智能大牛投稿的期刊
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Neuron并不是顶级期刊，影响因子也不高，跟Nature比起来确实不算什么。但很多导师还是会建议学生去投Neuron而不是Nature，原因很简单，不是不想投Nature，是不能。
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资料拓展：
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期刊的影响因子与同行评议过程的质量和期刊的内容质量等因素无关，而是一种反映对期刊，书籍，论文，项目报告，报纸上发表的文章的平均引用次数的度量，会议/研讨会论文集，在互联网上发布的文件，说明以及任何其他批准的文件。
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微电子领域大体可以分三个方向吧，设计、CAD和工艺。这三个方向共同的顶级的学术期刊是Proceedings of the IEEE，是讲微电子发展前沿的尖端技术的，基本上只有学界、产业界顶级大牛才能发表的。设计方向比较好的期刊有Journal of Solid State Circuits（JSSC)、IEEE Transactions on Signal Processing、IEEE Transaction on Communication、IEEE transactions on circuits and systems (CAS) I & II、IEEE transactions on VLSI等。CAD方向比较好的期刊有IEEE Transactions on Computer-Aided-Design (CAD)、IEEE Transactions on Microwave Theory and Techniques等。工艺方向比较好的期刊有Applied Physics Letters、IEEE Electron Device Letters、IEEE Transaction on Electron Devices、IEEE Journal of MEMS等。
人工智能大牛最新论文发表
随着科学技术的发展，人工神经网络技术得到了空前的发展，并且在诸多领域得到了广泛的应用，为人工智能化的发展提供了强大的动力。以下是我整理分享的人工智能神经网络论文的相关资料，欢迎阅读!
人工神经网络的发展及应用
摘要随着科学技术的发展，人工神经网络技术得到了空前的发展，并且在诸多领域得到了广泛的应用，为人工智能化的发展提供了强大的动力。人工神经网络的发展经历了不同的阶段，是人工智能的重要组成部分，并且在发展过程中形成了自身独特的特点。文章对人工神经网络的发展历程进行回顾，并对其在各个领域的应用情况进行探讨。
关键词人工神经网络;发展;应用
随着科学技术的发展，各个行业和领域都在进行人工智能化的研究工作，已经成为专家学者研究的热点。人工神经网络就是在人工智能基础上发展而来的重要分支，对人工智能的发展具有重要的促进作用。人工神经网络从形成之初发展至今，经历了不同的发展阶段，并且在经济、生物、医学等领域得到了广泛的应用，解决了许多技术上的难题。
1人工神经网络概述
关于人工神经网络，到目前为止还没有一个得到广泛认可的统一定义，综合各专家学者的观点可以将人工神经网络简单的概括为是模仿人脑的结构和功能的计算机信息处理系统[1]。人工神经网络具有自身的发展特性，其具有很强的并行结构以及并行处理的能力，在实时和动态控制时能够起到很好的作用;人工神经网络具有非线性映射的特性，对处理非线性控制的问题时能给予一定的帮助;人工神经网络可以通过训练掌握数据归纳和处理的能力，因此在数学模型等难以处理时对问题进行解决;人工神经网络的适应性和集成性很强，能够适应不同规模的信息处理和大规模集成数据的处理与控制;人工神经网络不但在软件技术上比较成熟，而且近年来在硬件方面也得到了较大发展，提高了人工神经网络系统的信息处理能力。
2人工神经网络的发展历程
2.1 萌芽时期
在20世纪40年代，生物学家McCulloch与数学家Pitts共同发表文章，第一次提出了关于神经元的模型M-P模型，这一理论的提出为神经网络模型的研究和开发奠定了基础，在此基础上人工神经网络研究逐渐展开。1951年，心理学家Hebb提出了关于连接权数值强化的法则，为神经网络的学习功能开发进行了铺垫。之后生物学家Eccles通过实验证实了突触的真实分流，为神经网络研究突触的模拟功能提供了真实的模型基础以及生物学的依据[2]。随后，出现了能够模拟行为以及条件反射的处理机和自适应线性网络模型，提高了人工神经网络的速度和精准度。这一系列研究成果的出现为人工神经网络的形成和发展提供了可能。
2.2 低谷时期
在人工神经网络形成的初期，人们只是热衷于对它的研究，却对其自身的局限进行了忽视。Minskyh和Papert通过多年对神经网络的研究，在1969年对之前所取得的研究成果提出了质疑，认为当前研究出的神经网络只合适处理比较简单的线性问题，对于非线性问题以及多层网络问题却无法解决。由于他们的质疑，使神经网络的发展进入了低谷时期，但是在这一时期，专家和学者也并没有停止对神经网络的研究，针对他们的质疑也得出一些相应的研究成果。
2.3 复兴时期
美国的物理学家Hopfield在1982年提出了新的神经网络模型，并通过实验证明在满足一定的条件时，神经网络是能够达到稳定的状态的。通过他的研究和带动，众多专家学者又重新开始了对人工神经网络方面的研究，推动了神经网络的再一次发展[3]。经过专家学者的不断努力，提出了各种不同的人工神经网络的模型，神经网络理论研究不断深化，新的理论和方法层出不穷，使神经网络的研究和应用进入了一个崭新的时期。
2.4 稳步发展时期
随着人工神经网络研究在世界范围内的再次兴起，我国也迎来了相关理论研究的热潮，在人工神经网络和计算机技术方面取得了突破性的进展。到20世纪90年代时，国内对于神经网络领域的研究得到了进一步的完善和发展，而且能够利用神经网络对非线性的系统控制问题进行解决，研究成果显著。随着各类人工神经网络的相关刊物的创建和相关学术会议的召开，我国人工神经网络的研究和应用条件逐步改善，得到了国际的关注。
随着人工神经网络的稳步发展，逐渐建立了光学神经网络系统，利用光学的强大功能，提高了人工神经网络的学习能力和自适应能力。对非线性动态系统的控制问题，采取有效措施，提高超平面的光滑性，对其精度进行改进。之后有专家提出了关于人工神经网络的抽取算法，虽然保证了精度，但也加大了消耗，在一定程度上降低了神经网络的效率，因此在此基础上又提出了改进算法FERNN。混沌神经网络的发展也得到了相应的进步，提高了神经网络的泛化能力。
3人工神经网络的应用
3.1 在信息领域中的应用
人工神经网络在信息领域中的应用主要体现在信息处理和模式识别两个方面。由于科技的发展，当代信息处理工作越来越复杂，利用人工神经网络系统可以对人的思维进行模仿甚至是替代，面对问题自动诊断和解决，能够轻松解决许多传统方法无法解决的问题，在军事信息处理中的应用极为广泛[4]。模式识别是对事物表象的各种信息进行整理和分析，对事物进行辨别和解释的一个过程，这样对信息进行处理的过程与人类大脑的思维方式很相像。模式识别的方法可以分为两种，一种是统计模式识别，还有一种是结构模式识别，在语音识别和指纹识别等方面得到了广泛的应用。
3.2 在医学领域的应用
人工神经网络对于非线性问题处理十分有效，而人体的构成和疾病形成的原因十分复杂，具有不可预测性，在生物信号的表现形式和变化规律上也很难掌握，信息检测和分析等诸多方面都存在着复杂的非线性联系，所以应用人工神经网络决解这些非线性问题具有特殊意义[5]。目前，在医学领域中的应用涉及到理论和临床的各个方面，最主要的是生物信号的检测和自动分析以及专家系统等方面的应用。
3.3 在经济领域中的应用
经济领域中的商品价格、供需关系、风险系数等方面的信息构成也十分复杂且变幻莫测，人工神经网络可以对不完整的信息以及模糊不确定的信息进行简单明了的处理，与传统的经济统计方法相比具有其无法比拟的优势，数据分析的稳定性和可靠性更强。
3.4 在其他领域的应用
人工神经网络在控制领域、交通领域、心理学领域等方面都有很广泛的应用，能够对高难度的非线性问题进行处理，对交通运输方面进行集成式的管理，以其高适应性和优秀的模拟性能解决了许多传统方法无法解决的问题，促进了各个领域的快速发展。
4总结
随着科技的发展，人工智能系统将进入更加高级的发展阶段，人工神经网络也将得到更快的发展和更加广泛的应用。人工神经网络也许无法完全对人脑进行取代，但是其特有的非线性信息处理能力解决了许多人工无法解决的问题，在智能系统的各个领域中得到成功应用，今后的发展趋势将向着更加智能和集成的方向发展。
参考文献
[1]徐用懋，冯恩波.人工神经网络的发展及其在控制中的应用[J].化工进展，1993(5)：8-12，20.
[2]汤素丽，罗宇锋.人工神经网络技术的发展与应用[J].电脑开发与应用，2009(10)：59-61.
[3]李会玲，柴秋燕.人工神经网络与神经网络控制的发展及展望[J].邢台职业技术学院学报，2009(5)：44-46.
[4]过效杰，祝彦知.人工神经网络的发展及其在岩土工程领域研究现状[J].河南水利，2004(1)：22-23.
[5]崔永华.基于人工神经网络的河流汇流预报模型及应用研究[D].郑州大学，2006.
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智能农业大棚期刊投稿
温室温室大棚物联网技术解决方法，看上去是否十分高端大气的啊！但针对领域内的人来讲，这一温室物联网系统也没什么独到之处，它的关键没法便是一些感应器。而总体的物联网系统利用这种感应器采集的数据信息，随后针对温室温室大棚的有关机器设备开展一种更有效的调节计划方案，说的通俗一点就更准确的操纵。物联网技术加入到温室内的目地比较简单，便是为了能更强开展种植，提升温室生产量及其商品的质量。针对温室种植全过程来讲，便是对全部温室种植自然环境的操纵，促使农作物有一个较好的成长自然环境，才可以生产制造出高生产量、高质量的商品。而种植不仅是选用很多的化肥那么简单，它是生长发育自然环境也十分重要。
针对温室种植来讲，尤其是这种的高档智能化温室。它的种植周期时间基本上全是长期种植，必须摆脱冬天的温室严寒和高温天气的状况，才可以处理温室的种植基本上自然环境。而对这种，选用物联网系统根据各类温度传感器的操纵，针对夏天的持续高温状况，可以根据通告离心风机降温水帘开展自然通风减温，此外也可以根据操纵顶端的外界遮光，减少光照进到到温室内，还可以合理的降低温室内的环境温度。针对光照的状况，大家人们针对这一分辨并没有精确性来讲。但是如今拥有光照感应器，可以纪录光照的状况，针对光照不够的情形下，系统软件可以操纵温室内的植物补光灯，可以针对绿色植物开展填补光照时长。那样农作物的植物光合作用时长便会充裕，针对农作物的品类和生产量也会逐步提高的。如今温室温室大棚内的植物补光灯的使用也十分普及化，也宣布这一缘故。
蜂窝状智慧农业利用高精密感应器对温室温室大棚自然环境开展检测收集并上传至云空间，客户可以根据蜂窝状智慧教育平台完成对农作物成长条件进行实时监测和预警信息，为科学合理生产制造种植给出的数据根据；与此同时利用蜂窝状物联网智能控制系统对温室内部结构机器设备开展自动化技术更新改造，根据蜂窝状智慧教育平台完成对温室内部结构温室大棚的远程监控和系统软件自动化技术连动操纵，大大提高农业高效率，提升产品品质和温室温室大棚的利用率；创建水肥一体化系统软件依靠蜂窝状智慧教育平台可以完成对温室大棚开展精细化管理上肥浇灌；在温室大棚组装监控摄像机完成对到温室大棚开展实时监控系统，可以提升管理者的高效率与此同时可以对温室大棚物资供应开展管理方法。
智能化温室关键类别有阳光板连栋温室和安全玻璃的连栋温室，二者相较来说，夹层玻璃的连栋温室的价钱高过阳光板的连栋温室，这一主要是取决于与她们原材料。夹层玻璃连栋温室框架比阳光板的骨架要大一些，这一在现实之中有很大的差别。尤其是主立杆，这一取决于温室大棚的总体承受力。夹层玻璃的平方米净重比阳光板要大许多，一平米的阳光板的净重特别轻，夹层玻璃就不一样了。在所有作业流程中，框架的拼装差别并不算太大，关键遮盖材质的组装上，夹层玻璃的组装方法上，最先夹层玻璃的净重非常大，一个人基本上难以实际操作，尤其是顶端的玻璃安装要求工业设备的相互配合。而阳光板的组装就不用，净重非常轻，还不易破碎。因此在全部温室原材料和作业的难度层度上而言，夹层玻璃温室的价位要高过阳光板温室大概100元/平方米。
一：大棚距离过小 两个大棚之间的距离过小会导致大棚之间的遮阴影响大，不利于遮阴部分蔬菜的生长而导致蔬菜产量减少。初次之外，如果两大棚之间的距离过小，在冬季下雪时会导致雪堆不下。并且，在夏季多雨的季节导致积水较多。但是两棚的距离过大，会导致防风效果减弱。 二：排水系统不够完善 积水问题曾一度困扰广大用户，如何避免积水问题也是我们的目标所在。在大棚建设的时候，用户要同时挖一条符合要求的排水沟，从而方便水的流出，防止积水。三：后坡缺少保护措施 夏季是个多雨的季节，雨水的冲刷会给大棚带来很多的不利影响。后坡缺少保护措施，会导致大棚的使用寿命大大减小。所以，用户在大棚建设之初，要做好后坡的保护。智能温室大棚的控制一般由信号采集系统、中心计算机、控制系统三大部分组成。
智慧温室大棚蔬菜种植自动控制系统的具体应用论文
在日常学习、工作生活中，说到论文，大家肯定都不陌生吧，论文写作的过程是人们获得直接经验的过程。怎么写论文才能避免踩雷呢？以下是我为大家收集的智慧温室大棚蔬菜种植自动控制系统的具体应用论文，仅供参考，希望能够帮助到大家。
摘要：
传统的农业种植模式已经很难满足现代生活模式与需求，以传统塑料大棚为例，不仅产量很低，也会带来较大的污染，且人员管理非常繁琐，不利于蔬菜种植效益的提升。智慧温室大棚蔬菜种植模式优势较多，相比于传统塑料大棚能够大幅度扩展蔬菜种植发展空间，也改变了现代农业、新型农村的格局。该文简述了智慧温室大棚蔬菜种植的优势，然后分析了智慧温室大棚建设方案，最后介绍了智慧温室大棚蔬菜种植自动控制系统的具体应用。
关键词 ：
智慧温室；大棚蔬菜；种植技术；
引言:
在传统农业发展模式下，农民的浇水、施肥和打药等农业劳动过程主要借助已有经验进行。在温室大棚蔬菜种植中，需要关注浇水的时机，准确把控农药浓度，且保证温湿度、光照、氮元素等处于适宜的状态。由于无法量化指标，通常依赖于人为判断，因而经常发生误差，也无法提高温室大棚蔬菜种植的产量和质量。要想解决传统农业中低效率、低产能等现象，需要积极引入智慧温室大棚蔬菜种植技术，将各影响因素进行有效控制，改进环境条件，促进蔬菜的正常生长。
1、传统大棚蔬菜种植的危害气体
传统大棚蔬菜种植会释放很多有害气体，如氮气，引起有害气体含量超标的原因较多，主要包括人员操作不当、肥料质量不合格等因素。若是施肥方法不科学，施用含量超标的肥料，将引起氮气排放的增加，当温室大棚内氮气含量超出一定限度后，将导致叶片枯死，特别是对黄瓜、西红柿、西葫芦等蔬菜来说，对氮气更加敏感。此外，还会存在亚硝酸气体，当土壤呈弱酸性后，即pH值未超过5,某些菌体的作用效果将持续减弱，形成大量的亚硝酸气体。亚硝酸气体含量的增加，会让蔬菜绿叶发生白色斑点，黄瓜、西葫芦、青椒和西芹等蔬菜对亚硝酸气体较为敏感[1].冬季严寒，很多农民常用煤球升温取暖，在燃料不充分燃烧的情况下，将形成大量一氧化碳等有毒气体，温室大棚中碳元素也会超标，不利于蔬菜产量与质量的提升。
在预防过程中主要采取以下措施：
（1）做到施肥的科学性。温室大棚中施用的有机肥必须需要发酵腐热，以优质化肥为主，尿素要与过磷钙混施。基肥要深施15~20cm,追施化肥深度至少为12cm,施后及时覆土浇水。
（2）通风换气。在天气条件较好的情况下，要根据温度要求及时通风换气，遇到雨雪天气时也应该做好通风换气工作。
（3）农膜与地膜不能产生毒性，温室大棚中废旧塑料品等需第一时间清理干净。
2、智慧温室大棚蔬菜种植的优势
在蔬菜种植中需要控制好空气温湿度、土壤温湿度和水肥条件，才能保证蔬菜生长的品质，实现产量提高的目的。因此要通过精准化控制各项环境因素，改善温室大棚蔬菜种植品质，确保经济效益逐步提升。智慧大棚主要在温室大棚蔬菜种植中引入自动化控制系统，发挥最新生物模拟技术的作用，对棚内蔬菜生长最适宜的环境进行模拟。同时也设置了温度、湿度、二氧化碳和光照度传感器，对温室大棚内多项环境指标进行感知，并利用微机完成数据分析，实现对棚内水帘、风机和遮阳板等设施的全面监控，最终有效改善大棚内蔬菜生长环境。
在科技进步与发展过程中，各种智慧大棚控制系统得到了广泛应用，实行精细化管理模式，温室大棚内的茄子、辣椒、黄瓜和西红柿等蔬菜都能快速生长，能够帮助种植户创造丰厚利润，也促进了智慧温室大棚的发展。在智慧大棚控制系统中主要应用了物联网技术，设置农业物联网传感器，管理中物联网系统能够有效采集实施环境数据，其中包含了光照、空气温度、湿度和二氧化碳浓度等信息，在网络支持下向控制平台传输[2].系统结合获得的数据信息完成智能判断，远程控制温室大棚中的各项设备，达到及时调节棚内环境的目的，确保满足大棚内蔬菜生长的要求。在温室大棚蔬菜种植中引入智慧大棚控制系统，大幅度提升了温室大棚生产自动化和管理智能化水平。
智慧大棚控制系统除了可以在温室环境方面实现精准管理以外，还具备大面积统一管理的优势。在系统运行过程中，能够为温室大棚蔬菜种植提供精细化的智慧管控服务，实现对设施农业管理效果的不断优化。这样不仅能让温室大棚管理效率大幅度提升，也有效减少了管理成本的投入，为大棚蔬菜种植创造了诸多便利，能够达到增产增收的目的，温室大棚蔬菜种植也能逐步发展为稳定型和持续增收型产业。在中国加快推进乡村振兴战略实施的过程中，智慧大棚控制系统将在农业智能化发展中发挥越来越大的作用，为农业全面升级打牢基础。
3、智慧温室大棚建设方案
在智慧温室大棚建设过程中，需要由多个环境监测节点完成组网，才能实时采集环境信息，达到精准控制的目的。在各环境监测节点上需要安装传感器，控制设备主要有补光照明设备、排风设备、灌溉设备以及报警设备等。各节点也设置2节干电池保证电能供应，因为节点功耗不高，所以电池使用寿命很长，在智慧温室大棚中供电非常安全与便利。各传感器获得的数据向上位机传输过程中，上位机除了可以实时显示、控制与存储，并自动生成温度、湿度和光照等环节因素变化曲线图以外，也可以借助网关与Internet服务器进行连接，达到手机远程监测和控制等目的。建设智慧温室大棚后，能够实现对温室大棚蔬菜生长情况的远程视频监控，也能将相关信息实时存储下来，为农业生产科学化管理创造条件。
在智慧温室大棚功能设计上，主要包括以下几点：
（1）身份识别功能。借助RFID射频识别技术将个人信息显示在上位机，用户在系统刷卡登记后才能完成相应操作。
（2）自动报警功能。要想农业生产更加安全可靠，在大棚中发生烟雾、明火以后，利用烟雾传感器与火焰传感器进行检测，能够第一时间让蜂鸣器报警得到控制，在GPRS模块支持下为用户发送短信或者是打电话，并在屏幕上清晰完整呈现大棚报警信息。
（3）远程监控功能。登录网页端，即实现对智慧温室大棚蔬菜种植的远程监控。
（4）无线信息采集与传输功能。为提高大棚蔬菜种植的产量与质量，要实时监测和控制大棚内蔬菜生长环境。环境监测节点主要由光照、空气温度、土壤温湿度以及二氧化碳传感器等构成，能够精确采集相关信息数据[3].
（5）定时防治病虫害功能。利用臭氧发生器，能够在高压、高频电等电离作用下，让空气内氧气转化为臭氧，并定时进行杀菌，达到对温室大棚蔬菜种植中的病虫害防治功能。这种方式不仅具有安全、高效等优点，还降低了成本与农药使用量，能够达到无污染、无残留的要求，不断推动智慧温室大棚蔬菜种植增值提效。
4、智慧温室大棚蔬菜种植自动控制系统
在农业自动化发展过程中，除了应用计算机技术以外，也涉及微电子技术、通信技术和光电技术等，尤其对蔬菜种植自动控制系统而言，它们是智慧温室大棚蔬菜种植中需要重点关注的.内容。对该系统而言，主要结合蔬菜温室控制要求建设的远程监控管理系统，属于可扩展、可操作的硬件与软件系统。利用无线通信方式与蔬菜温室管理中心的计算机联网，能够让蔬菜温室单元得到实时调节与控制。
蔬菜种植自动控制系统主要构成如下：
（1）无线传感器，分别为温湿度传感器，土壤温湿度传感器、光传感器和二氧化碳传感器等设备。
（2）控制器，主要有温湿度控制器、光强控制器和土壤温湿度控制器等，可以集中处理各传感器传输的数据信息，并由计算机发出相应的控制指令。
（3）触摸屏，能够显示各种数据，以及风机、加湿、加热电磁阀等现场设备的远程控制，各种数据报表的打印等。
（4）遥控终端，通常包括手机、计算机等。
对蔬菜种植自动控制系统功能来说，包括以下几点：
（1）检测系统：设置多种无线传感器，将蔬菜生长环境中的温度、湿度、pH值、光照强度、土壤养分和二氧化碳浓度等物理参数及时采集起来。
（2）信息传输系统：利用本地无线网络、互联网、移动通信网络等通信网络，为数据传输、转换等创造有利条件，能够提高智慧温室大棚内环境信息传输效率。
（3）信息通过无线网络传输系统和信息路由设备传输到控制中心，各节点能够自由匹配，任意监控，互不干扰。
（4）控制系统：增加摄像头，对各温室大棚进行监测，并借助监控计算机对环境调整的全过程进行监控。蔬菜生长环境信息数据等进行实时监测，将各节点数据采集起来，通过存储、管理后能够动态呈现各测点信息。同时结合掌握的信息数据自动灌溉、施肥、喷施、降温和补光等，发挥历史数据存储、查询、报警和打印等作用[4].
（5）远程控制系统：移动电话终端用户能够了解蔬菜棚的工作状态，借助手机实时发布指挥控制设备。
蔬菜种植自动化控制系统不仅安全可靠，适应性也很强，能够提高蔬菜种植智能化水平，为绿色健康蔬菜种植奠定了良好基础。蔬菜自动种植控制系统融合处理大量的农业信息，确保技术人员可以完成多个蔬菜棚环境的监控与智能管理，让蔬菜生长环境得到改善，真正实现增产、提高质量、调节生长周期、提高经济效益等目标，也达到集约化农业生产、高产、优质、高效、生态、安全的目的[5].
5、结语
总之，近年来人民生活水平不断提高，在蔬菜栽培自动化控制系统建设与应用上有着更高的要求，产品附加值越来越高，经济效益也不断提升。通过光照、温度、湿度、二氧化碳、土壤等监测与自动化控制，推动现代农业发展再上新台阶，也是智能技术在农业生产中作用的体现。实行智慧温室大棚蔬菜种植技术，为蔬菜种植技术提供量化指标作为参照，这样蔬菜种植产量与品质得到保障，可操作性也大幅度提升，不仅可以实现增产创收的目的，也为产业链的形成创造了有利条件。
参考文献
[1]胡琼香基于物联网的智慧温室大棚蔬菜种植技术[J]江西农业，2019（14）：13-17.
[2]刘欣"互联网+"设施蔬菜智慧决策管理系统设计与验证[J.江苏科技信息，2018,35（29）：62-64.
[3]孙通农业气象物联网在蔬菜大棚中的应用[J]现代农业科技2020（16）：164-171.
[4]何淑红设施大棚蔬菜生产技术与发展趋势研究[J].农村实用技术2020（08）：11-12.
[5]胆温室大棚蔬菜种植技术试析[J]农民致富之友，2020（13）：50-50.
一：大棚距离不易过小二：排水系统要完善三：后坡要增加保护措施智能温室是以大型玻璃温室为主体，以无土栽培为种植方式，通过信号采集系统、中心计算机、控制系统等，配备可移动天窗、遮阳系统、保温、湿窗帘、风扇降温系统、喷滴灌系统或滴灌系统、移动苗床等自动化设施，对空气温度、土壤温度、相对湿度、CO2浓度、土壤水分、光照强度、水流量以及pH值、EC值等参数进行实时监测调节，全年高产精细蔬菜、花卉等高附加值作物，从而实现衣产品产量和品质大幅提升的高科技农业现代化项目。
智能期刊投稿
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《人工智能与机器人研究》，汉斯出版社的
山东三大人工智能期刊投稿
《人工智能与机器人研究》是一本关于人工智能的期刊，该期刊杂志上发表的文章包含这些领域：智能机器人、模式识别与智能系统、虚拟现实技术与应用、系统仿真技术与应用、工业过程建模与智能控制、智能计算与机器博弈、人工智能理论、语音识别与合成、机器翻译、图像处理与计算机视觉、计算机感知、计算机神经网络、知识发现与机器学习、建筑智能化技术与应用、人工智能其他学科等等。另外，这本期刊就是一本开源期刊，与传统期刊相比，采用了同行评审的方法审稿，具体开源期刊的特点可以百度了解更多；而且发表了的文章传播范围更广，受众更多，文章的影响力也更大。
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