简介:摘要:湖北省太子山林场管理局(以下简称太子山林场)是湖北省唯一直属国有林场,于1957年成立,下辖石龙林场、仙女林场、王岭林场、雁门林场四个分场,位于湖北省的中部,长江北岸,荆门市京山市境内,是中国农谷核心区,北靠大洪山,南接江汉平原,处于两者的交接地带;林场经营总面积112659.6亩,森林面积84633.2亩,森林覆盖率为85%。国有林场是林业生产、生态建设的主战场,是维护国家生态安全的重要屏障,是林业技术推广的主阵地,随着我国经济社会不断发展,林业建设逐步从以提供木材产品为主向生态建设和保护为主的转变,森林经营理念也不断更新,国有林场区位、条件、环境、定位、发展方向等存在较大差异,如何通过科学合理的森林经营方式更好地促进森林资源数量增多,森林质量提升,生态功能增强,森林景观更美,是林业工作者面临的重要课题。基于此,本文以太子山林场为例,探索林场森林经营分类与森林培育的技术措施,更好地促进林场森林经营与森林培育的可持续发展。
简介:摘要:生活垃圾分类对于城市良好生活环境的创建和资源最大化利用具有重要意义,但是由于人们分类知识不足、分类意识薄弱等因素,导致实际分类效果并不理想。在未来科技发展过程中,利用机械视觉技术对废物垃圾进行识别具有重要的意义。本设计中主要由图像数据处理、模型训练、识别分类三部分组成。由于该设计所涉及的训练图像都是在理想光照,合 适环境下提取的,所以在图像数据处理过程中没有难以处理的细节。图像数据处理的环节包括了获取图像,划分数据集,图像增强等操作。在模型训练部分,该设计基于Pytorch搭建ResNet18网络模型进行训练。通过残差网络实现训练结果的高精度。最后一步是将模型部署在MaixII-Dock开发板上,通过加载模型,获取图像,模型推理,输出结果这一步骤从而实现垃圾的分类识别。
简介:摘要:在实施房屋建设项目时,多种风险和不确定因素层出不穷,如果管理不佳,可能导致项目推迟、超越预算,引发一系列负面影响。本文以识别和应对房建项目中的风险为中心,进行深入探讨。全方位识别房建项目的各项风险,包括设计、施工、合同、环境等各个环节的风险,并适当设置风险识别指标体系。通过结合定性和定量的分析手段,对众多风险因素进行影响度评估,为风险应对提供数值参考。根据风险识别和影响评估的结果,提供了一整套风险应对措施,涉及到优化设计、规范施工、强化合同管理以及环境保护等方面,意在减少风险对房屋建设项目带来的潜在损失。通过案例分析验证了风险管理策略的实际效果。研究结果对于指导房建项目的风险管理具有重要参考价值。