丈量4平方公里范围内的全部农作物面积,需要多少人,需要多少时间?在第三次全国农业普查中只需要2名操作员和1架无人机,2个小时便完成了。工作人员以卫星提供的遥感地图数据划定需要遥感的地块,释放无人机进行实测。无人机通过卫星定位引导自动拍摄需监测地块的高清遥感影像,工作人员将影像合成为遥感实测图。利用遥感解译的结果与野外调查核实的结果进行稻谷种植面积推算,整体精度超过95%。
“三农”剧变导致普查复杂化
2016年,我国展开第三次全国农业普查,农业普查是全面了解“三农”发展变化情况的直接手段。然而,这次普查距上一次已有十年。十年间,我国的“三农”面貌发生了翻天覆地的变化:多种类型的农业经营主体大量涌现,导致农村土地流转形式多样化,生产经营情况复杂化;城乡一体化步伐加快,大量行政村进行撤并聚集;外出务工劳动力逐年增多,农村人口流动变化大等问题都给普查数据采集的准确度带来挑战。
第三次全国农业普查将对全国3万多个乡镇、60多万个村委会、2亿多农户进行调查,内容涵盖农业农村经济社会发展的方方面面,由此产生的海量数据给后期数据处理分析带来极大挑战。
智慧手段网罗“三农”大数据
“工欲善其事,必先利其器”,面对愈发复杂的“三农”面貌,必须创新调查方式,以更加智慧的手段获得精准数据,以计算能力更加强劲的平台对海量数据的分析,问诊“三农”,为科学决策提供依据。
此次农业普查将采用遥感、手持智能数据采集终端、联网直报等智能手段对数据进行采集,提升普查工作效率、数据质量和服务器水平。然而,这只是普查的第一步,如何高效精准地对收集到的海量数据进行分析处理,将直接影响最终的普查效果。
第三次农业普查将按照“移动采集、网上报送、两级部署、多级审核”的模式对数据进行处理,只有计算性能强劲,扩展性强的平台才能支撑海量数据的精准快速分析。
海量数据处理还得选浪潮四路
国家统计局综合考量了第三次全国农业普查工作的工作量应用需求,决定建设数据统计分析平台,对采集到的海量数据进行处理采集与录入、数据报送与接收、数据交换与备份、数据审核与验收、数据汇总与反馈以及数据归档等工作。
经过严格的测试和全方位的考察,国家统计局的数据统计分析平台最终选择了100台浪潮四路服务器作为支撑平台,为全国32个调查队提供服务。浪潮旗舰版四路服务器NF8480M4搭载四颗英特尔最新E7 v4处理器,最大可扩展至12TB内存,14个PCIE 3.0扩展插槽并支持热插拔,数据带宽提升100%,强劲的计算能力和灵活的扩展功能充分满足第三次全国农业普查的数据采集、加工、分析、备份等需求。同时,NF8480M4还支持内存交叉存取、热插拔、内存镜像、内存热备份等高级RAS特性,关键部件热插拔,保障系统长时间稳定运行,不用担心突然宕机导致的数据丢失等问题。
浪潮NF8480M4
精确普查 数读“三农”利国利民
国家统计局相关负责人谈到:“普查往往因为数据多、工作量大而导致调查的效率低下,精确度不高,导致我们对“三农”基本情况的认识偏离正轨,从而削弱了普查的意义。第三次全国农业普查创新的手段高效采集数据,依托高效的平台对海量数据进行科学分析,真正做到了精确普查。”
通过这次农业普查获得的农业、农村、农民基本情况,将为农业生产经营者、科研机构和社会公众提供翔实的“三农”资料信息,从而促进农户和农业企业生产经营,深化“三农”发展道路研究,引导社会关注和支持“三农”发展。还可以据此建立“三农”信息“一张图”,将“人”“图”“数”进行“时空”一体化的整合,建立我国农业生产区域分布可视化展示系统。
好文章,需要你的鼓励
韩国科学技术院研究团队提出"分叉-合并解码"方法,无需额外训练即可改善音视频大语言模型的多模态理解能力。通过先独立处理音频和视频(分叉阶段),再融合结果(合并阶段),该方法有效缓解了模型过度依赖单一模态的问题,在AVQA、MUSIC-AVQA和AVHBench三个基准测试中均取得显著性能提升,特别是在需要平衡音视频理解的任务上表现突出。
这项研究利用大语言模型解决科学新颖性检测难题,南洋理工大学团队创新性地构建了闭合领域数据集并提出知识蒸馏框架,训练轻量级检索器捕捉想法层面相似性而非表面文本相似性。实验表明,该方法在市场营销和NLP领域显著优于现有技术,为加速科学创新提供了有力工具。
un?CLIP是一项创新研究,通过巧妙反转unCLIP生成模型来增强CLIP的视觉细节捕捉能力。中国科学院研究团队发现,虽然CLIP在全局图像理解方面表现出色,但在捕捉细节时存在不足。他们的方法利用unCLIP生成模型的视觉细节表示能力,同时保持与CLIP原始文本编码器的语义对齐。实验结果表明,un?CLIP在MMVP-VLM基准、开放词汇语义分割和视觉中心的多模态任务上显著优于原始CLIP和现有改进方法,为视觉-语言模型的发展提供了新思路。
这项研究介绍了RPEval,一个专为评估大语言模型角色扮演能力而设计的新基准。研究团队从法国里尔大学开发的这一工具专注于四个关键维度:情感理解、决策制定、道德对齐和角色一致性,通过单轮交互实现全自动评估。研究结果显示Gemini-1.5-Pro在总体表现上领先,而GPT-4o虽在决策方面表现出色,但在角色一致性上存在明显不足。这一基准为研究人员提供了一个可靠、可重复的方法来评估和改进大语言模型的角色扮演能力。