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:随着城市化进程的加快,垃圾处理问题愈发严重。垃圾分类作为一种有效的解决方案,不仅能够减少垃圾处理成本,还能提高资源回收利用率。本论文通过对垃圾分类与资源回收利用模式进行分析,探讨其在现代城市管理中的重要性及实际应用。研究发现,科学合理的垃圾分类模式能够显著提高资源回收效率,减少环境污染,同时推动循环经济的发展。然而,目前的垃圾分类工作仍存在一些问题,如公众参与度不高、分类标准不统一等,需要进一步完善和改进。
简介:摘要:多标签图像分类是一项允许单个图像同时属于多个类别的重要机器学习任务。与单标签分类不同,多标签图像分类面临着标签间相关性、数据不平衡以及高维数据处理等挑战。随着工业界的算力提升,许多研究人员利用深度学习的强大学习能力来应对多标签图像分类中遇到的挑战,然而专门针对多标签图像分类的综合研究仍然很少。本文系统地综述了多标签图像分类的近几年的进展,首先介绍了多标签图像分类的背景以及定义,接着讨论了多标签图像分类问题挑战,然后详细回顾多标签图像分类的最新进展,其中包括了其在深度学习方面的现有研究成果,如深度卷积神经网络、Transformer,最后总结了多标签图像分类的现状。希望本文的综述能为多标签图像分类领域的研究人员和实践者提供有价值的参考和指导。