湖南黄茶移动电子商务发展现状及建议

针对湖南省黄茶产业,通过调查法、文献研究法、功能分析法、个案研究法等方法,分析了湖南省黄茶销售、政府扶持、茶叶电商市场等现状,并对传统销售和电子商务销售进行了对比。发现政府正大力扶持湖南黄茶产业,茶叶电商市场正不断扩大,应重点发展湖南黄茶移动电子商务,并在此基础上实现黄茶的品质和品牌化、搭建黄茶的大数据体系、推动黄茶线上线下结合化、构建黄茶移动生态圈。     

水稻品种审定系统的设计与实现

本文设计了一种水稻品种审定系统,首次实现了水稻品种审定业务流程网络化和无纸化。采用基于组件的三层拓扑结构模式和Struts框架构建,利用工作流技术思想和UML方法构建了系统的模型,采用了用户输入的登录信息与后台数据库中的姓名和身份证信息比对来解决身份认证等问题,并实现了基于JMS的邮件群发功能,运用基于角色的权限分配原则、表单验证机制、加密类MD5code和代码访问信任策略设计了系统的安全机制。     

MIS数据接口的设计与实现

针对特定MIS（如电厂）数据的多样性和复杂性，开发一个通用的，功能强大的，能够实时、定时、人工进行转换的数据接口而提出一种较有创意又切实可行的方案，使MIS中的数据能在市场上各种流行数据库产品中相互兼容。     

一种基于深度卷积神经网络的油菜虫害检测方法

针对目前油菜虫害识别在背景、角度、姿态、光照等方面的鲁棒性问题,提出一种基于深度卷积神经网络的油菜虫害检测方法:首先在卷积神经网络和区域候选网络的基础上,构建油菜虫害检测模型,再在深度学习tensorflow框架上实现模型的检测,最后对比分析结果。油菜虫害检测模型利用VGG16网络提取油菜虫害图像的特征,区域候选网络生成油菜害虫的初步位置候选框,Fast R–CNN实现候选框的分类和定位。结果表明,该方法可实现对蚜虫、菜青虫(幼虫)、菜蝽、跳甲、猿叶甲5种油菜害虫的快速准确检测,平均准确率达94.12%,与RCNN、Fast R–CNN、多特征融合方法、颜色特征提取方法相比,准确率分别提高了28%、23%、12%、2%。     

基于Web的水稻品种审定系统的设计与实现

为了实现水稻品种审定业务流程网络化,设计了基于Web的水稻品种审定系统.采用基于组件的三层拓扑结构模式和Struts框架,利用工作流技术思想和统一建模语言(UML)构建系统模型.模型通过用户输入的登录信息与后台数据库中的姓名和身份证信息比对来解决身份认证等问题,并运用改进的角色权限分配原则、加密类MD5code、代码访问信任策略设计系统的安全机制.     

基于双向追溯模式的黑茶防伪溯源系统的构建

针对黑茶生产和销售中的防伪和溯源问题,提出了一种利用Hash函数对产品号加密来简化防伪过程的二维码防伪方法,应用其设计了双向溯源模式。该模式向上追溯进行防伪溯源,向下逆向追溯进行数据统计分析,并利用分析结果为生产商、各级经销商经营提供决策信息。