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现代农业经济管理的创新发展往往离不开农业大数据的支持,需要对二者关系进行准确分析和把握,并探索推动农业发展的新路径。简单介绍了农业经济管理和农业大数据,分析了后者应用于前者中所发挥的延伸农业产业链、提高农业生产水平、促进农业转型升级、优化涉农企业经营活动、为地区农业发展决策提供依据和支持、防范农业风险等作用,并围绕基层信息建设、农业大数据人才培养、农业经济统计、基层农村合作经济财务管理系统建设、农业经济调查数据缺失值处理、农业生产和管理的智慧化发展等方面,探讨了农业经济管理中合理运用农业大数据的针对性策略,希望能发挥一定的参考作用。 相似文献
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为了更快更准地确定B细胞线性表位,提出了一种新的预测方法——MLEP(Prediction of epitope based on MCFS and LSTM,MLEP)算法。采用5种性质氨基酸理化性质作为学习特征,利用多聚类特征选择算法进行特征选择,用降维后的数据作为输入,用长短期记忆网络进行训练,获得预测性能好的模型,对多聚类特征选择算法及MLEP算法的性能进行评价。对非冗余LBtope数据集进行多组实验,结果表明,使用多聚类特征选择算法降维到25时获取性能最优模型,多聚类特征选择算法比主成分分析法获得的模型准确率更高,基于MLEP算法获得的模型准确率达到94.81%。因此,MLEP算法能更好地预测B细胞线性表位,对于表位预测研究具有一定的参考价值。 相似文献
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