信息化管理是农业经济发展的必然趋势，是将传统农业转变为现代化农业的必经过程。中国是一个农业大国，信息化对其具有非常重要的意义。信息化以信息技术作为通道，连通现代化农业的各个环节，准确、及时、有效地获取信息、传播信息、应用信息，大幅度提高农业的管理水平，以更高效、更合理、更科学的方式提高农业的运营水平、农业现代化水平，从而促进农业经济的高速发展。

2014年我国提出了“智慧农业”的发展方向，同时也是农业信息化发展的一个重要标志。20世纪80年代末，农业信息化在美国兴起，到了90年代，卫星系统的广泛应用，信息技术的普及，使得农业的运营模式发生了巨大的改变，直到21世纪，智慧农业发展成新型产业，通过利用高科技、人工智能进行精细化管理，提高农业的生产能力以及效率。

智慧农业一般是指利用物联网技术、云计算、大数据等先进技术，结合农业生产全过程的新型模式。智慧农业是以节约资源为主要目的，通过高新技术和现代化管理技术对农作物生长周期的各项指标进行智能化监控以及实时精准把关。用信息技术对整个现代化农业进行操作和管理，减少投入，高效率地利用各类农业资源，获取更高的收益是智慧农业的核心所在。

一些研究显示，糖的摄入量过多与儿童的攻击性行为明显相关，但并不能由此认为过多摄入糖分对所有儿童，尤其是对无攻击性行为的儿童都会产生不良影响。然而，如果儿童有攻击性行为或者多动行为，控制糖的摄入量是可取的。

1　农业大数据

农业大数据简单来讲是指将大数据的思维、技术、理念应用在农业领域。农业大数据是大数据的一个分支，具有大数据的数据量大（Volume）、处理速度快（Velocity）、数据类型多（Variety）、价值大（Value）、精确性高（Veracity）的特性。让智慧农业更智慧，更高效地管理、提升农业附加值，高效的分析，这都是大数据所能带给农业信息化的新模式。从更深层次来说，农业大数据是智能化、协作化、精准化、网络化、智慧化的现代计算机农业技术应用，是将海量结构化、半结构化、非结构化的农业数据集中的有效工具，是挖掘数据之间的潜在关系、促进农业信息化发展、加快转型的重要手段。

在获取大量数据后，如何使用也是一个难题。如，在宁夏园艺产业园智慧农业样板工程中，智慧农业所收集的数据，如室内温度、空气湿度、土壤湿度等，都仅仅作为页面。将各类信息展现给用户，用户通过自行的判断对作物进行远程操作，或者定时操作。数据应用场景过于单一，缺乏有效的数据处理、数据分析、数据预测手段。

第二，好教育应该有充足的学校数量和优良的办学条件。要让孩子们接受良好的教育，学校数量要充足，并有优良的办学条件。其实，学校数量和办学条件是检验一个地方是否真正重视教育的重要标志。先进的学校教育，还应逐步缩小班额，提高小班额学校的比例，实现个别化、差异化教学和个性化指导。当然，好教育要有更充足的经费投入，不断吸引优秀人才投身教育，不断美化校园环境，加大先进教学设施的更新力度。

2　智慧农业所面临的问题

2.1　数据来源问题

数据的来源可以说是智慧农业运作的能源，只有大量的数据作为支撑，智慧农业才能更加科学地、有效地运行。数据的来源有多重途径，官方数据（政府部门或者事业单位直接提供的数据或者数据接口）、半官方数据（各行业协会）、各个平台数据、网络抓取数据等。但目前来说，智慧农业的数据源并不是很多，很多机构、单位并没有公开数据，或者提供数据接口。智慧农业的建设还未形成规模，所收集的数据量也远远达不到大数据的标准。不同地域的农业产品种类不同、环境不同，所收集的信息可用性匹配度较差。

2.2　数据的应用场景问题

抑制控制指注意力集中于相关的信息并加工过程，同时抑制无关的信息和过程，是执行功能的核心成分之一。常用Stroop测验、Go/Nogo任务反映执行功能抑制性控制的测验。Simonsen等[20]的研究中显示,双相Ⅰ型和双相Ⅱ型均存在抑制控制，且双相Ⅰ型损害更严重；而Gruber等[21]研究缓解期的双相抑郁和双相躁狂的抑制控制均有改善，且前者改善较显著。

2.3　智能化程度问题

目前来说，智慧农业还仅仅作为协助，大部分还是以人工为主，远远没有达到预期目地。导致智能化程度低的主要问题还是缺乏大量的数据源，缺乏数据的应用场景，缺乏有效的数据的分析、处理能力。

农业大数据的主要获取方式包括互联网、流媒体、传感器等；数据类型包括结构化、半结构化、非结构化的多维度、多模型、多形态、多粒度数据。对于农业大数据来说，数据源是基础，是为大数据挖掘及应用作铺垫。

3　农业大数据的挖掘及应用

大数据作为新一代信息技术，可以有效地解决智慧农业所面临的问题。通过对不同形式的数据进行分析和应用（如深度学习、行为预测），解决前述领域诸多决策问题。

3.1　数据采集

大数据的预测与常规意义上的预测不同，常规意义上的预测是通过一定的方法和规律对已有的数据信息进行分析，对未来观测到的事件作出定性或者定量的描述，包括样本外预测和样本内预测。大数据预测是指对极近过去的描述和极近将来的预测，对于一些信息获取困难的事件、无法精准描述发生的事件，通过其他可得信息进行分析预测的过程，并获得近似最优解。例如经常用于结果预测的时序算法，在确定好应用场景后（预测年产量、预测长势、预测隔日温度等），对不断更新的数据流进行聚类，匹配相似段落，找到相似性的数据。大数据的行为预测对于智慧农业来说不仅仅只是参考，而是可以作为一个标准，预测农作物最佳施肥量、灌水量、温度、土壤微量元素含量等，通过这个标准对农业生产实现自动化控制。

3.2　数据预处理

在建立大数据库后，因为数据结构、类型不同，需要对数据进行抽取。①将多种数据接口和类型的数据转化为单一或者便于处理的类型结构，以达到快速分析处理的目的。②对于所获取的数据，并不是所有数据都有价值，有些数据对于智慧农业来说是无效数据、干扰数据，因此要对数据进行清洗、过滤，提出有效数据。在获得有效数据后，存入对应库中，再通过数据挖掘获取近似最优解。

3.3　数据挖掘

农业数据预警是指对农业生产、市场运行、消费需求等进行数据分析，实时监控风险，及时应对突发情况，及时进行合理的安排，降低风险，同时还可以对未来走势预测、感知市场异常波动。因为自然因素和人为因素等影响，农业缺乏的是有效的风控体系和手段，而大数据可有效地改善这一点，通过对历年走势预测，有效地避免问题。例如，美国麻省理工学院的研究人员每天在网上抓取50多万条商品价格信息，测算每日网上价格走势，其中阅读数据滞后期只有3天，为美国通货膨胀走势提供了重要的支撑。

数据采集是指通过对互联网数据、智慧农业传感器数据、天气数据、RFID（无线射频识别）数据等方式获得的各种结构化、半结构化、非结构化的海量数据，是建立大数据模型的根本。获取、建立农业大数据模型，是完善智慧农业的首要目标。

农业生产环境属于复杂系统，随着传感器的发展，农业信息获取的范围越来越广，从育种到成熟，对各个阶段的生态数据、生理数据、环境数据等进行实时监控，实现对农作物的动态监控、可视化分析。

学生动手操作，师生一道总结发现：三角形具有稳定性，四边形具有不稳定性的特点.并且归纳得出判定方法4：三边分别相等的两个三角形全等.(简写为“边边边”或“SSS”)

4　大数据应用

4.1　智能管控

在农业生产中，判断植物生长条件的所有环境因素，例如环境温度、土壤湿度、土壤肥量等，都是以人的经验进行判断，或通过人类后期研究。而大数据所带来的行为预测，可以有效地为智慧农业提供更科学的数据。例如，在对5年内枸杞生长所需的环境因素进行挖掘，并匹配当天的环境因素，得出近似最优解，并将参数返回给物联网的处理层，通过匹配预测数据，将指令下达给应用层，如自动灌水、施肥、通风等，当达到预测数据指标后，自动停止，不需要通过终端对其进行操作，而是通过完全的自动化、智能化，更科学、有效地种植。

4.2　农业数据预警

数据挖掘是指从大量数据中通过算法搜获、归类，获取有效信息的过程。大数据的核心就是数据挖掘算法，通过不同模型的不同算法，深入数据内部，挖掘出数据价值。对于智慧农业来说，预测性分析是着重点，通过对数据挖掘的结果进行一些行为预测和走势预测。

4.3　农业生产环境监测

中华人民共和国成立之初，我国选择优先发展重工业的战略部署，这不仅是由于受西方国家的经济封锁，以及苏联模式的影响，同时也是国民急于实现强国富民的主观诉求。

智慧农业取代传统农业是现代化信息技术发展的必然，而大数据时代已经不仅仅是一个概念，将大数据与智慧农业相结合，促进农业生产方式的转变，提高资源的利用，更科学地提高生产力。虽然大数据在农业领域还处于发展阶段，所预测的结果存在一定的差异性，但是随着数据的积累，算法的完善，大数据是实现农业信息化可持续发展的重要途径。

参考文献：

[1] 何强.大数据预测[J].中国统计，2016（3）：18-20.

(3)季节性强，旅游淡旺季明显。每年的4-11月是庐山旅游的旺季，在这段时间里，游客人数多且游览时间较集中，客流量大，特别是在五一小长假、暑假假期、国庆黄金周期间。2017年国庆黄金周首日，庐山风景区就接待游客2.5万人次，同比增加了9.1%。冬季庐山气候湿冷，且雾气较重，游客数量会呈现出断崖式下降，这是会使庐山上民宿出现大量空房的情况，造成资源浪费。

[2]程学旗，靳小龙，王元卓，等.大数据系统和分析技术综述[J].软件学报，2014（9）：1889-1908.

[3]张引，陈敏，廖小飞.大数据应用的现状与展望[J].计算机研究与发展，2013，50（s2）：216-233.

[4]涂子沛.大数据：正在到来的数据革命[M].桂林：广西师范大学出版社，2012.

[5]王文生，郭雷风.农业大数据及其应用展望 [J].江苏农业科学，2015，43（9）：43-46.