有机非农作物产品广告

有机非农作物:未来的趋势

随着人们对营养和健康的关注增加,有机农业在全球范围内得到了越来越广泛的重视和关注。有机非农作物,是一种采用自然的方法和有机的农业技术生产而成的农产品,与传统的农业产品相比,更加健康和营养。

有机非农作物的生产过程中不使用任何化学物质,包括化肥和农药等,以保护自然生态系统的平衡。这不仅对于人类的健康有益,也有助于保护环境和地球的生态平衡。

在全球范围内,越来越多的消费者选择购买有机非农作物,这是一种全球性的趋势。那么,有机非农作物的市场前景如何呢?下面我们来一起探讨。

有机非农作物的市场前景

有机非农作物市场的潜力非常巨大。从全球范围来看,有机非农作物市场的规模正在不断增长。据统计,2019年全球有机非农作物市场规模约为550亿美元,预计到2027年将达到1,350亿美元,年均增长率为13.8%。

在中国,有机农业也正在迅速发展。随着人们对于健康和环保的重视,有机非农作物的需求量越来越大。据统计,2019年中国有机农业市场规模约为40亿美元,同比增长11.6%。而根据中国农业部的预测,到2025年,中国有机农业的市场规模将达到400亿人民币。

可以看出,有机非农作物市场的前景非常广阔。对于那些想要进入这个市场的人来说,这是一个非常有前途的行业。

有机非农作物的好处

有机非农作物的好处很多。首先,有机非农作物生产过程中不使用任何化学物质,从而保护了环境和地球的生态平衡。其次,有机非农作物更加健康和营养。这是因为在有机农业中,农作物的种植过程中不使用任何化肥和农药,从而生产出的农产品更加自然,富含各种营养物质。

此外,有机非农作物对于人们的健康也非常有益。研究表明,有机非农作物中含有更多的营养物质和天然成分,可以帮助人们增强免疫力、预防疾病和提高身体健康水平。

最后,有机非农作物可以为农民带来更好的收益。由于有机农业的生产成本相对较高,因此有机农产品的价格相对较高。这为农民提供了更好的收益机会,也可以帮助他们更好地保护土地和环境。

有机农产品图片

总之,有机非农作物是一种非常有前途的行业。它不仅有益于环境和地球的生态平衡,也有助于提高人们的健康和营养水平。对于那些想要进入这个市场的人来说,这是一个非常好的机会。如果你正在寻找一个有前途的行业,那么不妨考虑一下有机非农作物行业。

有机农业图片

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来源(yuan):中科院自动化所

編(bian)輯(ji):David

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01 Modern Robotics

作者(zhe):Kevin M. Lynch,Frank C. Park

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推荐人:刘宏斌研究员

02 Pattern Recognition and Machine Learning

作者:Christopher M. Bishop

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推荐人:刘宏斌研究员

03 Swarm Intelligence: From Nature to Artificial Systems

作者:Eric Bonabeau, Marco Dorigo, Guy Theraulaz

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由(you)蟻(yi)群優(you)化算法和(he)群居(ju)性(xing)生(sheng)物(wu)行為(wei)模(mo)擬(ni)领域的三(san)位研究先(xian)驅(qu)撰(zhuan)寫(xie)而(er)成(cheng)。

「群体智能」的概(gai)念(nian)内涵非(fei)常(chang)廣(guang)泛(fan),本书代(dai)表(biao)了自下(xia)而上(shang)的生物啟(qi)發(fa)式群体智能這(zhe)一當(dang)前流(liu)行的視(shi)角(jiao),书中详细介(jie)紹(shao)了多種(zhong)群居性昆(kun)蟲(chong)的行为特(te)性和算法模型(xing),既(ji)有(you)助於(yu)掌(zhang)握(wo)群体智能基础概念,也(ye)为算法仿(fang)真(zhen)提(ti)供(gong)了细節(jie)參(can)考(kao)。

推荐人:蒲志强研究员

04 Nonlinear Systems(3rd Edition)

作者:Hassan K. Khalil

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详细介绍了非線(xian)性系統(tong)相(xiang)關(guan)主(zhu)要(yao)分(fen)析(xi)與(yu)綜(zong)合的基础数学工具(ju),包(bao)括系统穩(wen)定(ding)性分析、頻(pin)域分析、奇(qi)異(yi)攝(she)动等,特別(bie)是(shi)給(gei)出(chu)了不同條(tiao)件(jian)下各(ge)類(lei)系统的稳定性結(jie)論(lun),如线性定常/时變(bian)系统、非线性級(ji)联系统、擾(rao)动系统等,是一本控制(zhi)与決(jue)策(ce)领域非常实用的参考工具书。

推荐人:蒲志强研究员

05《復(fu)雜(za)系统与复杂網(wang)絡(luo)》

作者:何(he)大(da)韌(ren),刘宗(zong)華(hua),汪(wang)秉(bing)宏

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霍(huo)金(jin)曾(zeng)说:「二(er)十(shi)一世(shi)紀(ji)是复杂性科学的世纪。」本书对复杂系统相关基础概念做(zuo)了系统介绍,特别是从物理(li)学视角出发给出了許(xu)多有趣(qu)的案(an)例,非常适合初学者学习。同时,「复杂网络」与分布(bu)式优化、多智能体学习、群体智能等领域有天然(ran)銜(xian)接(jie),可以为相关领域研究提供学科交(jiao)叉(cha)视角。

推荐人:蒲志强研究员

06《世界(jie)觀(guan)》

理查(zha)德(de).德威(wei)特 著,孫(sun)天 譯(yi)

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本书详细闡(chan)述(shu)了科学史(shi)和科学哲(zhe)学中的一系列基础命(ming)題(ti),包括推理、真理、證(zheng)據(ju)、经驗(yan)事(shi)实和哲学性/概念性事实等,并从亞(ya)里士(shi)多德世界观、牛(niu)頓(dun)世界观到相对论、量(liang)子(zi)理论,详细介绍了科学史的主要发展(zhan)。

本书提供了一个非常“宏大”而又(you)“基础”的视角,为学生如何进行研究選(xuan)题、如何进行证明(ming)/证偽(wei)等提供了“返(fan)樸(pu)”的方(fang)法论指(zhi)导。本书有多种译版(ban),机械(xie)工業(ye)出版社(she)和臺(tai)灣(wan)夏(xia)日(ri)出版社这兩(liang)个版本都(dou)是不錯(cuo)的。

推荐人:蒲志强研究员

07 Reinforcement Learning: An Introduction

作者:Richard S. Sutton,Andrew G. Barto

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强化学习聖(sheng)经,1998年(nian)第(di)一版开山(shan)之作,2020年更(geng)新为第二版。

本书系统講(jiang)述了强化学习問(wen)题,查表法(多臂(bi)老(lao)虎(hu)机,有限(xian)馬(ma)爾(er)科夫(fu)决策過(guo)程(cheng),动態(tai)规划,蒙(meng)特卡(ka)洛(luo)方法,时間(jian)差(cha)分,n步(bu)自舉(ju),规划和学习)、函(han)数逼(bi)近(jin)法(同策略(lve)的預(yu)測(ce)和控制,异策略,資(zi)格(ge)迹,策略梯(ti)度(du)),和前沿问题(和心(xin)理学、神(shen)经科学交叉的前沿,AlphaGo等的典型应用成果(guo),以及一些(xie)前沿探索討(tao)论)。

本书電(dian)子版网上可下載(zai),网頁(ye)上同时提供了授(shou)課(ke)课件,课后作业相关的代碼(ma)可参考,等等。建(jian)議(yi)可反(fan)复閱(yue)读学习,并和作业的程序(xu)编写調(tiao)試(shi)结合起(qi)来,以加(jia)深(shen)理解。

网页鏈(lian)接:

http://incompleteideas.net/book/the-book-2nd.html

就(jiu)著(zhe)David Silver在University College London的强化学习课程絕(jue)版视频一起学习,效(xiao)果更好。

课程视频:

https://www.davidsilver.uk/teaching/

推荐人:赵冬斌研究员

08《医疗机器人:產(chan)业未(wei)来新革(ge)命》

作者:王豫(yu),樊(fan)瑜(yu)波(bo)

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医疗机器人飛(fei)速(su)发展,已(yi)逐(zhu)步成为医疗商(shang)业模式的新动力。本书作为一本细分行业的入门读物,介绍了医疗机器人的典型应用场景,梳(shu)理了国内外(wai)先进企(qi)业并阐述了行业动态,使(shi)读者在較(jiao)短(duan)的时间能夠(gou)了解医疗机器人产业的概況(kuang)和全(quan)貌(mao)。

推荐人:王双翌研究员

09《AI+医疗健(jian)康(kang):智能化医疗健康的应用与未来》

閔(min)棟(dong)(主编)

王豫,徐(xu)巖(yan),方林(lin)(编著)

推荐语:

推荐人:王双翌研究员

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发布于:江西南昌安义县