智能农业论文范文1
智能化是制造自动化的发展方向，很多专业性机械制造智能技术已经发展到相当水平，而在农业制造领域，还在起步阶段。农业机械制造智能技术是专门研究产品的设计、生产、加工、销售、售后乃至维护维修的整个技术过程，并将提高产品质量、效益、竞争力作为最终的目标。农业机械制造智能技术包含了生产对象、生产资料、能源、人力资源、生产和质量信息等内容。其中，生产对象、生产资料与能源属于硬件范畴，生产和质量信息则是软件范畴，而人力资源则是两者都属于。在诸多的生产要素之中，人的要素处于主要地位。
2兵团农业机械制造智能技术现状及其与内地的差距
2.1兵团农业机械制造智能技术现状
近年来，虽然很多企业在农业制造业方面不断采用先进的制造技术，像北疆的科神数控设备已占企业机加工设备的30%以上，且已经引进了CNC加工中心，企业的机加工能力得到了很大提升。公司已经启用了企业资源计划系统（ERP），以系统化的管理思想，为企业决策层及员工提供决策运行手段的管理和服务。南疆的天诚对企业设备也进行了较大投资，且已经在某些焊接生产线采用了焊接机器人，大大提高了产品的焊接质量和工作效率。但是这些进步与内地专业化农业及机械制造业相比，仍在许多方面存在着较大的差距。
2.2兵团与内地在农业机械制造智能技术上的差距
2.2.1管理
内地优秀的农业机械制造业广泛采用计算机进行管理，对于组织和管理制度的更新与发展都较为重视，并对生产模式加以完善，力求达到准时、快速、高效的生产制造。比如采用MES（制造执行系统），该系统包括计划排产、过程纠偏、质量控制、资源优化、数据采集、电子看板、ERP集成等模块。系统依据ERP或手工输入的生产任务，通过精细排产，得到可执行的工序级生产排程，并通过对生产执行过程的详细进度、用料、用时及质量等信息实时跟踪统计，以数字化的方式、智能化的形式直观地展现生产全过程。而兵团农业机械制造业采用计算机管理的水平还正处于起步阶段，大多数的企业仍然处于陈旧的经验管理阶段，是兵团农业机械的制造业发展步伐缓慢的原因之一。
2.2.2技术设计
内地优秀的农业机械专业化厂家对设计方面要求严格，且更新速度较快。由于大量采用计算机辅助设计技术（CAD/CAM），部分大型企业甚至已经开始脱离图纸进行设计和生产制造。而兵团农业机械制造企业，对于计算机辅助设计技术的使用尚比较局限，使用水平有待提高，兵团农业机械制造业技术发展推动力不足。
2.2.3制造工艺
内地农业机械专业厂家比较广泛的使用数控加工，许多新型的加工方法，例如：激光切割、高精密加工、复合加工技术等也得到广泛应用。然而这些新型技术在兵团农机制造企业基本没有应用，有的甚至还在企业议程之中，使得兵团农机机械制造技术仍然处于低水平状态。
3发展建议
3.1系统优化
农业机械制造过程中对速度、精度和效率以及柔性化和智能化的要求较高。在采用高速控制系统的同时又改善了机床的特性，使得机床的速度、精度及效率大大提高。而柔性化不仅仅指机械本身，还有群控系统的柔性，数控系统的本身就是采用模块管理的方式进行管理，裁剪与组合性比较强，能够满足用户的不同设计和需求；群控系统则是根据制作流程的要求不同自动进行修正和调整，使得群控系统的效能充分发挥出来。为了适应快速变化的社会市场环境，仅有柔性化是不够的，机械制造智能化也需要不断升级改造以适应当今科学技术的不断发展和提高，只有具备了智能化才能应对更加复杂的市场发展环境。
3.2多媒体技术的应用
在智能化的数控系统中要做到用户界面的图形化、科学计算的可视化与多媒体的结合和应用。用户界面是系统与使用人员之间的桥梁与窗口，由于使用人员的要求不同和专业性差异，给计算机软件的开发与研制带来了较大的难度，采用图形化用户界面后，使用者在使用时较为方便。科学计算的可视化可使可视信息直接使用，比如说图像、动画演示等。可视化技术的应用与计算机的虚拟技术环境结合起来，使智能化领域又进一步得到拓宽。而计算机、声像以及通信技术完整的结合便形成了多媒体技术，它使计算机拥有了综合处理数据的能力。多媒体在智能化数控领域中可综合化、智能化地处理信息，在现场监控系统中也有着重大的应用价值。
3.3体系结构的优化
在农业机械制造过程中，改善和发展体系结构较为重要。首先，企业数控机床占用比例应不低于50%，使智能制造系统应用效率达到基本要求。在此基础上集成企业CPU资源系统来提高集成度和运行速度。采用高集成化CPU、RISC芯片和大规模可编程集成电路FPGA、EPRD、CPRD以及专用集成电路ASIC芯片的新一代PCNC数控系统，并应用LED平板显示器平台，以实现超大尺寸的显示传导和发散信息。采用增强集成电路的密度来改进性能，使组件的尺寸减小，可靠性提高。其次，硬件的模块化使数控系统的集成和标准化更加简单和方便。如显示器、CPU、输入输出设备、以及存储器等最基本的模块，都可成为独立的载体，在通过不同方法的组装、搭配以及减持和增加以便构成档次和功能不一的数控系统。最后，通过系统中心枢纽对机床进行网络化，通过机床联网的手段，可以在任意一台机床上进行多台操作，使不同机床的画面在同一台机床的屏幕上出现，实现对机床的远程控制或者是无人化操作。将计算机智能技术、网络技术、CAD/CAM、伺服系统、自适应控制动态数据管理及刀具补偿、动态仿真等高新技术融为一体，形成严密的制造过程闭环控制体系，使产品制作过程灵活多变，以适应当前农机市场多品种、多批次的市场需求。
4小结
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关键词:大数据技术;VOSviewer;热点研究;高被引论文;数据安全
引言
大数据这一科技术语并不是近几年才出现的。2008年9月，Nature杂志推出Bigdata:ThenextGoogle专刊，讨论大数据技术用于处理未来可能会遇到的问题，其中便首次使用了“大数据”的说法［1］。而首次提出大数据的定义是在2011年，麦肯锡全球研究院(MGI)在其的《大数据:创新、竞争和生产力的下一个前沿领域》(Bigdata，Thenextfrontierforinnovation，competition，andpro-ductivity)研究报告中清晰表述:大数据是指其大小超出了常规数据库工具获取、储存、管理和分析能力的数据集［2］。随着信息和通信技术的发展，大数据不再只是一个概念，而是逐渐融入人们生产和生活的方方面面，社会呈现出万物互联的趋势。大数据技术的繁荣与各个国家的政策和经济投入密切相关。2020年3月，数据首次被纳入生产要素范围，成为继土地、劳动力、资本和技术之外的第五大生产要素［3］。数字技术发展到今天，计算机算法越来越复杂、稳定和科学，数据的产生、传输和处理的方式也发生了翻天覆地的变化，深刻地影响着人们的生活方式。大数据的基础技术是基于云计算对数据进行存储、管理、挖掘和分析，核心技术包括数据采集、机器学习、数据预处理、数据库等。大数据技术意味着数字化进程的新阶段，驱动人类社会发展，推动社会生产格局的调整。《2021年IDC全球大数据支出指南V1》(IDCWorldwideBigDataandAna-lyticsSpendingGuide，2021V1)［4］中，对全球大数据市场的未来发展做出推断，称到2025年IT投资规模将得到巨幅增长，数额将超过3500亿美元，其复合增长率(CAGR)也将达到12．8%左右。IDC中国新兴科技研究组分析师王丽萌认为，随着互联网经济的升级和加速发展，政府、企业等终端用户正在广泛开展数字化转型，完善数据全生命周期管理，运用大数据分析和解决方案提升管理决策水平、改善内外部用户体验、支持创新应用，中国大数据市场支出将在五年内稳定增长。政府、企业对大数据技术投之以更多的关注。信息和数据规模增长，人们的思维方式也受到大数据技术的影响发生改变，学界也涌现出大量大数据领域的相关研究。随着国内外研究深度和广度的不断延伸，形成了复杂的研究网络，这些庞杂的文献数据信息亟需梳理和总结。知识图谱法和文献计量分析方法中的共词共现法是分析学术领域研究态势的基本方法，科技术语和高被引论文可以在一定程度上代表学科领域的研究内容，显示出该学科领域的学者对某一方向的重视程度和研究倾向。因此，本文以VOSviewer可视化软件为工具，以WebofScience核心合集检索到的大数据领域的高被引论文为数据源，构建关于大数据领域的科技术语知识图谱，然后对该领域的前沿和热点进行挖掘、分析和解读。
1数据准备
1．1数据收集
研究数据来源于2015—2021年WebofSci-ence核心合集中大数据领域的文献，通过主题字段检索，检索标题、摘要、作者关键词和KeywordsPlus，以“bigdatatechnology”作为主题词，截止到2022年4月9日，共检索出8944篇文献，为了使数据分析的结果更有意义，对这些文献进行清洗，过滤掉信函、会议摘要、综述论文、被撤回论文等无效文献，最终以7169篇文献为样本。然后根据被引频次从高到低进行排序，选取出前1000篇高被引论文。最后将这些文献数据信息以纯文本文件的格式导出，作为本文的数据源。
1．2研究方法
主要采用文献计量分析方法和知识图谱法，以WebofScience核心合集中的论文为研究对象，以大数据技术为主要研究领域，时间跨度为2015—2021年，借助科学知识图谱软件VOSviewer对从WebofScience导出的文献数据信息进行Authorkeywords和Keywordsplus共现可视化，从而确定大数据技术的研究热点，构建关键词共现矩阵，并通过呈现出的聚类谱系图、标签视图、密度视图进行聚类分析，以便直观和动态地揭示大数据技术的知识结构和演化路径，从而实现对2015—2021年大数据技术文献的前沿和热点研究。
1．3数据预处理
将1000篇高被引论文作为源数据导入VOS-viewer软件，共析出5130个关键词，关键词的选取规则为:共现次数达到5次及以上，共得到252个关键词。但是软件自动合并出的结果中存在一些未达到共现分析要求的无效关键词以及重复关键词，需要进行手动筛选。在新建txt文档中加入如下关键词处理规则:(1)去除语义过于笼统、意义过于宽泛以及无意义的词，如bigdata、things和0等;(2)统一单词单复数，如network与networks，model与models;(3)合并同义词，如:network与In-ternet，industry4与industry4．0。最终得到174个符合共现要求的关键词。
2大数据领域论文计量分析
2．1年度发文数量分析
WebofScience核心合集2015—2021年共发表了23540篇大数据相关论文，图1是2015—2021年该领域所发表的相关研究的逐年趋势。可以看出，近几年大数据相关研究文献的发表数量呈现出逐年稳定上升的趋势，学界对大数据技术的研究在7年间从每年331篇上升到2075篇。大数据相关研究论文近年来的持续增长，究其原因，主要在于大数据技术进入各行各业，从而导致全社会出现了对大数据技术的应用需求。从国家层面讲，大数据技术已经成为国家建设数字强国的强大驱动力;从企业层面而言，大数据技术在生产、传播和反馈信息方面具有突出作用;在科研领域，大量学科领域均有基于大数据技术的应用研究。除此之外，也离不开人们对数据本身的采集、管理、处理、分析等技术需求。社会生产活动需要用到大数据技术以及大数据的思维方式，因此，对大数据技术的需求与日俱增。大数据技术产生自数据库，集大成于分布式系统，现在又重新落地于数据库系统。近年来，人们不断追求和改进现有的技术，推动了对大数据技术的研究。如今新型分布式关系数据库技术和以分布式计算为特征的云计算技术将我们带入人工智能和信息化社会，大数据技术的相关研究仍在继续，在大数据领域相关研究文献数量逐年上升的大趋势和分布式计算的技术背景下，未来几年对数据库和云计算的研究将持续增长。
2．2高被引论文分析
高被引论文之所以被多次引用，一方面在于其研究具有一定的代表性，学者们普遍认可论文成果在学术领域的贡献;另一方面也和论文关注的领域发展较快有关。因此，高被引论文可以在很大程度代表人们对某一问题研究的重视程度和研究倾向。表1列出了2015—2021年WebofScience核心合集中大数据领域排名前10的高被引论文。可以看出，大数据领域的三个主要研究方向为大数据挖掘、大数据运维、云计算。2021年我国围绕大数据技术的资金投入继续增加，大数据技术在实践落地的过程中也存在风险和挑战，在数据的运营和维护过程中，如何有效地管理和应用大数据技术，以及在大数据的价值转化过程中切实保障用户数据信息的安全，也是大数据领域需要研究和解决的问题。
3大数据领域高被引论文聚类分析
3．1基于聚类谱系图的关键词共现分析
VOSviewer可以对文献知识单元进行关系构建，对数据信息进行可视化分析，从而绘制出可以展现某一领域的知识结构、演进和前沿热点的知识图谱，实现对关键词共现的聚类分析。将上述2015—2021年大数据领域高被引论文的174个关键词导出到txt文档，接着在Excel文档中整理这些关键词数据，依照出现频次重新排序，选取前20个高频关键词，得到大数据领域高被引论文关键词频次表(见表2)。VOSviewer软件可以生成聚类谱系图，将经过数据预处理的174个符合共现分析要求的关键词导入软件，设置聚类规则为最小聚类中包含的关键词不少于25个，通过统计和梳理大数据领域的高被引论文中各个关键词出现的频次，以及各个关键词之间的关联程度，以展现大数据领域的研究热点和结构分布。图2是VOSviewer对样本数据分析生成的关键词聚类谱系图，图中的结点表示在大数据领域高被引论文中共现的关键词，结点的大小表示该词共现的频次高低，结点越大，体现出其研究热度越高。图谱中有174个标签，3017条连接线，总体关联强度为6567。可以看出，2020—2021年间，大数据领域的研究形成了3个聚类，分别围绕“大数据。开发与挖掘”(红色)、“大数据分析与管理”(蓝色)、“大数据运维与云计算”(绿色)这三个技术方向进行研究。聚类一:大数据的开发与挖掘这个类簇包含73个关键词，其中系统(sys-tem)、框架(framework)、计算机应用(applications)、算法(algorithm)、模型(model)、机器学习(machinelearning)、人工神经网络(artificialneuralnetworks)这些词的结点最大，是这个聚类的中心结点。而分布式计算系统(MapReduce)、数据融合(datafu-sion)、智慧农业(smartfarming)、数字医疗保健事业(digitalhealth)、智能电网(smartgrid)、清洁生产(cleanerproduction)、碳排放(CO2emissions)等词，在该聚类的网络边缘。从图2还可以看出，系统一词的结点最大，可见对于系统的开发是大数据领域的一个研究热点。大数据挖掘技术通过建模和构造相关算法便于人们在海量数据中获取信息。其中，算法是由基本运算和规定运算顺序构成的运算规则和步骤［5］。机器学习是对计算机模拟人类神经网络和学习行为的研究，计算机可以根据算法智能地进行大数据挖掘与分析，从而构建、丰富和完善自身知识网络结构，并通过建立数据模型，实现对同类型数据的预测分析。深度学习是一种含多隐层的多层感知器，起源于机器学习，卷积神经网络属于深度学习的范畴［6］。而机器学习属于人工智能的范畴，是人工智能的一个研究分支。在大数据时代，凭借大规模的数据信息，通过构建数据模型，不断改善人工智能对数据预测的准确性，研究更加科学合理的数据挖掘算法，实现对人类神经网络的模拟，构造大数据网络体系，从而获取信息。随着在采集、挖掘过程中的数据沉淀和积累，融合了数据库技术、人工智能和机器学习的大数据挖掘技术也不断得到优化。近年来，人们越来越重视大数据技术和以大数据技术为支撑的人工智能技术。根据调查，11．1%的企业对大数据技术和人工智能技术的累计投资超过5亿美元，有84．1%的企业在大数据技术和人工智能方面已开展工作［7］。可以预见，这样的趋势在未来仍将继续。大数据技术的应用包括多个领域，如在农业、医疗保健事业和电网技术等方面的应用，此外，还可以看到，在大数据开发、大数据挖掘这两个技术方向的理论研究到技术落地的应用研究过程中，对大数据技术的清洁生产和碳排放也很关注。从大数据、大环保到大治理，大数据技术在环境管理和决策过程中发挥了越来越重要的作用。聚类二:大数据分析与管理这个类簇包含49个关键词，有大数据分析(bigdataanalysis)、工业4．0(industry4．0)、服务(service)、信息系统(informationsystems)、持续性(sustainability)、创新(innovation)、供应链管理(supplychainmanagement)等结点较大的词，还有专业化生产系统(manufacturingsystems)、数据科学(datascience)、情感分析(sentimentanalysis)、业务分析(businessanalytics)、竞争优势(competitivead-vantage)、用户认可(useracceptance)等结点较小的词。大数据分析和管理技术与工业4．0的时代背景密切相关。工业4．0时代具有智能化、个性化、虚拟与现实相融合的特征［8］。人们的需求通过在网络留下的数据信息表现出来，通过大数据整合分析，可以实现产品生产和分发的定制化。社会生产朝着个性化定制、服务性产品和数据要素驱动产业新业态和新模式创新的方向前进和发展，企业在工业4．0时代需要应用大数据分析和管理技术，绘制目标群体的用户画像，通过对数据加工、系统分析，实现从大数据到具体信息又到服务的转化，进而做出科学决策，获得企业在自己产业领域的竞争优势。此外，还有对大数据技术的绩效评估和数据管理。信息数据的生产没有尽头，但是并非所有的数据都具有信息价值，也并非所有的数据都可以实现信息到服务的价值转换，如何对数据进行科学和可持续的管理以及对未来的发展趋势进行预测，在工业4．0时代受到广泛关注。聚类三:大数据运维与云计算这个类簇包含52个关键词，其中，互联网(in-ternet)、云计算(cloudcomputing)、物联网(iot)、安全(security)、架构(architecture)、区块链技术(blockchaintechnology)、信息与通信技术(ict)是该聚类的中心结点。此外，处于网络边缘的结点主要有:数据共享(datasharing)、数据隐私(datapriva-cy)、边缘计算(edgecomputing)、雾计算(fogcom-puting)、云(cloud)、智慧城市(smartcity)等。信息网络系统与物理网络信息系统进行融合，出现物联网、工业物联网等新兴概念。社交媒体每天都制造大量的数据信息。《我们究竟产生了多少数据?》一文曾预测，到2055年全世界将产生高达175ZB的数据［9］。分布式计算使企业可以更加方便快捷地处理社交媒体上规模巨大的数据信息，通过大数据应用程序对数据进行挖掘和分析，从而绘制用户画像，提供个性化的服务和服务性产品。在碎片化信息时代，数据也是碎片式的，如何面对这些碎片式的数据构建数据模型是大数据技术发展应用的一个挑战，并且在构建数据模型的过程中，数据源并非全部真实可靠，有些信息涉及个人隐私或国家机密，难以获取完整的数据信息，因此数据质量难以保证。此外，互联网带来了数据的流动共享，人们在互联网中的所有行为都会留下数据信息印记，而数据信息的传播不再受限于空间和时间，可以大量无成本扩散，对数据的隐私保护与安全带来巨大挑战。同时，数据的流动共享还带来数据泄露的风险，无论从个人数据权利出发还是从国家数据利益出发，都需要对数据流动共享给予一定的限制。构建大数据监控报警体系，可以保证数据的可靠与安全。人们的生活与互联网的关联程度比以往更加紧密，例如以数字化为特征的智慧城市建设，实现数据信息安全是建设智慧城市的重要内容和评价标准之一。根据美国国家标准技术研究院的统计，云计算涉及的安全问题主要在虚拟机隔离、数据保护、云计算体系结构、身份访问与控制等多个方面［10］。云计算是以分布式计算为特征的技术，通过云计算，各种数据和信息可以从一台计算机提供给另一台计算机。在云计算环境中，虚拟的操作系统建立在服务器上，数据信息都储存在服务器中，比如用户上传的身份认证信息。数据信息一旦被上传到云中，用户便不再拥有对数据的控制权，一旦服务器遭到入侵，用户数据就会被盗取，从而造成数据泄露。此外，区块链技术与比特币密切相关，通过对数据的层层处理改变数据存储形式，将区块链技术应用到数据隐私保护与安全，数据在网络中的流动将会更有保障。
3．2基于标签视图的关键词演化分析
使用VOSviewer软件对2020—2021年大数据领域关键词进行演化分析，生成关键词标签视图(图3)。视图中结点的颜色表示关键词出现的平均年份，结点的大小表示关键词共现频次的高低。从2015年到2021年颜色逐渐由蓝到黄，从中可以看出大数据领域研究热点的演变。近几年大数据研究的关键词大多集中出现在2018年，有较高共现频次的关键词集中分布在2017—2018年。2015—2016年有关大数据的数量较少。由于大数据技术发展极快，相关的研究论文越来越多，到2021年大数据相关研究的论文数量从每年331篇增长至2075篇，出现的高共现频次的关键词有:系统(system)、挑战(challen-ges)、大数据分析(bigdataanalysis)、物联网(iot)、云计算(cloudcomputing)、工业4．0(industry4．0)、框架(framework)、模型(model)、算法(algorithm)、机器学习(machinelearning)、隐私(privacy)、区块链技术(blockchaintechnology)。可以看出，大数据分析、数据管理、数据模型、云计算的研究热度比较高，是大数据领域的研究热点。此外，2019—2021年间出现了边缘计算(edgecomputing)、安全(security)、数据隐私(dataprivacy)、企业绩效(firmperformance)、数字双胞胎(digitaltwin)、工业4．0(industry4．0)、人工智能(artificialintelligence)、区块链技术(block-chaintechnology)、循环经济(circulareconomy)等关键词，对大数据技术的研究更加深入，理论研究的广度和深度进一步提高，从对单一技术到技术群，再到“技术+管理”“技术+运维”，可以看出，数据安全与隐私保护方面的技术受到重视，相关技术的研究是近年来的新兴热点。
3．3基于密度视图的热力分析
关键词密度视图可以对相关领域的研究重点予以可视化。通过对2020—2021年大数据领域关键词密度视图进行热力分析，可以了解大数据领域的研究现状。如图4中，可以看出大数据分析(bigdataanalytics)、系统(system)、机器学习(machinelearning)、挑战(challenge)、物联网(iot)、工业4．0(industry4．0)、云计算(cloudcomputing)这些词的密度最高，可见大数据的开发、挖掘、分析、管理、运维与云计算这几个技术方向的研究最受学者关注。
4结语
智能农业论文范文3
关键词:学术期刊;出版模式;出版理念;馆藏建设;图书馆
0引言
21世纪以来，在网络化、信息化、大数据、多媒体等多元技术的推动下，整个学术出版界已经产生了巨大的变化。在学术期刊方面，不仅在线期刊走向普及化，其所刊载的文章也不再限于文字、表格和图片，而是更加趋向于多媒体化，甚至很多学科领域出现了数据期刊、视频文章等。对于出版社而言，不仅学术期刊印刷版的发行量大幅下降，甚至其在线版的订阅份额也有所减少，而开放获取期刊、科研社交网络、预印本等学术成果的新型传播方式却在蓬勃发展［1］。与此同时，虽然各国的科研经费均有显著增长，但各国各类型图书馆的文献资源建设经费却在不断缩减，作为学术期刊最大的收藏用户，图书馆的绝对购买力因此而持续下降。为了应对现代科学技术多元化、用户需求多样化等方面给学术期刊出版业带来的影响，国外许多学术期刊出版商正在积极地进行自我调整，改变传统的盈利理念，筹备自身的战略转型。在以上诸多因素的综合影响下，未来学术期刊发展的一些趋势已初现端倪，这些变化与趋势也给图书馆的馆藏建设带来了较大的影响。
1学术期刊出版模式的转变
学术期刊的出版是典型的技术驱动型产业。在现代科学技术多元化的影响下，学术期刊的出版，无论从刊载论文的形式上，还是从内容生产和用户服务上，均十分迅速地融入了新技术，例如数字出版、多媒体出版、智慧出版与服务等等。这些多元化的技术，将进一步推进学术期刊出版模式的创新与发展。
1.1内容和形式拓维，学术期刊刊载论文形式多样化目前，学术期刊印刷版的发行量大幅下降，国际上在线期刊论文的主流格式也是以HTML和PDF两种格式为主。无论是印刷版还是HTML或PDF格式的电子版，学术论文的内容都需要以语言文字的形式进行表述。然而，在各种新技术的辅助下，科研人员形成了更多不同类型的学术论文，例如视频论文、数据论文等等［1］。随着人们生活节奏的逐步加快，相比阅读大段文字的论文，更直观、简洁的科研成果呈现方式也愈加受到人们的青睐。用户的阅读习惯也使得更加直观、便捷的可视化呈现方式成为重要的学术出版方向。相对于阅读传统的平面文字、图表而言，观看视频论文将会更加受到用户的欢迎。因此，多元技术的发展和用户需求与阅读习惯的改变，使学术期刊在内容和形式上拓维，所刊载的论文越来越多样化。目前，国外一些医学类期刊已经将某些具有前沿性、指导性手术视频以学术成果的方式进行分享和传播。近年来，数据期刊与数据论文也经历了快速发展的过程，逐渐在学术出版界拥有了一方舞台。所谓数据论文，即描述关于一个或一组数据的元数据文档，它们通过描述创建和处理数据方法的细节、数据的结构和格式、数据再利用的潜力等促进数据开发和利用［2］。数据论文既可以在传统的学术期刊上发表，也可以在专门的数据期刊上发表，其主要目的是对数据进行描述［3］。与普通学术论文一样，视频类学术成果及数据论文同样拥有数字对象唯一标识符，也可以被其他科研论文引用。
1.2人工智能参与，构建学术期刊的智慧出版进入21世纪后，数字出版方兴未艾，多媒体出版已然兴起，人工智能技术参与出版开始起步。人工智能技术进入出版业，在出版产业链中，无论是从内容角度还是从服务角度，都将产生颠覆性的影响。在内容生产上，人工智能技术不仅可以有助于科研人员的速记与文字录入，还能够对各种专业的写作技巧与方式进行归纳总结，甚至实现内容创新［4］。例如，施普林格·自然出版集团(SpringerNa-ture)与德国法兰克福大学(GoetheUniversityFrank-furt)共同开发了“BataWriter”算法，并用它出版了第一本由机器学习产生的学术图书———《锂离子电池:机器生成的目前研究摘要》(Lithium－IonBatter-ies:AMachine－GeneratedSummaryofCurrentRe-search)［5］。由此可见，不久的将来，人工智能技术可以通过有效解构模块化撰稿的各种写作特征和风格，协助作者进行文献资料的整理、分析、研究甚至创作。在智能化服务上，一方面，对于科研人员而言，人工智能技术的发展大大提高了文本分析、语义分析、模式识别、智能搜索、数据挖掘、智能算法、机器学习等方面的分析和处理，从而实现学术内容的精准抓取与推送，为科研人员提供细粒度的个性化服务，协助科研人员进行科研创新与科研成果的撰写［6］。另一方面，对于有阅读需求的用户而言，人工智能技术的发展对于大数据的处理效率和洞察深度均有很大提高，能够实现对用户的阅读记录、阅读时空状况和人机交互数据等进行充分的分析，从而对用户的阅读需求进行深层次的挖掘，进一步为用户提供更加适合且更具前沿性、新颖性的文献素材。基于此，学术期刊也将更多地体现出对人工智能技术的适应性，在实行智能化管理的同时，做到创新学术发展研究，实现从数字化出版到智能化出版与服务的飞跃。
2学术期刊出版理念的变化
互联网、多媒体等技术的迅猛发展，世界各国科研队伍的迅速增长，让传统的学术期刊出版，尤其是科技期刊，越来越无法适应。一方面，科研成果发表速度的需求越来越高、数量需求越来越大，学术期刊的数量随之增长，在海量的文献中既准确又无遗漏地找到科研人员所需要的文献的难度也越来越大。另一方面，学术期刊当前的盈利模式越来越无法适应新时代的发展，不仅缩微、光盘等期刊的载体形式已逐渐淡出学术期刊出版历史的舞台，甚至印刷型、在线型期刊也面临着生产成本逐年上涨而订户越来越少的困境。此外，各国图书馆作为学术期刊最大用户群体，资源建设经费预算却逆势下降，造成其相对购买力大打折扣，从而给学术期刊的运营带来更大的困难。在这种情况下，大多数学术期刊出版机构只有抱着更加开放的出版理念，转换盈利模式，打造适应新时代的、更好地服务于科研人员的学术期刊产品，才能跟上时代的步伐。
2.1要“内容为王”，更要“服务为王”自学术期刊诞生以来，内容一直都是学术期刊赖以生存的核心竞争力。最初，学术期刊要树立成熟、权威、高质量的品牌，归根到底取决于其所提供内容的质量。随着时代的变迁与科技的发展，内容的质量这一要素虽然仍是其核心竞争力，但却不再是唯一的因素。19世纪末，为更好地揭示学术期刊的内容，文摘型期刊出现。20世纪60年代，学术期刊出版界利用计算机技术创建了二次文献数据库与联机情报检索系统。20世纪末，随着互联网技术的普及，学术期刊在线全文数据库迅速发展起来。进入21世纪后，在数字技术推动下，大型的学术期刊出版机构更加重视学术内容资源的可发现性，利用元数据，通过图书馆系统和各知名搜索引擎的学术平台揭示旗下学术期刊的内容，为学术研究者提供精细化检索服务。未来，大数据与人工智能技术将继续在各行各业产生深远的影响。学术期刊出版机构，尤其是大型出版集团，将会进一步利用大数据和人工智能技术，深度挖掘学术成果内容，辅助科技创新，为用户提供更加快速便捷、专业化、多样化的服务。
2.2拥抱开放获取，转换盈利模式一般而言，传统商业学术期刊出版机构的收入来源主要依靠用户付费。有的期刊会向作者收取相关费用，还有部分学术刊物会有广告商投放广告，有一定的广告费收入。对于非营利性学术期刊出版机构而言，他们还有另一种资金来源，即相关基金或社会团体的支持。但目前来看，即使采用商业模式运行的学术期刊出版机构，其相关费用和广告费收入也均无法维持期刊出版的正常运转，用户付费才是其最主要的收入来源。学术期刊的用户主要分为两部分，一是机构订户(主要包括各类型图书馆与科研机构)，二是个人订户(主要为相关科研人员)。学术期刊用户付费的收益，主要来自机构订户。然而，随着缩微型、光盘型期刊逐渐消失，印刷型、在线型期刊生产成本逐年上涨，图书馆资源建设经费预算无法保持稳定增长甚至逐年下降，在这些困境下，如果出版机构不转换盈利模式，即使逐年提高刊物价格，未来也只会导致机构订户学术期刊订单的逐年锐减，并不能继续维持其目前的盈利水平，甚至终将无法维持期刊出版的正常运转。近年来，商业出版机构已经意识到学术期刊传统盈利模式的问题以及新兴开放获取期刊盈利模式的巨大潜力。各大型学术期刊出版机构开始试水开放获取期刊，为自身未来的发展铺路。例如，牛津大学出版社(OxfordUniversityPress)早在2003年就宣布启动了期刊出版的“Oxford0pen计划”，并于2013年4月宣布旗下所有期刊均可实现开放获取［7］。施普林格(Springer)出版集团在2008年收购了全球领先的最大的开放获取出版商BioMedCentral，至2020年2月，其开放获取期刊已遍及社会科学、商业、经济、法学、天文、物理、化学、生物、医学、农业等学科，全开放获取期刊达626种，混合开放获取期刊更是多达2000余种［8］。早在2008年，在爱思唯尔(Elsevier)全文期刊平台的25个学科中，可选择开放获取出版模式的期刊品种数已达2116种［9］。经过几年的发展，该社已经成为开放获取期刊巨头。2019年10月，爱思唯尔微博官方账号宣称，其旗下超过85%的期刊都可选择开放获取模式出版［10］。由此可见，对于学术期刊出版商而言，开放获取与传统学术期刊出版并非不可调和的一对矛盾。那些具有洞察力的顶级学术期刊出版商为探索未来的盈利模式，反而在主动拥抱并实践这种新兴的、大势所趋的出版方式。当然，也有学者对于商业出版社拥抱开放获取表示担忧［11］，认为国际期刊产业原本就是弱肉强食的发展趋势，商业出版社拥抱开放获取，将会造成进一步的垄断，自身缺乏开放获取出版条件的学术期刊将失去生存与发展的空间，那些无力缴费的科研人员也会失去出版自由。开放获取如果成为学术期刊出版的普遍商业模式，将会产生大量的负面效果，甚至破坏知识生态。
3学术期刊出版的变化为图书馆馆藏建设带来的机遇与挑战
学术期刊的出版与图书馆密不可分。一方面，图书馆是学术期刊最大的购买者、收藏者和传播者，对于学术期刊的编辑出版、发行以及学术成果的传播有着不可估量的促进作用。另一方面，学术期刊则是图书馆馆藏的重要组成部分，是图书馆保存人类文化知识、服务图书馆用户的重要载体和工具。因此，学术期刊的出版与图书馆的馆藏建设息息相关，学术期刊出版的变化，自然会给图书馆的馆藏建设带来较大的影响。
3.1机遇3.1.1使图书馆学术期刊资源更加多样化学术期刊出版模式的多样化给图书馆馆藏建设带来的最显著的影响就是增加了图书馆学术期刊资源的多样化，尤其是对那些依赖于网络化、信息化、大数据、多媒体等多元技术向用户提供服务的图书馆而言，这一点更加明显。在多元技术时代，无论是视频论文、数据论文等采用多媒体和新技术展现学术成果的文献，还是利用人工智能技术形成新的智慧型出版模式，这些都是科研工作者重视和需要利用的文献信息来源和科研创新的智慧源泉。在简单的传统学术期刊，甚至是学术期刊数字化出版已逐渐无法满足用户需求的大环境下，多媒体形式的出版、数据出版、人工智能出版不仅拓宽了原有的出版结构，成为新形态学术成果的重要载体，又进一步促使大量新形态学术成果的产生，进而从多样化程度和文献资料数量上极大地丰富了图书馆的学术期刊馆藏。3.1.2一定程度上缓解了图书馆购买力下降的压力图书馆购买力逐年下降已经不是新问题了，自20世纪70年代以来，维持出版商与图书馆共同生存关系的学术期刊出版市场便开始动摇。它不仅仅是图书馆和出版商之间的博弈造成的，而且还受到了全球经济发展状况的影响。造成图书馆购买力下降的原因主要有两个，即图书馆购书经费预算缩减和文献资源价格逐步攀升。随着学术期刊涨幅的不断攀升以及图书馆预算的吃紧，图书馆购买力呈螺旋式下降趋势。图书馆购买力大幅下降所酿成的最终后果是学术期刊的订购量大幅削减，而这将是一个恶性循环，图书馆在预算不增的情况下所能够订购的学术期刊将逐年锐减，导致学术资源越来越不能满足图书馆用户的需求。开放获取期刊作为21世纪初兴起的期刊出版模式，尽管发展时间很短，但其势头却很迅猛。据《开放获取期刊目录》(DOAJ)统计，2005年8月开放获取期刊数量仅为1712种［12］，2012年4月已增加至7600余种［13］，2020年2月则更是多达14200余种［14］。开放获取之所以能够获得如此快速的发展，原因主要有两个，一方面是由于其自身的优势所在，即投稿方便、出版快捷、便于传送或刊载大量的数据信息、检索方便、具有广泛的读者群和显示度等。另一方面是由于学术期刊出版的商业化带来的期刊危机和信息交流与文献获取的危机情况越来越严重。用户订阅的纸本期刊越来越少，而电子期刊的订购价格却逐年提高，这给读者和图书馆等科研机构的订阅设置了很大的障碍。同时，出版界知识产权保护等法律意识日益增强，信息的渠道和流程更加严格，这更加使读者得不到想要的信息，不能及时有效地交流研讨。因此，许多人对开放获取的态度从最初的反对、不理解、观望，快速发展为理解、支持、主动参与。正是在这样的背景下，开放获取作为一种新型的学术交流机制，被越来越多的个人和机构接受并参与其中。这种出版模式的转变，既有利于图书馆以新的资源整合方式增加馆藏，在一定程度上缓解了图书馆购买力下降的压力，又有利于图书馆更加方便及时地向科研人员和大众提供服务，同时也对商业出版机构的学术垄断有着一定的制衡作用。
3.2挑战3.2.1给图书馆的期刊采选带来更高的难度从世界上第一种学术期刊《学者杂志》(JournaldesScavans)于1665年诞生以来，传统的学术期刊出版迄今已有350余年的历史。虽然，用传统的期刊评价体系与指标(如影响因子、论文下载量、期刊载文量等)来分析并指导传统的学术期刊采选，也存在一定的弊端，在业界有一定的非议，但传统的期刊评价体系，在学术期刊评价方面已经日趋完善，对于图书馆学术期刊的采选工作有着十分重要的参考作用，对具体的采选工作起到了重要的参考价值。而新兴的出版形式，无论是视频论文、数据论文，还是人工智能学术出版，它们自诞生至今的时间并不长，目前在业界还缺乏对它们进行系统评价的新方法与新体系。因此，对于图书馆的学术期刊馆藏建设而言，新兴学术期刊的出版形式会给采选带来较大的挑战，容易导致采访人员难以从中抉择甚至产生因此放弃采选相应期刊的做法。3.2.2增加了图书馆向学界提供服务的难度新兴学术期刊的出版形式给图书馆带来另一挑战是增加了图书馆向学界提供服务的难度。首先，由于多媒体期刊、数据期刊本身的资源组织结构与传统的学术期刊有着很大的区别，例如视频论文主要以视频的形式展现信息内容，数据论文则主要以科学数据的形式存在，其原始文件格式、大小、信息处理方式等均与传统的期刊论文有所不同。因此，图书馆在新兴期刊资源的一站式检索服务、资源下载与深加工等服务方面都将经受挑战与考验。尤其是数据期刊，一种期刊所刊载数据论文的数据可能来自不同的数据仓储平台，图书馆在没有足够权限的情况下，可能无法对存储在不同数据仓储平台内的数据进行揭示和利用［15］。此外，学术期刊出版机构，尤其是大型出版集团，它们在大数据和人工智能技术的基础上，充分利用自身的海量全文期刊数据，深度挖掘学术期刊平台中学术成果的内容，为用户提供更加快速便捷、专业化、多样化的服务。不仅如此，由于知识服务所蕴含的智力投入既是图书馆和出版机构看重的，同时也是众多商业型咨询机构所看重的，在利益的驱使下，商业型咨询机构同样在努力通过一站式检索、云平台运算与存储、大数据分析、信息挖掘、知识可视化等技术和设施向信息需求用户提供更多形式的、多元化的服务。受这些因素的影响，图书馆用户对图书馆的信息服务预期值也水涨船高，图书馆向学界提供服务的难度在不断地加大。
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关键词:机械CAD技术;机械设计;智能CAD
0引言
我国早在2015年就提出“中国制造2025”这一宏伟计划，使工业发展进程加快。机械CAD技术在机械工业发展中的作用越来越大，几乎涵盖了整个机械产品的设计过程，主要用于图像的设计和处理，以及信息和数据的储存、分析、计算等［1］。机械CAD技术作为机械领域的常用设计技术得到了快速的发展。
1机械CAD技术简介
机械CAD技术即计算机辅助设计技术，机械设计人员在计算机上对想要设计的对象进行图形建模、信息处理、数据分析等操作，并形成设计方案［2］。机械CAD技术将人与计算机的特点结合起来，将设计人员的逻辑思维和创新性想法通过计算机的高速运算，直观地将运算结果和模型呈现在设计人员面前，供设计人员进行设计参考和编辑修改。目前，机械CAD技术广泛应用在机械工业的整个过程中，机械设计中利用CAD设计软件，对机械产品进行绘图、建模、实体渲染以及数控仿真等［3］。现代化的制造业已经离不开CAD技术，它在产品设计和智能制造方面发挥着至关重要的作用。
2机械CAD技术的发展史
20世纪50年代，美国麻省理工学院在旋风计算机上采用阴极射线管(CRT)做成图形终端［4］。是CAD技术准备、酝酿、诞生的阶段。20世纪60年代，美国麻省理工学院(MIT)做了CAD的开拓研究工作，发表了有关CAD的论文，CAD术语出现，交互式绘图，CAD技术产业逐渐形成［5］。此时CAD技术到了初级应用阶段。20世纪70年代，CATIA软件诞生于达索航空内部的软件开发项目CADAM1、CADAM2，改变了以往只能借助油泥模型来近似表达曲面的工作方式，使人们可以用计算机进行曲线、曲面的处理操作［6］。这成为了CAD技术的第一次革命。1979年，悉尼大学J．S．Gero教授组织了第一个智能CAD国际性学术会议，编辑并出版了一本论文集［7］，是人工智能和CAD研究的正式结合。1979年美国的SDRC公司推出了世界上第一个基于实体造型技术的大型CAD、CAM软件———I－DEAS。实体造型技术能够精确表达零件的全部属性，在理论上有助于统一CAD、CAE、CAM的模型表达，成为了CAD技术的第二次技术革命。20世纪80年代，CV公司内部提出了参数化实体造型方法，它的主要特点是基于特征、全尺寸约束、全数据相关、尺寸驱动设计修改，这是CAD技术的第三次技术革命。IFIP接连召开了关于“智能CAD”的专题学术会议，交流和总结智能CAD技术的进展情况［8－9］，明确了智能CAD研究的范畴、方向、方法和重点。1983年我国召开了全国第一次CAD工作会议［10］，为我国CAD的发展起到了推动作用。20世纪90年代，SDRC公司的开发人员以参数化技术为蓝本，提出了一种比参数化技术更为先进的实体造型技术———变量化技术，这是CAD技术的第四次技术革命。1991年我国科委起草了《关于大力协同开展我国“计算机辅助设计(CAD)应用工程”的报告》［11］，形成了我国CAD产业的起步阶段。2019年召开的“国产CAD发展技术研讨会”，标志着我国CAD产业趋向成熟。
3机械CAD技术的优势
3．1降低设计成本。与传统的机械设计相比，机械CAD技术可极大地降低企业产品的设计成本［12］。使用机械CAD技术在计算机上可以对机械设计的全过程进行模拟规划，从设计图纸到产品生产，期间可以采用相同的设计标准，提高研究人员的设计效率，降低了企业的产品设计成本。
3．2优化产品设计。使用机械CAD技术进行产品设计，可以有效贯彻绿色设计的理念，确保产品在整个生命周期内对环境和资源的影响最小化，在设计中要考虑到产品的可拆卸性、可回收性等，这些特性将会融入到设计的各环节［13］。此外还可以利用机械CAD技术对产品进行动态模拟，确保设计的产品在理论上可以实现，同时方便观测设计的效果，及时对产品设计进行优化［14］。
3．3促使设计智能化。利用机械CAD技术，设计人员可以在设计的过程中，便捷地利用绘图工具和存储功能设计数据，还能及时引入特征参数。同时在设计中，还需要各种信息的标准化和规范化集成、机械结构的可变量设计等方面功能，避免了人工完成耗费大量资源的弊端，使用机械CAD技术的智能化处理，设计人员只需要在推荐的几种参数下选择合适的即可，使设计更偏向智能化。
4机械CAD技术在常见领域的应用
4．1石油机械领域的应用。1988年，张晓东就提出了发展石油机械CAD技术的几点设想，根据石油机械的特殊性，重点研发一些专用软件，实现专用零件(如钻机底座、卡盘、吊环等)的CAD设计［15］。石油机械CAD技术使设计偏向虚拟化和网络化，可以对石油机械设备进行静态和动态分析，有效提高机械设计和生产过程中的效率［16］。
4．2农业机械领域的应用。农业机械CAD技术利用机械CAD技术为平台，以农业机械零件库、动力机械库以及农业机械设计建模为支撑，建设高效通用的农业机械CAD平台［14］。目前，农业机械CAD技术正在逐渐偏向智能化发展，在人机交互方面取得了一定的突破，可以记录设计人员的常用操作，为设计人员减轻工作量。
4．3矿山机械领域的应用。机械CAD技术可以提升矿山机械设计的便捷性和矿山机械产品的质量。使矿山机械在装配的过程中，各个零部件之间的配合关系可以通过模型在设计人员眼前直观再现，若发生装配错误便会及时发出示警，提高了设计了的精确性［17］。
5总结
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关键词：智慧旅游；乡村旅游；大丰区；乡村振兴
1智慧乡村旅游背景
1.1乡村旅游前景广阔
近年来，随着我国宏观经济的稳步增长与人均可支配收入的逐步提高，生活逐渐改善，人们对于精神文明的需求日益增加。乡村旅游是以乡村为旅游目的地的新型旅游模式。与传统紧凑的旅游模式不同，乡村旅游形式新颖多样，深受游客喜爱。2015～2017年国内旅游人数中，乡村旅游人数占比超过50%，2018年乡村旅游人数占比虽有下降，但人数增至30亿人次。由此可见，乡村旅游发展前景广阔。
1.2智慧旅游发展迅猛
当前，随着互联网、大数据技术等的广泛应用与发展，人们的消费观念、习惯、方式早已打破传统的地域、时间限制，实现了智慧化。在旅游行业，“互联网+旅游”则催生了“智慧旅游”模式。2015年，总理首次提出“互联网+”计划，同年，国家旅游局《“旅游+互联网”行动计划》，重点培育一批具有代表性的智慧旅游城市，建成并健全全国性的公共旅游数据共享平台，加强我国旅游行业的创新力，实现旅游业的智慧化发展。智慧旅游突破了土地、资源等生产要素的制约，倚靠信息技术改变传统模式的游客体验，延长交通、医疗等服务环节，提高游客安全性与满意度。然而，现今智慧旅游在其实践过程中出现基础设施差、移动互联网环境差、自然环境破坏严重等问题，需要企业、政府与当地居民三方合作，探索智慧旅游模式现存问题的解决方案，完善乡村旅游发展的体系构建，实现智慧乡村旅游的转型升级。
1.3智慧乡村旅游的意义
1.3.1理论意义
随着互联网技术的发展，5G时代已经到来。互联网支付的兴起促使了电子货币金融的发展，电子商务的兴起促使了快递物流行业的快速发展。这些成功的经验给予了我们将乡村旅游和互联网技术相结合的有力依据。智慧乡村旅游智能化提升乡村旅游资源，提供科技感旅游体验。这种新形态会打破“乡村代表落后”的偏见，同时保留乡村原有的风土人情。智慧乡村旅游不仅促进第三产业发展，更深化了“乡村振兴战略”的理论内涵，从旅游业角度为解决“三农”问题提供新思路。
1.3.2实践意义
智慧乡村旅游的发展，能有效解决“三农问题”，缩小城乡差距，对农村地区经济、社会、文化等方面的发展有积极促进作用。智慧乡村旅游将第一产业与第三产业进行了有机结合，在一定程度上优化了乡村的产业结构，将乡村农业资源进行有效的整合，提高了农副产品附加值，增加居民收入，改善居民生活质量。与此同时，发展乡村旅游能够有效地解决农村地区就业难问题，帮助失业人员实现再就业。
1.3.3大丰乡村旅游景点分析
经过一段时间发展，传统乡村旅游模式遇到瓶颈。“互联网+”时代的到来为乡村旅游的发展开辟了新的道路、注入新的活力，大丰区抓住机遇，结合自身的条件，尝试进行旅游产业的转型升级。
1.3.4产业融合发展——丰收大地
2008年，大丰区紧跟长三角一体化、江苏沿海开发这两大发展战略，建立了丰收大地现代农业示范区。园区的建设思路为“一个核心、两个支撑、三大载体、四大产业”。“一个核心”是指发展现代农业服务业，将传统农业与现代技术及服务业相结合；“两个支撑”分别指科学技术的不断创新以及高端技术人才的任用；“三大载体”是指园区中主要可划分为建设现代农业示范区、农产品加工集中区和农业现代服务业集聚区三大分区；“四大产业”指的是园区主要带动与促进种苗产业、农副产品深加工业、创意产业、旅游产业四大产业的发展。丰收大地主要采用产业带动模式来实现自身的发展：生产特色农产品，形成特色品牌。以农产品吸引游客消费，拉动餐饮、农产品采摘、现代农业知识科普等旅游项目发展。示范区中的孙桥现代农业科技馆利用电子技术以虚实结合的方式向游客们展示了植物培育、生物科技、科学技术运用。同时科技馆还设有体验区，让游客们亲身体验现代农业，认识到现代科技农业模式对农业发展的巨大推动力。芳彩园艺科学研究院也是园中一大亮点。研究院致力于运用科技创新，培育优良农产品，促进三农的发展。目前已经设置有花草、瓜果、小杂粮等研究机构，对优化农产品品种、农业科技进步、现代农业的发展有极大促进作用。“丰收大地”开设“创意农业馆”展示结合了创意、科技和农业的新型农业生产方式以及农产品。现代的数字技术为创意农业的发展增添了活力。在农作物栽培中，用数字技术创造最佳生长环境，提高农业生产的效率，同时改善农作物的质与量；创意加工农产品，进一步延长产业链，从多方面实现农户创收；利用数字网络宣传农产品，打造农业品牌，拓宽销售渠道，提升竞争力。“丰收大地”还设有网络营销中心，致力于打造“丰收大地”品牌，利用品牌优势扩大“丰收大地”的影响力，吸引更多居民参与当地现代农业建设，带动农业发展模式转型升级；通过网络平台农业相关信息，提供农业的相关培训，让当地居民更科学、有效地进行农产品的生产与经营。丰收大地以农业为基础，结合电子科技，融合了旅游度假等概念，打造了较全面的乡村旅游服务，使得乡村旅游突破农事体验及观光两种项目的局限，以科技和多元化满足游客不同需求，增加旅游体验感。
1.3.5主题打造——荷兰花海
“荷兰花海”是大丰当地在“民国村镇规划第一镇”的历史基础上打造的，以“花海、田园、风车”为主要设计元素的特色旅游风情主题小镇。景区以花海为主题创意，通过环境塑造和特定的布局，将虚拟的荷兰风情以实体呈现出来，表现独特风情的乡村景观。通过科技的运用，培植不同时节的花海，将主题贯穿时间空间维度，打响景区知名度，建立新乡村旅游形象。“荷兰花海”引进荷兰先进的郁金香种植技术和品种，同时还依据当地条件种植玫瑰花、薰衣草、绣球花、百合、龙翅海棠、三色堇等多品种花卉。同时景区还会根据不同时节的花海推出不同的主题活动，如：郁金香音乐节、百合花文化月、风情大巡游等，并在官网上宣传，也多次被中央电视台等知名媒体报道。“荷兰花海”成立了郁金香科研中心，该科研中心同国内外众多专家合作，运用现代科技，旨在培育出新的郁金香品种。同时科研中心还兼顾郁金香的生产与销售活动。除此之外科研中心还开展了对风信子、花葱、洋水仙等其它球根花卉的研究，为荷兰花海的发展助力。“荷兰花海”将互联网行业融入到自身的产业中：开设官方网站向游客提供景区的相关资讯、餐饮住宿的线上预订服务；与阿里巴巴等知名平台合作宣传；利用大数据收集游客需求以及意见反馈，改善景区管理、服务水平和营销方式。“荷兰花海”还积极参与当地居民扶贫事业，促进当地农业转型升级，如组织花卉种植培训活动，提供花卉苗木产业技术、信息支持等。“荷兰花海”的“互联网+农业”以及“旅游业+农业”的农业发展新模式给大丰地区其它农业的发展提供了新思路、新方法。
1.3.6文旅乡旅结合——大丰知青农场
“大丰知青农场”位于盐城市大丰区的海丰农场内，是以上海知识青年在大丰农场留下文化底蕴为基础，打造的独特文化乡村旅游景区，其内部主要由上海知青纪念馆、北上海历史展览馆等五大部分构成。上世纪六七十年代，大批知识青年上山下乡，在贫瘠滩涂上留下具有特殊历史含义的知青文化。目前文化旅游和乡村旅游的发展呈现上升趋势，知青文化越发受到游客的关注和青睐。除了五大展馆，大丰知青农场在不断地修整改建后，还扩展众多特色项目，融入乡村旅游的要素，例如生存技能培训、野外露营、垂钓等。凭借服务业务的开拓，多元化的模块使景点更具有吸引力。在农事体验等旅游项目中，实现“活动”带动“文化”，寓教于乐，营造知青氛围，深刻展现知青文化的内涵。目前，“大丰知青农场”主要针对三大游客群体，一是老知青群体。农场收录的物什、留存的旧址，能帮助他们回顾岁月。二是组织团建活动的企业。农场可以针对企业的不同要求，提供特殊团建项目活动。三是学生群体。“大丰知青农场”具有历史教育意义，可以向学生提供研学项目，传授历史知识、知青文化，培养学生积极的价值观。“大丰知青农场”已经具备了科学有效的组织管理，简洁合理的景区设置，以及相关的特色项目规划，并完善了民宿、小厨等配套基础设施，做到了文化旅游的突破性发展，也是文化旅游与乡村旅游融合的一种成功尝试。景区将文化体验加入到乡村旅游之中，使得旅游模式多样化，兼备多重社会效益和经济效益。同时景区引进电子科技技术，还原真实历史场景、历史故事，增加了游客的代入感和趣味感；开设官方网站以及与各大旅游平台合作，进一步增加大丰知青馆的知名度。“大丰知青农场”的建设发展为其他拥有浓厚历史底蕴的地区提供了可行的发展经验，有助于文化产业以及乡村旅游产业的协同发展。
2智慧乡村旅游发展策略和问题
2.1推进智慧乡村旅游特色化发展
乡村旅游特色化指，以当地特有的自然资源、风俗文化、历史背景为依据，打造具有鲜明地域特征的乡村旅游产业。2016年《关于深入推进城镇化建设的若干建议》中提到，加快培育特色小城镇，提升县城和重点镇基础设施水平，加快特色镇发展。文化旅游产业将会是乡村特色化的核心。发展文化特色智慧旅游，应立足当地的人文历史优势，挖掘有坚实基础、成长潜力的文化特色，培养核心竞争力和可持续发展能力。目前我国的乡村旅游产业形式单一，受到传统旅游模式限制，以观光旅游和休闲旅游为主。随着人民生活的改善、可支配收入的提高，以观光旅游为主导的旅游模式很难满足中国游客日益增长的对精神文化的需求。特色化旅游迎合了旅游的新需求，这对于普通乡镇，将会是宝贵的发展机遇。特色旅游产业建设的根本在于深入挖掘、精准定位当地文化特色；动力在于延长产业链、形成产业网。在互联网+的背景下，信息传播的速度、范围、效率都显著提升，随着手机等个人终端的普及，信息途径也更加便利。特色型智慧乡村旅游应当抓住这一特点，缩小旅游项目与游客之间的距离，提升游客的旅游体验度、参与度。把物联网、5G等技术投入到实体运作中，实现景区、信息媒介终端、游客三者的紧密联系。通过结合VR、AR等技术，打造沉浸式文化体验，让传统观光式旅游可以进一步发展为文化体验式旅游。例如利用虚拟现实技术，生动再现传统习俗活动，风俗文化景象，改善以单一图片文字、导游讲解的乏味旅游项目，增加游客的旅游参与度。对于较为晦涩的历史介绍，乡镇旅游企业可以运用多媒体技术，以微视频、纪录片、动画等形式展现，并借助互联网传播宣传，加强游客对区域历史的了解。
2.2智慧乡村旅游特色发展潜在问题
2.2.1产品单一，同质化严重，创新动力不足
目前已有不少特色旅游业的成功先例，如乌镇古镇、丽江古城等。一方面这给准备打造自身特色的乡村提供了借鉴价值，一方面这也预示了盲目跟风的潜在问题。部分城镇没有透彻分析自身的资源比较优势，没有认清现有的产业基础和要素禀赋，对文化特色发展方向定位模糊，不合理的照搬照抄个别成功案例，盲目发展、过度追求数量目标和投资规模。
2.2.2农村人口流失严重，乡村文化遭受打击
就内部而言，乡镇居民自身文化保护意识不足，近几年流入城市的农村务工人口数持续保持高位，乡村传统文化正面临着无人传承的危险局面。就外部而言，随着信息时代外来文化的大量输入，以及城乡融合步伐加速，传统习俗正不断遭受侵蚀。该局面预示了打造特色文化旅游产业仍面临着巨大的挑战。
2.2.3泛商业化现象
部分乡村片面追求经济利益，过度捆绑文化与商品。在旅游景点生硬地推出旅游项目、产品，甚至以此为主要的盈利项目，强制游客消费。这种泛商业化的模式，不仅降低了游客的旅游体验满意度，还严重损害了文化产业的健康发展，不利于特色化乡村旅游的可持续发展。倘若乡村人文气息不复存在，乡村旅游就失去了原本的意义。所以合理商业化、保留乡村底蕴，也是建设智慧乡村旅游应该注意的问题。
3推进智慧乡村旅游智慧平台发展
3.1智慧乡村旅游智慧平台建设
3.1.1建设公共服务平台
旅游项目组织者包括政府，企业和当地居民。一项乡村旅游项目的建设需要政府提供政策、资金支持，企业投入一定资本，当地居民配合，并构成劳动力基础。所以智慧乡旅的建设需要增强三者之间的联系。基于“互联网+”的背景，构建智慧公共服务平台成为了增加联系的首选方法。公共服务平台以社区为单位，具有沟通、查询、监控、保护和管制的作用，使政府、居民和企业可以形成紧密的纽带关系。居民可以对企业发表改进建议，也能根据企业在区域内对环境的影响进行反馈，帮助企业建立归属感，提高企业环境意识，实现居民和企业的互惠双赢。平台应具有专业的数据库，包括优惠政策数据库，地方信息数据库和法律条款数据库，方便企业和居民查询。在完善区域基础设施建设的条件下，政府可以利用平台进行实时监控，监视各侦查点的企业行为，保证市场安全有序。对于居民和企业提出的创意想法，政府可以利用平台为其申请专利，保护居民和企业利益，保障乡村旅游有效运行。政府通过平台各项通知，完善加强管制体系，定期对企业进行平台联系和线下访问，双重管制，确保企业有序正当地经营。
3.1.2建设游客智能平台
不同人群的旅游需求、旅游意愿不尽相同。乡村旅游为迎合市场，需要让旅游项目内容更具针对性，以提升顾客满意度。这要求企业花费大量时间资金，进行广泛的市场调研；其次，倘若每个景区都采用纸质宣传单的形式介绍区域特色景点，不仅效率低下，还对环境有一定的破坏；最后，游客的意见反馈对于旅游景区的改善有着非常重要的意义，但目前的反馈机制落后，使得游客的意见很难被有效收集利用。针对以上三个问题，旅客智能平台提供了解决措施。首先，游客可以利用游客智能平台，按照自我需求进行体验型、养老型、科技型。放松型等旅游项目的私人定制，景区根据定制信息提前做好景区工作安排。此外，游客还可以通过平台定制旅游纪念品。使用游客智能平台不仅可以满足旅客复杂的需求，还可以减轻旅游项目市场调研的压力，提高信息准确度。游客智能平台拥有本地景点信息库，方便游客查阅景区的特色景点介绍，实现无纸化宣传；最后，景区可以通过游客智能平台，对游客进行满意度调查，定期收集旅客建议和想法，基于游客的诉求改进景区服务。
4智慧乡村旅游智慧平台发展潜在风险
4.1流失老年群体游客
智能化平台的运用要求旅客有智能移动设备并能熟练使用，这对大多数老年群体来说，是一项较为困难的任务。大部分老年群体很少使用电子设备，对互联网了解较少。假如普遍推广智能化，景区可能无法及时响应老年群体的需求，甚至可能流失一部分老年游客。这要求智慧乡旅在进行景区智慧化的同时，还要将老年群体的需求列入考虑范围。
4.2智能平台存在安全问题
互联网诈骗，互联网访客信息泄露等问题揭露了互联网技术的不安全性。公共平台涉及政府信息和企业信息，一旦信息泄露，政府和企业可能面对着严重的威胁。智能平台涉及了货币交易，保障支付安全是平台的首要目标。这些潜在的问题要求平台注重网络安全保障，做好信息保护工作。
4.3基础设施跟紧缓慢
智能化的平台需要良好的通讯环境：畅通的网络、普及的移动设备、及时的维护。倘若只注重智能平台的建设，而不考虑基础设施的完善，智慧旅游难以发挥，旅游项目将失去活力。基础设施的建设应该包括道路建设、公共设施建设、通讯建设、水电供给建设，商业服务和卫生事业建设等。政府应注重并合理安排多元化旅游项目周边的基础设施建设。
参考文献：
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[4]李桂熙.“互联网+”背景下贵州乡村旅游转型升级研究[D].贵阳：贵州大学，2018.
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改革开放以来，我国旅游业快速发展，已成为国民经济的战略性支柱产业。伴随着物联网、移动互联网、云计算、智能终端等信息技术的发展，“智慧旅游”概念应运而生。智慧旅游是现代旅游业与信息技术相融合的一种全新的形态，不仅对传统旅游业带来革命性的变化，也将对产业结构转型升级产生直接的影响，更对人类社会的发展产生重大的影响。随着旅游信息化程度的加深，我国城市智慧旅游建设进入高速发展期，智慧旅游的相关研究成为学术界的研究热点。国内学者在智慧旅游方面的研究已取得了丰硕的成果，通过中国知网以“智慧旅游”为检索词，以“主题”检索项，以SCI来源期刊、EI来源期刊、核心期刊、CSSCI为来源类别，搜集了自2010年至今的203篇文献。本着严谨的态度，除去未署名的文章，共计197篇。这些文章，总被引数4586次，总下载数28.28万次，篇参考数9.47次，篇均被引数23.28次，下载被引比61.67，代表了论文的权威性和学术水平。本文主要采用文献计量分析法，分别从年份发文统计、文献来源统计、发文作者统计和发文主题统计四个方面进行分析。通过分析，了解和掌握学者们对“智慧旅游”的研究现状，更为智慧旅游相关研究奠定基础。
二、研究文献统计分析
（一）年份发文统计分析
可以看出，有关智慧旅游的核心期刊中，2010年0篇，2011年2篇，标志着学术界开始对此领域予以关注；2012年以来，相关研究数量开始增多，2014年达37篇，标志着智慧旅游成为学术界的研究热点；2015年以来，研究整体略有下降，数量处于20-40篇之间，但研究热度仍然比较高。
（二）文献来源统计分析
通过对核心期刊数据来源的统计分析，有助于了解刊物对智慧旅游的重视程度，更有利于读者围绕相关主题找到此类研究。根据知网统计分析，197篇论文来源于旅游学刊、资源开发与市场、农业经济、企业经济、贵州社会科学、生态经济、电子政务等104种刊物，平均每种期刊刊载1.89篇文献。其中92篇论文刊载在14种刊物，105篇刊载在108种刊物。通过整体分析，期刊来源分布比较分散。
（三）发文作者统计分析
根据统计，6位作者各发表3篇，28位作者各2篇，其余123位独立1篇，占论文总数的78.34%。由此表明了学术界在智慧旅游方面的研究，学者们多处于单枪匹马状态，没有形成合作的理念，而且对于智慧旅游的研究尚不活跃，没有形成持续性研究氛围。
（四）发文主题统计分析
根据统计，总结学者们的相关研究成果，研究发现主要从以下四个方面研究智慧旅游。
1、智慧旅游相关概念研究
张凌云等（2012）、曾祥辉等（2015）指出，智慧旅游是旅游业与信息技术相结合，满足游客个性化需求，提供高品质、高满意度服务，实现旅游资源、信息资源等社会资源的整合、共享与利用等。李云鹏等（2014）把智慧旅游定义为旅游者个体在旅游活动过程中所接受的泛在化的旅游信息服务。
2、智慧旅游信息化平台研究
朱珠、张欣（2011）构建了智慧旅游感知体系,并借助云计算、物联网等技术打造智慧旅游管理平台；朱玉霞、王丽华（2014）结合江苏省具体旅游物流业务,提出了实现江苏省智能旅游物流平台创新的途径；王平平（2014）阐述了智慧旅游云平台建设的目标,并对平台建设的关键点进行了分析,提出了智慧旅游应用云平台的总体架构；?庆东、罗琪斯（2019）以桂平市全域旅游建设为例,提出了全域旅游智慧化平台的构建模式。
3、智慧旅游服务体系研究
刘利宁（2013）构建了智慧旅游的评价指标体系；杜鹏、杨蕾（2013）提出了智慧旅游系统建设体系；龙毅（2014）探讨了城市智慧旅游应用体系的多层次结构及其特征,提出了应用体系的建设原则及各系统的GIS服务功能；张红梅（2016）基于“旅游+互联网”背景下，进行了智慧旅游云服务体系创新；阮立新（2017）构建了核心利益相关者诉求导向的景区智慧旅游框架体系。
4、智慧旅游城市研究
王恩旭（2014）不仅研究了智慧旅游城市建设的影响因素，还构建了智慧旅游城市建设水平评价指标体系与评价模型。黄松（2017）选取北京、南京等12个首批国家智慧旅游试点城市,建立了智慧旅游城市旅游竞争力评价指标体系；张宏祥（2018）借鉴国外智慧旅游城市经验,提出了建设的相关途径等。
三、提出相关建议
基于以上文献统计分析，本文提出以下建议：
（一）注重智慧旅游团队合作研究
研究发现，从学者的情况分析，独立1篇占论文总数的78.34%，表明了大多数学者处于单打独斗的状态，学者之间合作研究发表的论文所占比例较小。因此，学者们之间应该加强学术合作，成果共享，形成一支科研能力强、合作紧密的研究团队。
（二）注重智慧旅游持续学术研究
任何研究都是一个持续的，不断深入的过程。而根据统计，近10年来学者们各自发表智慧旅游论文没有持续性，排在前几位的也仅仅是发表3篇论文。这说明多数学者对“智慧旅游”的研究没有形成持续性的研究氛围，相关成果也较少。因此，相关研究的持续性和连贯性有待进一步加强。
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关键词：新农科；新工科；计算机；国际化视野；密歇根州立大学
0 引言
进入 21 世纪后，计算机及其相关学科对其他专业的影响日益加大，甚至引领外专业产生新的发展方向，南京农业大学人工智能（农学领域）获批为 2018年普通高等学校新增专业，就完全体现了计算机及其相关学科对学校王牌专业的基础和支撑作用，彰显了涉农高校中计算机专业建设与人才培养的重要性［1］。另一展现计算机专业建设与人才培养的重要标志性事件则是2016年我国正式加入《华盛顿协议》和2017年“新工科”概念的提出。作为“新工科”概念的首倡者之一，天津大学校长钟登华院士明确指出：相对于传统的工科人才，未来新兴产业和新经济需要的是工程实践能力强的“新工科”人才。而计算机专业恰恰是新工科专业的重要组成部分［2］。
1 坚定不移，建立特色培养模式
值得注意的是，中国有近 1 000 所高校开设有计算机本科专业，不同行业、不同层次的各个高校本应在专业建设上各有特色、互补竞争，而现实的结果却是高度趋同，高校的培养目标、课程体系、教学内容几乎就像一个模子刻出来的一样，“千人一面”“千校一面”的情况极为突出，所产生的典型后果就是行业性高校计算机本科专业建设与人才培养缺乏自己的声音，外部认可度不高。在这样的背景下，作为人才的培养方，高等院校一方面固然需要主动探讨计算机专业的发展方向，提前布局培养引领未来技术和产业发展的人才，另一方面，更需亟待加快现有计算机专业在发展建设过程中实现转型升级，尤其是对计算机专业的人才培养模式、课程体系设置、课程内容开发、教学质量控制、实践条件建设等方面进行改革创新［3］。教育行政管理部门对此高度重视，在“新工科”的号角吹响之后，“新农科”建设又提上了日程，安吉共识提出：涉农高校要推动课程内容升级换代，创新教育理念，开创农林教育新格局［4］。作为现代信息技术的基石，涉农高校的计算机专业迎来了发展建设的关键路口，单纯依靠计算机本身领域进行自我发展已经很难继续前进，推动“农工”深度融合成为涉农高校计算机发展建设的必由之路。
2 对标国际，规划专业改革路径
为了更好地了解涉农高校计算机专业的发展现状，以“计算机专业建设”作为关键字在 CNKI 上进行搜索，至2020年11月30日止，共检索得到结果1 584条，其中2019年和2020年共146条结果，未发现有论文与国外高校同类型专业进行对比研究，也未发现有论文是专门以涉农高校计算机专业作为研究对象。再上推一年至 2018 年，相关论文共 128 篇，仅有 1 篇论文涉及英国现代学徒制对我国职业院校中计算机网络专业的启示，也未发现有论文专门以涉农高校计算机专业作为研究对象。作为国内知名的一所涉农高校，考虑到国内可供参考的经验不多。近年来，南京农业大学计算机系一直在思考如何借鉴国内外具备类似行业背景的知名高校在从事工程教育中所形成的成功经验，从而培养造就一大批凸显创新型、强化应用型，培养具有引领包括农业信息化技术在内的行业发展方向和具有国际视野和国际竞争力的高素质、实用型、复合型高级计算机人才。在样本选择的过程中，密歇根州立大学（MSU）逐渐开始进入人们的视野，其原因在于以下几个方面。（1）MSU 凭借农学起家，虽然现在已经逐渐发展成为一所综合性大学，但是其优势学科仍然多为涉农学科，与南京农业大学的发展路径较为相似。（2）MSU处于工程教育的发源地——美国，工科教学理念较为先进，人才培养目标明确，可执行度较高。（3）南京农业大学与 MSU 有着较为深入的联系与合作，双方共同申请的南京农业大学密歇根学院已经获得教育部批准，即将招生，每年南农都会选派一批教师赴 MSU 进行教学研修，可以获得近距离观察的机会。密歇根州立大学计算机科学与工程系（以下简称“CSE”）隶属于工程学院，现有专任教师40名，其中教授15名、副教授9名、助理教授7名、教学专家9名，全部具有博士学位，有 3 位 IEEE Fellow，所办专业主要为计算机科学（计算机工程），在读本科生约1 300人，在整个工程学院中仅次于机械工程专业学生数量。根据美国 NRC 的排名，密歇根州立大学计算机科学领域的实力位于全美大学的前17%，在国际上具有相当影响力。虽然计算机系规模并不大，但是其教学、科研实力都较为雄厚，在国际上具有相当影响力。南京农业大学计算机科学与技术系隶属于人工智能学院，现有专任教师37名，其中教授5名、副教授18 名、讲师 14 名，29 人具有博士学位，现有计算机科学与技术、数据科学与大数据技术、网络工程、人工智能4个本科专业，拥有计算机科学与技术一级学科硕士点及电子信息（计算机方向）专业硕士点，在读本科生约 550 人，研究生约 40 人，办学实力在国内农业类院校中居于前列。坚持以国际化视野审视自身计算机专业建设，通过与国外一流涉农高校对比找差，既坚定模式自信、又摈弃故步自封，通过明确专业目标定位、优化课程群建设、建立“三化”师资队伍、完善教学质量保证机制、丰富实践实验教学手段等措施，求真务实，切实解决影响国内涉农高校计算机专业建设发展的部分问题，进而推动以计算机专业为代表的国内涉农高校新工科建设。
3 全面建设，践行农工结合发展道路
3.1 重塑涉农高校计算机专业人才培养目标
在以密歇根州立大学为代表的国外一流高校如何重点培养学生应用基本计算原理和软件开发技能的能力，同时结合校情，将领域结合、团队合作、有效沟通、专业精神、道德操守等学科基础及伦理融入培养体系和过程的有效模式，摈弃长篇大论，构建简单、有力、直接、可操作、易评价的人才培养目标，建立以基础素养能力、问题处理能力、分析展示能力、实践应用能力为核心的能力培养体系。
3.2 建立兼具通用型、开放性、稳定性、可扩充、面向领域的涉农高校计算机专业课程体系框架
课程体系是人才培养的核心。通过和以密歇根州立大学为代表的国外一流高校计算机专业课程设置进行对比分析，建立了一个层次分明、以点带面的课程体系［5］。注重软硬件课程知识内容的贯穿，在力争打好学生基础的同时，引入农业领域通识课程，通过大量必修课与选修课的结合进行学生系统能力的培养。变传统各课程独立教学为有机课程建设，分析存在问题，重新分群类设定课程教学目标、教学内容体系，实践教学体系、平台搭建及组织形式，重点突出对学生专业实践能力和创新意识、创新能力的培养。紧密把握计算机及其在农业中的应用等发展趋势，引导学生主动学习“双领域”（计算机、农业）最新技术。
3.3 打造实践环节
计算机专业的实践课程是检验毕业生应用所学知识解决具体实际问题能力的重要教学环节，其内在实质是对学生大学理论知识学习情况的一个微观缩影展示。密歇根州立大学以“Capstone”课程为代表实践环节建设卓有成效。到了毕业季，最后一门要完成的课程就是“Capstone”，这门课一般要求 2~3 名学生组成一组，完成一个与专业相关的实践设计。为了提升设计与实际结合的程度，CSE 会联合 Google，Twitter，Amazon等大公司一起向学生提供需求。到了规定的时间，CSE 会组织一次较为隆重的答辩会，每个小组要向评委详细介绍自己的设计，CSE在答辩完成后会专门出版一册专辑，收录了所有小组的设计并印发给学生。通过学习 MSU 的先进经验，同时结合国内特色，通过组织师生共同参加科技竞赛，打破传统的“重课堂理论传授，轻课后自主实践”的教学模式。建立创新实验小组，配备高水平专业教师有针对性地对学生进行专业技术指导，参与一系列的国内外大学生竞赛项目。
3.4 构建标准化、有特色、全过程、高质量、可追溯的课堂教学质量保障机制
设计再为完备的课程体系，最终还是要通过教师去进行呈现，总结CSE教师的教学模式有如下几个共同特点。（1）高涨的热情。CSE 的教师们普遍享受教学，他们一般都会很早来到教室，同时课程教案、问题解析、课外资料等也会提前上传至课程网站，供同学下载（课本非常贵，这边的学生一般都没有课本，往往会提前打印好 PPT，带着问题来听课）。在上课时教师情绪饱满，肢体动作丰富，讲到高潮甚至会手舞足蹈，并且非常关注学生听课情况，很容易带动课堂气氛。（2）成熟的理念。无论是教师还同学，大家都接受的一个共同的理念就是“每个成年人都应为自己的行为负责”，教师上好课是责任，同时，学生自己要付出努力学习也是责任。教师和学生之间的边界非常清晰，没有学生会因为不及格而去找老师求情，也没有老师会因为不及格人数较多而降低要求。以上做法，再结合南京农业大学具体情况，可以有针对性地进行教学模式改革和创新，有目标地实施教师教学能力提升工程。
3.5 打造“国际化”“理论化”“实践化”有机结合、具有创新理念的优秀教师队伍
进一步加强师资队伍建设，树立崭新的教育理念，修炼良好的心理品质，构建完整的知识结构，具备出色的科研能力等基本素养造就一批创新型教师，站在学科前沿、预测学科未来，引领学生走向知识的高峰。抓紧实施培养战略，加强国际、校际间的合作和交流，同时加强校企协同合作，提高专业教师在企业一线的培训时间，增强教师对于前沿商业技术的了解和把握。
4 结语
智能农业论文范文8
一、结构严谨，框架清晰
该书论述结构严谨、框架清晰，学术性强，书中观点结论科学完善。该书以年会优秀征文为主，包含了大量调研资料和实验案例，书中研究观点清晰、客观介绍了当前我国农业经济发展的问题、经验，提出了农业经济管理理论与实践路径，为乡村振兴背景下实现农业经济高质量、高效益发展提供扎实的理论依据和借鉴。目前农业经济管理存在以下问题：首先，缺乏现代化、创新性农业经济管理模式。由于多数农村缺乏系统化的人才技能培训和行业引导，影响了农村经济管理人才队伍的专业化、职业化发展，以至于多数农村地区经济管理以被动、松散为主，存在“重建设，轻管理”的现实难题。其次，农业经济发展缺乏良好的政策环境和充足的发展支持。目前农业经济管理发展缺少良好的政策支持、充足的金融服务和生态发展理念，影响了农村生态环境与电商经济的协调发展。目前农村金融服务力量较为缺失，农村经济发展难度较大。由于农村金融市场发育尚不完善，农村金融信贷产品单一，加上多数农民缺少良好的担保机制和征信体系，影响农村经济稳定发展。最后，未能形成高效、智慧化的农业经济管理机制。在大数据环境下，用智慧化、信息化技术手段开展农业经济管理已成为社会发展的主要趋势，但目前多数农村地区由于信息化建设滞后，未能用智慧系统来开展农业经济管理，阻碍了农业经济的高质量发展，容易造成对农产品市场把握不及时，农业资源整合、利用效率低下等问题。
二、案例丰富，内容鲜活
该书案例丰富，论述内容鲜活，覆盖全面。该书以北京市农业经济学会学术征文为主要素材来源，全书学术性突出，覆盖面广泛，是当前客观、全面认识农业经济管理实践的重要依据。特别是其中涉及大量基层农业经济管理案例，为乡村振兴背景下创新农业经济管理策略提供了科学指引。因此，结合本书内容，当前开展农业经济管理活动时，要坚持做到：第一，创新管理理念，构建全新农业经济管理模式。通过充分发挥农业经济管理的多维度优势，优化大众对“农业+”模式内涵及发展规律认知，在产业融合、发展形态和物流配送体系等方面进一步创新，凝聚农业经济发展的最强合力。第二，发挥技术优势，提高农业经济管理的智慧化层级。数据信息是推动农业经济管理发展的重要内容，有效共享数据信息能够提高农业经济管理质量，提高农业服务和农业产品的市场匹配度。在乡村振兴背景下，开展农业经济管理活动，要以物联网、人工智能等多种智慧技术应用为基础，为农业经济智慧化、产业化发展提供科学、智能依据，推进农业经济向产业化、智能化和现代化目标发展、升级。第三，整合优势资源，补充农业经济发展短板。事实上，现代农业经济发展离不开电商平台、智慧物流和现代金融体系的发展支持，只有充分借助各类优势资源，应用智慧、便捷和金融服务等多元力量，才能为农业经济发展模式创新和农村经济效益转化提供有效支撑。通过科学采用PPP模式和金融信贷服务，缓解创新农业经济发展的资金压力，为农业经济结构优化、战略升级提供完善、低成本的金融支持力量，实现金融机构、农村经济发展与农民收入的多元共赢。
三、聚焦未来，适应发展
