山東農業大學的學術研究

截至2014年3月,山東農業大學有個農業部綜合性重點實驗室、2個農業部專業性重點實驗室、2個農業部農業科學觀測實驗站、1個國家林業局山東泰山森林生態系統定位研究站,21個省級重點學科、13個省級重點實驗室、1個省級人文社科研究基地、1個省級軟科學研究基地,1個國家小麥改良分中心、1個農業部穀物品質檢測中心、1個農業部農葯環境毒性研究中心、1個黃淮海區域玉米技術創新中心、2個省級協同創新中心、12個省級工程技術研究中心、4個省級國際合作研究中心。 國家部委級科研機構機構名稱主管部門依託學院負責人作物生物學國家重點實驗室 科技部 生科院、農學院、園藝學院等 董樹亭 土肥資源高效利用國家工程實驗室 發改委 農學院、資環學院 溫孚江 農業生產機械裝備國家工程實驗室科技部農學院、機電學院國家蘋果工程技術研究中心 科技部 園藝學院 束懷瑞院士 國家緩控釋肥工程技術研究中心科技部農學院、資環學院國家小麥改良中心泰安分中心 農業部 農學院 王洪剛 黃淮海區域玉米技術創新中心 農業部 農學院 董樹亭 穀物品質監督檢驗測試中心 農業部 農學院 董樹亭 作物生理生態與栽培重點開放實驗室 農業部 農學院 於振文院士 園藝作物生物學重點開放實驗室 農業部 園藝學院 王秀峰 作物生理生態與耕作綜合性重點實驗室 農業部 農學院 於振文院士 動物疫病病原生物學華東科學觀測實驗站 農業部 動科學院 泰山森林生態系統定位研究站 林業局 林學院 劉霞 創新戰略聯盟聯盟名稱依託單位理事長農業大數據產業技術創新戰略聯盟 中國測繪科學研究院、山東省科技廳、教育廳、農業廳、林業廳、國土資源廳、水利廳、省畜牧局、農機局,山東省農科院、山東農業大學、青島農業大學,龍信數據(北京)有限公司、浪潮集團、山東金正大生態工程股份有限公司、山東登海種業股份有限公司 山東農業大學
校長溫孚江 全國農業裝備產業技術創新戰略聯盟單位中國農科院、中國農業大學、山東農業大學、浙江大學、上海交通大學、吉林大學等省級重點實驗室機構名稱主管部門依託學院負責人新農村建設土地資源空間數據採集與利用重點實驗室國土資源廳山東省小麥工程技術研究中心 科技廳 農學院 於振文院士,博導 山東省蘋果工程技術研究中心 科技廳 園藝學院 束懷瑞院士,博導 山東省畜禽疫病防制工程技術研究中心 科技廳 動科學院 崔治中教授,博導 山東省農業環境污染控制工程技術研究中心 科技廳 資環學院 朱魯生教授,博導 山東省農業生態環境工程技術研究中心 科技廳 農學院 李增嘉教授,博導 山東省糧食加工技術工程技術研究中心 科技廳 食品學院 董海洲教授,博導 山東省數字農業工程技術研究中心 科技廳 信息學院 梁勇教授,博導 山東省林業有害生物防控工程技術研究中心 科技廳 植保學院 孫緒艮教授,博導 山東省食品安全檢測工程技術研究中心 科技廳 化學學院 周傑教授,博導 山東省城鄉風景園林工程技術研究中心 科技廳 林學院 趙蘭勇教授,博導 山東省村鎮住宅工程技術研究中心 科技廳 水土學院 徐學東教授,博導 山東省中日設施園藝合作研究中心 科技廳 園藝學院 王秀峰教授,博導 山東省中德動物疫源性人獸共患病合作研究中心 科技廳 動科學院 柴同傑教授,博導 山東省農業微生物重點實驗室 科技廳 植保學院 李多川教授,博導 山東省動物生物工程與疾病控制重點實驗室 科技廳 動科學院 譚景和教授,博導 山東省土壤侵蝕與生態修復重點實驗室科技廳林學院張光燦教授,博導山東省園藝機械與裝備重點實驗室科技廳機電學院李法德教授,博導山東省農葯毒理與應用技術重點實驗室教育廳植保學院王開運教授,博導山東省植物遺傳工程重點實驗室教育廳農學院於元傑教授,博導山東省作物高產生理重點實驗室教育廳農學院於振文院士,博導山東省果樹生物學重點實驗室教育廳園藝學院楊洪強教授,博導山東省作物栽培與遺傳改良重點實驗室教育廳農學院王洪剛教授,博導山東省植物分子生物學重點實驗室教育廳生科學院張憲省教授,博導山東省動物生殖與育種生物技術重點實驗室教育廳動科學院譚景和教授,博導山東省土壤資源重點實驗室教育廳資環學院張民教授,博導山東省作物生理生態重點實驗室教育廳農學院王振林教授,博導山東省農村經濟管理研究基地教育廳經管學院胡繼連教授,博導山東省三農問題軟科學研究基地科技廳經管學院胡繼連教授,博導省級國際合作研究中心MIE技術中心 思達機械電子研究所等研究中心 煙草農業裝備研究中心 現代農業裝備工程技術研究中心 圖書館藏
截至2014年3月,山東農業大學圖書館館藏紙本圖書233萬冊,期刊1600餘種,電子圖書257.6萬種,電子期刊2.8萬種,數字資源量77190GB。建立以生命科學和農業科學為優勢和特色,覆蓋其他相關學科的文獻資源保障體系。
學術期刊
《山東農業大學學報》(自然科學版、社會科學版),《山東畜牧獸醫》等學術期刊,設有山東農業大學電子音像出版社。
其中《山東農業大學學報》為首屆全國優秀科技期刊,全國中文N/T類核心期刊,北大核心,國內外公開發行,農業綜合性學術刊物。被國內外多家檢索機構及文摘資料庫列為來源期刊及統計源,如:《CSCI》、《中國學術期刊綜合評價資料庫》、《SCI》、《中國農業科技文獻資料庫》、《中國生物學文獻資料庫》、《中國林業科技文獻資料庫》、《中國農業文摘》等。美國國家農業圖書館、德國農業圖書館等20多個國外農業文獻或研究機構均征訂或收藏本刊。
1992年,該刊被國家科委、中宣部、新聞出版署評為全國優秀科技期刊;1992、1995年兩次獲農業部全國高等農業院校優秀學報一等獎;1995年獲全國高校自然科學學報二等獎;1996年被評為山東省優秀科技期刊;1997年被評為華東地區優秀期刊;1999年被評為泰安市十佳期刊;並於1996年加入《中國學術期刊(光碟版)》;1998年被中國科學引文資料庫列為被引頻次最高的中國科技期刊500家之一;1999年加入「中國期刊網」,同年加入「萬方數據化資源系統數字化期刊群」。

⑸ 大數據產業:未開放的農業之花

大數據產業:未開放的農業之花
當前,大數據已快速發展為新一代的信息技術和服務業態,成為了國家基礎性戰略資源。農業農村是大數據生產和應用的重要領域之一,農業農村大數據已成為現代農業新型資源要素。
在當下全球科技、經濟發展格局下,數據已經成為了一種生產力和競爭力。當前,大數據已快速發展為新一代的信息技術和服務業態,成為了國家基礎性戰略資源。農業農村是大數據生產和應用的重要領域之一,農業農村大數據已成為現代農業新型資源要素。
近年來,農業大數據可謂炙手可熱。但相比於其他行業,農業農村大數據的採集、發布和應用仍面臨著種種亟待化解的困境。
我國農業大數據尚未形成
涉及面廣泛的農業大數據尤為龐大和復雜,可謂是最大的大數據。
根據農業的特點和農業全產業鏈切分,農業大數據可分為農業環境與資源大數據、農業生產大數據、農業市場大數據和農業管理大數據等。而從行業來看,農業的大數據則可分為成種植業、農資及養殖業等不同的行業,其中還可再細分成不同的品種和產品。
中國農業大學信息與電氣工程學院教授李道亮曾在今年5月舉辦的中國大數據產業峰會上指出,農業大數據主要來自四個方面:物聯網、生物信息數據、資源環境數據、農業統計數據。而從應用來看,農業大數據主要在五個方面:第一是基礎研究,第二是農業智能生產,第三是農產品市場行情預測與物流,第四是農產品質量安全,第五是農業資源整合共享與服務平台。
李道亮告訴《中國科學報》記者,目前我國的大數據概括來說有兩大類,一類是微觀的,主要來自企業;另一類是宏觀的,來自政府部門。
隨著大數據的戰略資源地位越來越凸顯,不少農業領域企業紛紛布局深耕大數據,甚至由此轉型。孟山都公司中國總裁在今年上半年就透露,孟山都近幾年的戰略方向是數據科學在農業上的應用。2014年,大北農集團提出「智慧大北農」戰略,推出「三網一通」,據了解,其在全國分布了上萬名業務員,記錄豬場生產情況、搜集客戶信息,以不斷更新數據。
但李道亮也表示,無論是從政府層面來看,還是從企業層面來看,目前中國的農業大數據「還沒有形成」。
「這是目前最大的問題。」李道亮告訴記者,這是長期形成的局面,短時間內很難改變。「這與我們過去不重視積累有關,也與我們的科研機制、政府部門的工作體制有關」。
2013年,農業部市場與經濟信息司時任司長張合成曾撰文指出,我國在數據採集、發布、應用等方面與決策需要存在較大差距,數據採集和發布還處於初級階段,亟須從體制層面進行改革。
根源在於缺乏完整數據體系
「現在國內農業企業在有意識地涉足大數據,但能兼顧做全產業鏈的企業屈指可數。」山東卓創資詢集團畜牧業產業群經理李霞在接受《中國科學報》記者采訪時表示。
她介紹,以畜牧業產業群為例,做全產業鏈的大數據意味著要從飼料原料的供需入手,到養殖、流通環節,再到下游屠宰加工環節,環環相扣,實現數據間的引用和佐證。「很多企業做的大數據大都是自己熟悉和擅長的領域。」李霞告訴記者。
在李道亮看來,目前做大數據最「熱」的是在企業,打造大數據平台,既可為企業生產經營提供決策依據,同時也利於掌握數據話語權。「只有行業里的大企業才能真正形成和掌握大數據」。
在中國大數據產業峰會論壇上,李道亮總結了我國大數據面臨的問題:農業大數據缺乏,大數據模型缺乏長期的積累,大數據缺乏與行業產業的結合,大數據缺乏必要的規范。
李道亮告訴《中國科學報》記者,由於條塊管理等原因,各部門間數據不共享,造成了農業大數據的缺乏。「現在從政府層面來說,事實上就是在著力打破這種局面,實現資源共享,有了資源共享,才能形成大數據,才能再分析大數據。」
說到數據的積累,李霞也表示,「數據採集的工作量是非常龐大的,需要不斷甄別、篩選、更新,長時間積累形成的數據才是有價值的。」
一位不願具名的業內人士告訴《中國科學報》記者,目前中國的市場行業尤其是農業領域對大數據的分析需求和使用遠不及國外。「歸根到底,還是需要扎實的、高精確度的、完整的數據體系。」
人才缺口亟待補上
約半個月前,農業部印發了《全產業鏈農業信息分析預警第二批試點方案》,旨在通過試點,組建全產業鏈農業信息分析預警團隊,形成分析反應快速、信息內容全面、預測判斷准確的工作格局。
記者了解到,目前國家在農業信息採集和分析方面的人員「缺口很大」,且「並不專業」。
武漢工程大學管理學院的明均仁指出,當前農業信息人才隊伍主要存在以下問題:專業型農業信息人才嚴重缺乏,農業信息人才隊伍結構失衡,農業信息活動工作流程不規范,農業信息人才薪酬管理體系不健全等。
而李霞則用「斷層」來形容當前相關領域的人才現狀。「行業內有領銜的專家學者和國家級的信息預警分析師,」她解釋道,「但是,再往下走就沒有了。」
在身處農業信息採集分析一線多年的李霞看來,做信息採集和分析應該「接地氣」,真正通過實地考察,了解相關的行業和產業,「相信從方法上,信息採集分析人員肯定是熟知的,但是做這項工作更為重要的是,對行業的了解,在領域內積累的資源。」李霞說。
此外,李霞認為,還需要形成好的組織架構和採集流程,「簡單說,就是怎麼採集、什麼時間更新、怎麼檢查監督,這都需要一連串配套。」
明均仁建議,將農業信息化人才培養納入我國高等教育學科培養體系,構建農業信息人才多元培養體系。
山東農業大學農業大數據研究中心常務副主任宋長青曾撰文指出,要根據農業大數據發展和現代農業應用需求,制定農業大數據技術和應用人才培養計劃,建立多學科融合的協同創新團隊。

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