杂草管理的创新技术

1/1杂草管理的创新技术第一部分精准喷施技术 2第二部分无人机辅助杂草防治 4第三部分耐除草剂作物栽培 7第四部分生物防治方法 10第五部分人工智能杂草识别 12第六部分杂草传感器和定位技术 15第七部分杂草学模型优化 17第八部分杂草抗性监测和管理 21

第一部分精准喷施技术关键词关键要点【精准喷施技术】

1.利用数据建模和传感器技术，精准识别杂草位置和类型，实现靶向喷施。

2.通过可变喷雾技术，根据杂草密度和生长阶段调节喷洒剂量，优化除草效果。

3.采用无人机或智能喷涂系统，实现自动化、精确喷施，降低劳动力成本和环境影响。

【自动引导系统】

精准喷施技术

精准喷施技术是一种先进的除草管理技术，通过利用传感器、定位系统和计算机算法，实现按需、按量喷洒除草剂。该技术显著提高了除草剂的利用率和除草效果，同时减少了环境污染和对非目标生物的危害。

原理和方法

精准喷施技术通过以下原理和方法实现：

*目标检测：使用传感器，如多光谱相机或近红外传感器，检测田间杂草的存在和位置。

*实时定位：采用全球定位系统（GPS）或其他定位技术，确定除草剂喷洒区域。

*剂量调节：根据杂草的类型、密度和生长阶段，使用计算机算法计算特定的除草剂剂量。

*喷洒控制：使用可变速率喷雾器，根据预先计算好的剂量，对目标区域进行精准喷洒。

优点和缺点

优点：

*减少除草剂用量：精准喷施技术仅对杂草区域喷洒除草剂，避免了不必要的浪费，可减少高达90%的除草剂用量。

*提高除草效果：精确识别和靶向杂草，确保其有效控制。

*保护非目标生物：通过减少除草剂的过度喷洒，降低了对土壤微生物、野生动物和有益昆虫的危害。

*节约成本：通过优化除草剂用量，降低了除草剂采购和喷洒成本。

*环境可持续性：减少除草剂流失到地表水和地下水，保护环境和人类健康。

缺点：

*技术要求高：精准喷施技术需要先进的传感器、定位系统和计算机算法，对技术水平要求较高。

*设备成本：精准喷洒设备的成本相对较高，可能对一些农民造成经济负担。

*复杂性：该技术的操作和维护需要经过专门培训，可能对一些农民来说具有挑战性。

*适用性：对于大面积农田，精准喷施技术可能不适用于所有地形和作物种植方式。

应用案例

精准喷施技术已在多种作物种植系统中得到广泛应用，包括：

*大田作物：玉米、大豆、小麦等，可有效控制豚草、马齿苋和藜科杂草等多种杂草。

*果园：苹果、梨等，用于针对阔叶杂草和草本杂草的控制。

*葡萄园：可选择性喷洒除草剂，控制藤蔓间的杂草，避免对葡萄树造成伤害。

*草坪和观赏植物：用于靶向喷洒杂草，保护草坪和景观植物的美观。

发展趋势

随着技术的进步，精准喷施技术不断发展和改进：

*人工智能（AI）：AI算法的应用可以进一步优化目标检测和剂量调节，提高除草效率和精准度。

*自动化：自动喷雾器和无人机技术的结合，可实现全自动化喷洒，提高效率并降低人工成本。

*传感器融合：将多种传感器的数据融合起来，可以提供更全面的杂草信息，提高决策的准确性。

*数据分析：通过收集和分析喷洒数据，可以优化剂量策略，提高除草效果并减少环境影响。

结论

精准喷施技术是杂草管理领域的重大创新，显著提高了除草剂的利用率和除草效果，同时减少了环境污染和非目标生物危害。随着技术的不断发展，精准喷施技术在农业生产和其他领域的应用将越来越广泛，为可持续农业和环境保护做出重要贡献。第二部分无人机辅助杂草防治关键词关键要点【无人机辅助杂草防治】

1.精准喷雾技术：借助摄像头和传感器，无人机可实时识别杂草位置，并通过定向喷雾器精准施药，最大限度减少农药使用量和环境污染。

2.高效作业能力：无人机一次作业可覆盖大面积区域，工作速度远高于传统人工方式，极大地提高了杂草防治效率，降低了劳动力成本。

3.安全性保障：无人机作业可减少人员直接接触农药，有效保障作业人员的安全，同时避免了因人工误差造成的农田污染。

1.图像识别技术：无人机搭载的高分辨率摄像头可获取农田图像，结合深度学习算法进行杂草识别，实现自动化杂草检测和定位。

2.变速喷洒技术：根据杂草密度和种类的不同，无人机可以根据实时监测数据自动调整喷洒速度和药量，实现针对性的杂草防治。

3.数据分析和监控：无人机作业过程中收集的数据可用于分析杂草发生规律、制定防治策略，并通过云平台实现实时监控和管理。

1.机载传感器应用：多光谱传感器、热成像传感器等搭载于无人机上，可实现杂草的早期侦测和精确识别，为精准施药提供依据。

2.自主航行与定位：先进的导航技术使无人机具备自主航行和精确定位的能力，确保作业的准确性、可靠性和安全性。

3.智能控制系统：先进的控制算法和机器学习模型应用于无人机系统，实现无人机作业的优化，如路径规划、喷洒参数调节。无人机辅助杂草防治

无人机辅助杂草防治是一种利用无人机技术进行精确施药的创新方法。其原理是使用配备喷洒系统的无人机，将除草剂直接喷洒到杂草上，以达到最佳的除草效果，同时最大限度地减少对作物和其他非目标植物的伤害。

优势

无人机辅助杂草防治具有以下优势：

*精确度高：无人机可使用GPS和图像识别技术精确导航，确保除草剂仅喷洒到杂草上，从而减少漂移和浪费。

*效率高：无人机可覆盖大面积区域，每小时可处理数十公顷土地，显著提高工作效率。

*安全性高：无人机可从空中施药，最大程度地降低人员接触除草剂的风险。

*环保性好：通过精准施药，无人机可减少除草剂的使用量，从而降低环境污染。

应用领域

无人机辅助杂草防治可广泛应用于各种农业场景，包括：

*大田作物：玉米、小麦、大豆等

*果园：苹果、柑橘、浆果等

*牧场：牧草地杂草防治

*非耕地：铁路沿线、公路边坡、荒地等

技术原理

无人机辅助杂草防治系统主要包含以下组件：

*无人机：配备高精度GPS定位和喷洒系统。

*传感器：用于检测作物和杂草，引导无人机喷洒。

*喷洒系统：用于精确施药。

*软件：用于规划飞行路线和控制喷洒。

操作流程

无人机辅助杂草防治的一般操作流程如下：

1.侦察：使用无人机或其他遥感技术获取田间的作物和杂草分布信息。

2.规划：根据侦察数据，规划无人机飞行路线和喷洒参数。

3.施药：无人机按照规划好的路线自动飞行，精准喷洒除草剂。

4.监测：定期监测杂草防治效果，必要时进行补喷。

发展前景

无人机辅助杂草防治技术仍在不断发展，未来有望在以下方面取得突破：

*人工智能（AI）的应用：AI可帮助无人机识别杂草类型，优化喷洒计划，并提高作业效率。

*自主导航：无人机可自主避开障碍物，提高喷洒安全性。

*新型除草剂的开发：针对特定杂草的创新除草剂将进一步提高无人机辅助杂草防治的有效性。

结论

无人机辅助杂草防治是一种高效、环保的创新技术，可显著提升杂草管理水平。随着技术的不断发展，无人机在农业领域的应用将进一步扩大，为现代农业的可持续发展做出重要贡献。第三部分耐除草剂作物栽培关键词关键要点基于转基因技术的耐除草剂作物开发

1.利用基因工程技术插入或沉默除草剂靶向基因，赋予作物对特定除草剂的耐受性。

2.耐除草剂作物的广泛应用简化了杂草管理，降低了除草剂使用量，提升了作物产量。

3.有效管理耐除草剂杂草的出现，避免单一除草剂依赖带来的抗性问题。

标记辅助选择育种

1.利用分子标记与耐除草剂性状之间的连锁关系，辅助育种家筛选具有耐除草剂基因的个体。

2.加快耐除草剂作物品种的选育过程，提高育种效率。

3.避免转基因技术的应用可能带来的生物安全concerns。耐除草剂作物栽培

耐除草剂作物栽培是一种创新的杂草管理技术，通过使用转基因作物来控制杂草。该技术涉及插入耐受特定除草剂的基因，使作物能够在喷洒除草剂后存活，而杂草会被消灭。

技术原理

耐除草剂作物的开发依赖于除草剂靶位点酶的修饰。除草剂靶位点酶是除草剂发挥作用的关键酶。通过改变靶位点酶的结构或合成，可以使其对除草剂不再敏感，从而使作物获得耐除草剂性。目前，已开发出多种不同的耐除草剂机制，包括：

*_ALS（乙酰乳酸合成酶）抑制剂耐性：_修改ALS酶，使其对ALS抑制剂（草甘膦等）不再敏感。

*_EPSPS（5-烯丙基莽草酰甘氨酸磷酸合成酶）抑制剂耐性：_修改EPSPS酶，使其对EPSPS抑制剂（草铵膦等）不再敏感。

*_ACCase（乙酰辅酶A羧化酶）抑制剂耐性：_修改ACCase酶，使其对ACCase抑制剂（氟唑磺胺等）不再敏感。

*_HPPD（4-羟基苯基丙酮酸二氧化酶）抑制剂耐性：_修改HPPD酶，使其对HPPD抑制剂（磺草酮等）不再敏感。

优势

耐除草剂作物栽培提供了许多优势，包括：

*_杂草控制效率高：_通过喷洒特定除草剂，可以有效控制各种杂草，减少作物与杂草的竞争。

*_省时省力：_减少了机械除草和人工除草的需要，节省劳动力和时间。

*_提高作物产量：_有效的杂草控制可以优化作物生长环境，减少杂草对作物造成的减产。

*_降低除草剂使用量：_靶向性除草剂的应用可以减少环境中除草剂残留。

*_延长除草剂有效期：_耐除草剂作物可以延长除草剂的有效期，减少重复施药的需要。

应用

耐除草剂作物栽培已被广泛应用于各种作物中，包括：

*_大豆：_耐草甘膦大豆、耐草铵膦大豆

*_玉米：_耐草甘膦玉米、耐2,4-滴丁酯玉米

*_棉花：_耐草甘膦棉花、耐谷草甫棉花

*_油菜：_耐草甘膦油菜、耐氟唑磺胺油菜

*_水稻：_耐草甘膦水稻、耐丙草胺水稻

数据亮点

耐除草剂作物栽培带来了显著的经济和环境效益。以下是一些具体的数据亮点：

*在美国，耐草甘膦作物自1996年引入以来，已累计节省超过100亿美元的除草成本。

*在英国，耐除草剂玉米的采用减少了除草剂使用量约40%。

*在巴西，耐草甘膦大豆的种植面积已超过90%，极大地提高了该国的大豆产量。

结论

耐除草剂作物栽培是杂草管理的一项重大创新。通过使用转基因作物，该技术提供了有效的杂草控制，节省了劳动力和时间，提高了作物产量，减少了除草剂使用量。随着耐除草剂作物不断发展，预计该技术将在未来农业生产中发挥越来越重要的作用。第四部分生物防治方法关键词关键要点【害虫天敌防治】：

1.利用专性天敌，如寄甲虫、食螨虫，针对特定害草进行精准防治。

2.引进或释放外来天敌，增加害草天敌种群多样性，增强防治效果。

3.优化天敌栖息地，提供食物、水源和庇护场所，促进天敌繁衍壮大。

【病原微生物防治】：

生物防治方法

生物防治是使用自然界存在的生物，如昆虫、病原体和天敌，来控制杂草。这种方法对环境友好，并可减少对化学除草剂的依赖。

原理

生物防治利用特定生物体与目标杂草之间的共进化关系。这些生物体可能以杂草为食、释放化学物质抑制其生长或充当疾病载体。

优点

*环境友好：生物防治剂不会污染环境或对非目标生物造成危害。

*成本效益：一旦建立，生物防治往往是一种成本效益高的长期控制方法。

*减少除草剂依赖：生物防治剂可以补充或替代化学除草剂，减少对合成化学物质的依赖。

*宿主专一性：生物防治剂通常仅针对特定杂草，最大限度地减少对其他植物的非目标影响。

挑战

*引入非本地物种的风险：引入外来生物防治剂可能对本地生态系统造成意外后果。必须进行严格的风险评估，以评估潜在的负面影响。

*建立时间：生物防治剂可能需要时间才能在目标区域建立种群并产生明显的效果。

*特定性：生物防治剂通常针对特定杂草，限制其应用范围。

*抗性：杂草可能会随着时间的推移对生物防治剂产生抗性，需要持续监测和管理。

具体方法

*昆虫防治：释放以杂草叶片或种子为食的昆虫，例如甲虫、蛾和螨虫。

*病原体防治：使用细菌、真菌和病毒等病原体来感染和杀死杂草。

*天敌防治：引入以杂草种子或植株为食或寄生的动物，例如鸟类、啮齿动物和蜗牛。

*竞争性植物：种植生长迅速、能与杂草竞争阳光、水分和养分的植物。

案例研究

斑点枯萎病的生物防治

斑点枯萎病是由真菌病原体引起的毁灭性叶斑病，影响多种粮食作物。生物防治剂Trichodermaharzianum是一种真菌，已成功用于控制这种疾病。T.harzianum通过产生抗生素抑制病原体，并通过竞争空间和养分阻碍其生长。

牛蓟的昆虫防治

牛蓟是一种入侵性杂草，在美国和欧洲广泛分布。草履蚧（Rhinocyllusconicus）是一种甲虫，已引入北美来控制牛蓟。这种甲虫以牛蓟花蕾为食，防止它们开花并产生种子。

总结

生物防治是一种有前途的杂草管理方法，可提供环境友好、成本效益高的长期控制。通过精心选择和管理生物防治剂，可以减少依赖合成化学物质，保护生态系统，并实现杂草的可持续管理。第五部分人工智能杂草识别关键词关键要点主题名称：人工智能算法与杂草识别

1.机器学习和深度学习算法已被用于开发杂草识别系统，这些系统可以分析图像并识别不同的杂草物种。

2.这些算法使用大量标注的杂草图像进行训练，以便能够准确区分不同杂草。

3.人工智能杂草识别系统可以实时分析图像，从而实现快速、准确的杂草检测。

主题名称：图像处理技术

人工智能杂草识别

人工智能杂草识别是一种利用计算机视觉和机器学习技术自动识别杂草的创新技术。该技术通过训练模型来区分目标杂草与非目标作物，从而实现精准的杂草管理。

工作原理

人工智能杂草识别系统通常采用卷积神经网络（CNN）作为基础模型。CNN是一种深层神经网络，具有提取图像特征和识别模式的能力。系统通过大规模数据集训练，学习图像中杂草和非目标作物的视觉特征。

在识别过程中，待识别图像输入训练好的模型。模型提取图像特征，并将其映射到特征空间中。特征空间中不同位置对应不同的杂草类型或作物。模型通过比较图像特征与训练数据中已知杂草和作物的特征，确定图像中是否存在杂草。

优势

*精准性高：人工智能杂草识别技术凭借强大的图像识别能力，能够准确区分目标杂草和非目标作物，识别精度可达95%以上。

*操作便捷：系统通常采用移动应用程序或手持设备，操作人员只需将设备对准杂草区域，即可快速识别杂草。

*实时性强：该技术可以实时识别杂草，方便操作人员及时采取防治措施。

*经济高效：人工智能杂草识别技术可减少人工劳动力，提高工作效率，降低杂草管理成本。

*环境友好：通过精准识别杂草，该技术可以实现针对性施药，减少化学除草剂的使用，降低对环境的污染。

应用

人工智能杂草识别技术在农业和园艺领域具有广泛的应用前景，包括：

*田间杂草管理：实时识别田间杂草，指导精准施药，提高除草效率，减少作物产量损失。

*高价值作物保护：针对高价值作物，如蔬菜、水果和花卉，该技术可以识别和控制早期杂草，避免对作物造成严重损害。

*园林绿化：识别和控制城市园林绿化中的杂草，美化环境，减少杂草对景观的影响。

*生态系统保护：通过识别和控制入侵性杂草，该技术可以保护生态系统平衡，减少对本土物种的威胁。

发展趋势

随着计算机视觉和机器学习技术的不断发展，人工智能杂草识别技术也将持续完善。

*多光谱图像识别：利用多光谱成像技术，识别不同杂草物种在不同波段的光谱差异，进一步提高识别精度。

*无人机应用：将人工智能杂草识别技术与无人机相结合，实现大面积快速识别，提高作业效率。

*图像处理算法优化：通过优化图像处理算法，提升图像质量，增强杂草特征提取能力，进一步提高识别精度。第六部分杂草传感器和定位技术关键词关键要点【杂草传感器和定位技术】：

1.光学成像技术：使用相机或传感器捕捉杂草的图像，通过算法分析图像特征进行识别，实现对杂草位置和种类的高精度定位。

2.电磁感应技术：利用电磁波与杂草植被之间的电磁特性差异，探测杂草的存在并区分杂草和作物，实现对杂草的精确识别和定位。

3.多光谱成像技术：结合多个波段的光谱信息，分析杂草植被对不同波长的反射或吸收特性，实现对杂草种类和生长状况的精准辨识和定位。

【杂草识别算法】：

杂草传感器和定位技术

杂草传感器和定位技术是杂草管理领域不断发展的创新，旨在精准识别和定位杂草，从而提高除草效率，减少环境影响。

#杂草传感器

杂草传感器使用各种传感器技术来检测并识别杂草。这些传感器包括：

光学传感器：使用红外或可见光谱检测杂草叶绿素含量。

多光谱传感器：使用多个波长范围收集数据，提供比单一光谱传感器更详细的信息。

热传感器：检测杂草与周围环境之间的温差。

超声波传感器：使用超声波脉冲测量杂草的高度和形状。

杂草传感器可以集成到拖拉机、喷雾器或其他农业设备上，在作业过程中实时检测和识别杂草。传感器数据可用于创建杂草分布图，从而实现重点除草，仅对有杂草的区域进行处理。

#定位技术

定位技术与杂草传感器结合，能够精确定位杂草并引导除草设备。常用的定位技术包括：

GPS：全球定位系统提供位置和导航信息。

RTK-GPS：实时动态定位，提供厘米级的精度。

惯性导航系统（INS）：使用加速度计和陀螺仪测量设备运动，增强GPS精度。

这些技术使杂草管理设备能够精确导航到目标杂草，并通过靶向喷洒或机械去除杂草来减少农药或除草剂用量。

#杂草传感器和定位技术的优势

杂草传感器和定位技术的结合为杂草管理带来了诸多优势：

提高除草精度：通过精确识别和定位杂草，可以针对性地处理杂草，减少除草剂的浪费。

减少环境影响：减少不必要的除草剂使用，有助于保护环境和降低农药污染风险。

节省时间和成本：通过重点除草，减少了在无杂草区域进行喷洒的时间和成本。

提高作物产量：减少杂草竞争，为作物提供更多资源，从而提高产量。

#应用实例

杂草传感器和定位技术已在各种农业应用中得到广泛应用：

田间作物：用于玉米、大豆、小麦等田间作物的杂草识别和定位。

果园：协助果园管理人员识别和定位苹果、柑橘类水果和葡萄等果树中的杂草。

蔬菜作物：用于蔬菜作物（如番茄、生菜和洋葱）的杂草控制。

园艺：在园林绿化、公园和高尔夫球场等景观环境中用于杂草管理。

#未来发展趋势

杂草传感器和定位技术仍在不断发展和改进中。未来的发展趋势包括：

机器学习和人工智能：将机器学习和人工智能算法集成到传感器系统中，提高杂草识别的准确性和决策过程的自动化。

自主除草：开发自主除草设备，利用杂草传感器和定位技术在没有人工干预的情况下自动识别、定位和移除杂草。

增强现实（AR）和虚拟现实（VR）：使用AR和VR技术可视化杂草分布和指导除草作业，提高效率和准确性。

#结论

杂草传感器和定位技术是杂草管理领域的重大创新，提供了精准识别、定位和移除杂草的能力。通过减少不必要的除草剂使用，提高除草精度和节省成本，这些技术有助于提高农业的可持续性和作物产量。随着技术的发展和增强，杂草传感器和定位技术将在未来继续发挥越来越重要的作用。第七部分杂草学模型优化关键词关键要点基于大数据的杂草学模型优化

1.利用机器学习算法处理杂草监测、分布和管理相关的大数据集，识别影响杂草种群动态的关键因素。

2.通过关联分析挖掘杂草与环境变量（例如土壤类型、气候条件）之间的潜在联系，改进模型的预测能力。

3.将大数据集成到杂草学模型中，提高模型的准确性，并针对特定区域和杂草类型提供定制化的管理建议。

机器学习杂草识别和监测

1.训练深度学习模型识别不同杂草物种，利用图像识别技术通过无人机或卫星图像进行大规模杂草监测。

2.实时监测杂草分布和种群变化，建立预警系统，在杂草问题恶化之前及时采取管理措施。

3.通过融合机器学习和遥感技术，实现对杂草的自动识别和精密监测，提高管理效率。

预测杂草种群动态的建模

1.结合生物学原理和数学模型，建立预测杂草种群动态的模型，考虑种群竞争、环境影响和管理措施。

2.利用建模工具模拟杂草种群在不同管理情景下的演变，为决策者提供基于证据的预测。

3.通过参数优化和模型验证，提高模型的鲁棒性和准确性，确保管理建议的可靠性。

杂草抗性管理

1.开发基于种群遗传学和演化理论的杂草抗性管理策略，减少杂草对除草剂和其它管理手段的耐受能力。

2.通过杂交育种选育出抗除草剂杂草，或利用基因编辑技术修改杂草基因，抑制除草剂抗性。

3.采用综合杂草管理方法，结合多种管理手段，阻止杂草抗性的发展和传播。

杂草生物控制

1.引入、释放和管理杂草天敌，利用生物控制原理抑制杂草生长。

2.筛选和评估潜在的天敌，确保其物种特异性和安全性，避免对非靶生物产生负面影响。

3.与其它杂草管理方法相结合，采用生态友好的方式控制杂草，减少农药使用和环境污染。

杂草管理决策支持系统

1.开发基于杂草学模型、专家知识和大数据的杂草管理决策支持系统。

2.提供定制化的管理建议，考虑特定农田、杂草类型、环境条件和管理目标。

3.提升决策者的决策能力，优化杂草管理措施，提高管理效率和经济效益。杂草学模型优化

杂草学模型优化是指通过改进杂草学模型的结构或参数，提高其预测和决策支持能力的过程。模型优化可以从以下几个方面进行：

1.模型结构优化

*选择合适的模型类型：根据实际应用场景和数据特点，选择最适合的杂草学模型类型，如线性回归、逻辑回归、决策树、神经网络等。

*合理设计模型结构：确定模型输入和输出变量，建立模型内部结构，选择合适的模型变量和函数。

*探索模型变体：尝试不同的模型结构，如不同的层数、节点数、激活函数等，以找到最优的模型架构。

2.模型参数优化

*超参数优化：调整模型的超参数，如学习率、正则化参数、批次大小等，以提升模型性能。

*正则化：应用正则化技术，如L1正则化或L2正则化，以防止模型过拟合。

*参数估计：使用合适的优化算法，如梯度下降、牛顿法等，估计模型参数，使模型输出与实际数据之间的误差最小化。

3.数据优化

*数据预处理：对数据进行预处理，如清洗、归一化、特征提取等，以提高模型的输入质量。

*特征工程：提取和转换原始数据中的有用特征，以增强模型的预测能力。

*数据集扩充：通过数据增强技术，如合成、采样、旋转等，扩充数据集以提高模型的泛化能力。

4.评估与诊断

*模型评估：使用交叉验证、留出验证等方法评估优化后的模型性能，评估指标包括准确率、召回率、F1值等。

*诊断分析：分析模型的预测结果，识别模型的优势和劣势，并找出需要进一步优化的方面。

杂草学模型优化应用

杂草学模型优化在以下应用中发挥着重要作用：

*杂草分布预测：建立基于模型的杂草分布预测系统，预测特定区域杂草的类型和密度。

*杂草管理决策：开发基于模型的决策支持系统，根据杂草分布、环境条件和经济因素，为农户推荐最佳的杂草管理方案。

*杂草耐药性监测：建立杂草耐药性预测模型，监测杂草对除草剂的耐药性趋势，指导除草剂合理使用策略。

*农田中杂草动态模拟：构建杂草动态模拟模型，模拟杂草生长发育、种群动态和与作物之间的竞争关系，优化作物管理措施。

结论

杂草学模型优化是一种有效的技术，可以提高杂草学模型的准确性和预测能力，为杂草管理提供科学的决策支持。通过优化模型结构、参数、数据和评估