![基于大数据的农业现代化智能化种植模式推广策略_第1页](http://file4.renrendoc.com/view14/M04/03/22/wKhkGWdgnw-AZ9FSAALFUeyBVLM276.jpg)
![基于大数据的农业现代化智能化种植模式推广策略_第2页](http://file4.renrendoc.com/view14/M04/03/22/wKhkGWdgnw-AZ9FSAALFUeyBVLM2762.jpg)
![基于大数据的农业现代化智能化种植模式推广策略_第3页](http://file4.renrendoc.com/view14/M04/03/22/wKhkGWdgnw-AZ9FSAALFUeyBVLM2763.jpg)
![基于大数据的农业现代化智能化种植模式推广策略_第4页](http://file4.renrendoc.com/view14/M04/03/22/wKhkGWdgnw-AZ9FSAALFUeyBVLM2764.jpg)
![基于大数据的农业现代化智能化种植模式推广策略_第5页](http://file4.renrendoc.com/view14/M04/03/22/wKhkGWdgnw-AZ9FSAALFUeyBVLM2765.jpg)
版权说明:本文档由用户提供并上传,收益归属内容提供方,若内容存在侵权,请进行举报或认领
文档简介
基于大数据的农业现代化智能化种植模式推广策略TOC\o"1-2"\h\u7928第一章:引言 2319431.1研究背景 2260341.2研究目的与意义 396901.3研究内容与方法 311993第二章:大数据在农业现代化中的应用概述 3186652.1大数据的定义与特点 4264282.2大数据在农业领域的应用现状 4255162.3大数据在农业智能化种植中的价值 420818第三章:智能化种植模式的关键技术 5255823.1物联网技术 5194923.2人工智能技术 5233813.3数据分析与挖掘技术 67797第四章:农业现代化智能化种植模式的构建 6272434.1模式框架设计 6205334.1.1数据采集与处理模块 6257964.1.2模型建立与优化模块 7113944.1.3决策支持模块 7326294.1.4执行与反馈模块 763434.2数据采集与处理 792794.2.1数据采集 745364.2.2数据处理 759164.3模型建立与优化 7259114.3.1模型构建 8186934.3.2模型优化 8144434.3.3模型应用 818997第五章:智能化种植模式推广策略分析 891085.1政策与法规支持 879865.2技术服务体系构建 8146795.3农业信息化基础设施建设 85981第六章:智能化种植模式的经济效益分析 9157716.1成本效益分析 9309466.1.1投资成本分析 9123406.1.2运营成本分析 9136266.1.3成本效益分析 9127746.2产业带动效应 9129536.2.1促进农业产业链升级 10160116.2.2带动相关产业发展 10230446.3社会效益评估 10198086.3.1提高农业从业者素质 10222436.3.2促进农村经济发展 10124876.3.3提高农业可持续发展能力 107236第七章:智能化种植模式的环境影响评价 1063967.1生态环境效益 1095277.2农药化肥使用减少 11311197.3农业废弃物处理 1120700第八章:国内外智能化种植模式案例分析 11203918.1国内案例分析 11338.1.1案例一:江苏省智能化种植模式 11305478.1.2案例二:新疆智能化棉花种植模式 1126328.1.3案例三:黑龙江省智能化水稻种植模式 11287958.2国外案例分析 1216978.2.1案例一:美国智能化种植模式 12143738.2.2案例二:以色列智能化种植模式 1274598.2.3案例三:荷兰智能化种植模式 12166938.3案例对比与启示 1223758第九章:智能化种植模式推广的障碍与对策 13122359.1障碍分析 13199499.1.1技术障碍 13217379.1.2人才障碍 13265589.1.3资金障碍 1351389.2对策建议 1330839.2.1技术对策 13273809.2.2人才对策 141709.2.3资金对策 14213499.3实施步骤 14240799.3.1调查研究 14148999.3.2制定方案 14254229.3.3实施推广 14229419.3.4监测评估 14254029.3.5总结经验 1431858第十章:结论与展望 142343910.1研究结论 15591510.2研究局限 15364710.3研究展望 15第一章:引言1.1研究背景科技的飞速发展,大数据技术在各个行业中的应用日益广泛。农业作为我国国民经济的基础产业,其现代化进程尤为重要。我国高度重视农业现代化建设,明确提出要推进农业供给侧结构性改革,实现农业产业升级。在此背景下,农业智能化种植模式应运而生,成为农业现代化的重要方向。大数据技术在农业领域的应用,可以实现对农田环境、作物生长状态、市场行情等方面的实时监测和分析,为农业生产提供科学依据。但是当前我国农业智能化种植模式的推广尚处于起步阶段,面临着诸多挑战。因此,研究基于大数据的农业现代化智能化种植模式推广策略,对于推动我国农业现代化具有重要意义。1.2研究目的与意义本研究旨在探讨基于大数据的农业现代化智能化种植模式的推广策略,以期实现以下目的:(1)分析我国农业智能化种植模式的现状及存在的问题,为政策制定者提供决策依据。(2)梳理大数据技术在农业领域的应用案例,总结成功经验,为农业智能化种植模式的推广提供借鉴。(3)提出基于大数据的农业智能化种植模式推广策略,为我国农业现代化建设提供理论支持。本研究的意义主要体现在以下几个方面:(1)有助于推动我国农业现代化进程,提高农业产值和效益。(2)有助于提高农民素质,培养新型职业农民,促进农民增收。(3)有助于优化农业产业结构,提高农业产业链的协同效应。1.3研究内容与方法本研究主要从以下几个方面展开:(1)分析我国农业智能化种植模式的现状及存在的问题。(2)梳理大数据技术在农业领域的应用案例,总结成功经验。(3)探讨基于大数据的农业智能化种植模式推广策略。(4)通过实地调查、访谈、案例分析等方法,收集相关数据,对研究内容进行实证分析。(5)结合理论分析和实证研究结果,提出基于大数据的农业智能化种植模式推广策略。第二章:大数据在农业现代化中的应用概述2.1大数据的定义与特点大数据,顾名思义,指的是数据量巨大、类型繁多的数据集合。从技术层面讲,大数据是指从各种来源收集而来的数据,经过有效整合、清洗和处理,形成有价值的信息资源。大数据的特点主要体现在四个方面:大量、多样、快速和价值。大量:大数据的数据量通常在PB级别以上,甚至达到EB级别。多样:大数据涵盖了结构化数据、半结构化数据和非结构化数据,数据类型丰富。快速:大数据的处理速度要求高,强调实时性。价值:大数据中蕴含着丰富的信息,具有很高的价值。2.2大数据在农业领域的应用现状互联网、物联网、云计算等技术的发展,大数据在农业领域的应用越来越广泛。以下是一些大数据在农业领域的应用现状:(1)农业生产管理:利用大数据分析技术,对农业生产过程中的各种数据(如土壤、气象、作物生长等)进行实时监测和分析,为农业生产提供决策支持。(2)农业市场分析:通过大数据分析,了解农产品市场供需情况、价格波动等,为农产品营销提供数据支持。(3)农业产业链优化:运用大数据技术,整合产业链上下游资源,提高农业产业效益。(4)农业科技创新:大数据在农业科研中的应用,有助于加快农业科技创新步伐,提高农业科技成果转化率。(5)农业金融服务:大数据在农业信贷、保险等方面的应用,有助于降低金融风险,提高金融服务效率。2.3大数据在农业智能化种植中的价值大数据在农业智能化种植中的应用价值主要体现在以下几个方面:(1)提高农业生产效率:通过大数据分析,实现对农业生产过程的精细化管理,降低生产成本,提高产量和品质。(2)优化农业资源配置:大数据分析有助于合理配置农业生产资源,提高资源利用效率。(3)提升农业防灾减灾能力:大数据技术可以实时监测农业灾害,为防灾减灾提供决策支持。(4)促进农业科技创新:大数据在农业科研中的应用,有助于推动农业科技创新,提高农业科技水平。(5)增强农业市场竞争力:大数据分析可以帮助农业企业了解市场需求,提高农产品竞争力。(6)促进农业可持续发展:大数据技术在农业生产中的应用,有助于实现农业可持续发展,保护生态环境。第三章:智能化种植模式的关键技术3.1物联网技术物联网技术是智能化种植模式的基础,其通过将传感器、控制器、智能终端等设备与网络相连接,实现农业生产环境的实时监控和智能化管理。在物联网技术的支持下,农业生产者可以实时获取作物生长环境的数据,如土壤湿度、温度、光照等,从而为作物生长提供最佳的环境条件。物联网技术在智能化种植模式中的应用主要包括以下几个方面:(1)作物生长环境监测:通过传感器实时监测土壤湿度、温度、光照等环境参数,为作物生长提供数据支持。(2)智能灌溉:根据土壤湿度、作物需水量等信息,实现自动灌溉,提高水资源利用效率。(3)病虫害监测与防治:通过图像识别等技术,实时监测作物病虫害发生情况,及时采取防治措施。(4)农产品质量追溯:利用物联网技术,实现农产品从种植、加工到销售的全过程追溯,提高农产品质量。3.2人工智能技术人工智能技术在智能化种植模式中起着关键作用,其通过机器学习、深度学习等方法,对大量农业数据进行处理和分析,为农业生产提供智能化决策支持。人工智能技术在智能化种植模式中的应用主要包括以下几个方面:(1)作物生长预测:通过分析历史数据,建立作物生长模型,预测未来生长情况,为农业生产者提供决策依据。(2)智能施肥:根据土壤养分、作物需肥规律等信息,实现智能施肥,提高肥料利用率。(3)病虫害智能识别与防治:利用深度学习技术,实现对病虫害的智能识别和防治。(4)农产品市场预测:通过分析历史市场数据,预测未来农产品价格走势,为农业生产者提供市场参考。3.3数据分析与挖掘技术数据分析与挖掘技术在智能化种植模式中发挥着重要作用,其通过对大量农业数据的挖掘和分析,发觉潜在的价值信息,为农业生产提供智能化决策支持。数据分析与挖掘技术在智能化种植模式中的应用主要包括以下几个方面:(1)作物生长规律分析:通过分析历史数据,挖掘作物生长规律,为农业生产者提供种植建议。(2)病虫害发生规律分析:通过对病虫害发生数据的挖掘,发觉病虫害发生规律,为防治工作提供依据。(3)农产品市场趋势分析:通过分析市场数据,发觉农产品价格波动规律,为农业生产者提供市场预测。(4)农业生产效益分析:通过对农业生产成本、产量等数据的挖掘,评估农业生产效益,为农业生产者提供决策支持。第四章:农业现代化智能化种植模式的构建4.1模式框架设计农业现代化智能化种植模式的构建,首先需要进行模式框架设计。该框架主要包括以下几个部分:数据采集与处理模块、模型建立与优化模块、决策支持模块、执行与反馈模块。各部分相互协作,共同实现智能化种植的目标。4.1.1数据采集与处理模块数据采集与处理模块负责收集种植过程中的各类数据,包括气象数据、土壤数据、作物生长数据等。该模块需要具备以下功能:(1)实时采集种植环境数据,如温度、湿度、光照等;(2)采集作物生长数据,如株高、叶面积、产量等;(3)对采集到的数据进行预处理,如数据清洗、数据整合等;(4)将处理后的数据传输至模型建立与优化模块。4.1.2模型建立与优化模块模型建立与优化模块是智能化种植模式的核心,主要负责以下任务:(1)根据采集到的数据,构建作物生长模型、产量预测模型等;(2)对模型进行优化,提高预测精度和稳定性;(3)根据模型预测结果,种植决策建议。4.1.3决策支持模块决策支持模块根据模型建立与优化模块的预测结果,为种植者提供以下决策建议:(1)作物种植布局优化;(2)肥料、农药施用方案;(3)灌溉、排水方案;(4)病虫害防治方案。4.1.4执行与反馈模块执行与反馈模块负责将决策建议实施到种植过程中,并收集实施效果数据,反馈至模型建立与优化模块,以便对模型进行进一步优化。4.2数据采集与处理数据采集与处理是智能化种植模式的基础,以下是具体实施方法:4.2.1数据采集(1)气象数据采集:通过气象站、无人机等设备,实时获取温度、湿度、光照等数据;(2)土壤数据采集:利用土壤传感器,监测土壤水分、土壤肥力等指标;(3)作物生长数据采集:通过图像识别技术,监测作物生长状况。4.2.2数据处理(1)数据清洗:去除异常值、缺失值等无效数据;(2)数据整合:将不同来源、格式、类型的数据进行整合,形成统一的数据格式;(3)数据传输:将处理后的数据传输至模型建立与优化模块。4.3模型建立与优化模型建立与优化是智能化种植模式的关键,以下是具体实施方法:4.3.1模型构建(1)作物生长模型:根据采集到的气象数据、土壤数据、作物生长数据,构建作物生长模型;(2)产量预测模型:结合历史产量数据,构建产量预测模型。4.3.2模型优化(1)参数优化:通过遗传算法、粒子群算法等优化算法,调整模型参数,提高预测精度;(2)模型融合:将多种模型进行融合,提高预测稳定性。4.3.3模型应用将优化后的模型应用于实际种植过程中,为种植者提供决策建议。同时收集种植过程中的实际数据,对模型进行进一步优化。第五章:智能化种植模式推广策略分析5.1政策与法规支持政策与法规是推动智能化种植模式推广的重要保障。应制定一系列有利于农业现代化的政策,如农业科技创新政策、农业信息化政策等,以激发农业经营主体的积极性。完善相关法规体系,明确智能化种植模式的合法性、合规性,为推广工作提供法律依据。还需加强对政策执行情况的监管,保证政策落实到位。5.2技术服务体系构建技术服务体系是智能化种植模式推广的关键环节。要建立健全农业科技创新体系,加强科研机构与农业企业的合作,推动科技成果转化为实际生产力。构建多元化的技术服务模式,包括引导、企业主导、合作社参与等多种形式,满足不同地区和农户的需求。还需加强农业技术推广队伍建设,提高技术服务水平。5.3农业信息化基础设施建设农业信息化基础设施建设是智能化种植模式推广的基础。要加强农村宽带网络建设,提高网络覆盖率,为农业信息化提供基础设施保障。推动农业物联网建设,实现农业生产环境的实时监测和远程控制。还需加强农业大数据平台建设,整合各类农业数据资源,为智能化种植模式提供数据支持。在此基础上,还应加强农业信息化培训,提高农民的信息化素养,使他们更好地适应智能化种植模式。同时鼓励金融机构创新农业金融服务,为智能化种植模式提供资金支持。通过以上措施,为智能化种植模式的推广提供有力保障。,第六章:智能化种植模式的经济效益分析6.1成本效益分析6.1.1投资成本分析智能化种植模式的实施需要投入大量的资金,主要用于购买先进的农业设备、传感器、数据处理系统等。从短期来看,智能化种植模式的投资成本较高。具体包括:(1)硬件设备投资:包括智能传感器、自动化控制系统、无人机等。(2)软件系统投资:包括数据分析、决策支持、物联网等。(3)技术培训与人才引进:为提高农业从业者素质,需对其进行智能化种植技术培训,并引进相关专业人才。6.1.2运营成本分析智能化种植模式的运营成本主要包括以下几个方面:(1)设备维护成本:智能化设备在使用过程中需要定期维护和更新。(2)数据传输与处理成本:数据传输和处理需要消耗一定的电力和通信资源。(3)人力资源成本:智能化种植模式需要一定数量的人力资源进行管理、维护和操作。6.1.3成本效益分析通过对智能化种植模式的投资成本和运营成本进行分析,可以发觉以下优势:(1)降低生产成本:智能化种植模式能够提高农业生产效率,减少人力、物力和财力资源的浪费。(2)提高产出效益:智能化种植模式可以根据土壤、气候等条件自动调整种植策略,提高作物产量和品质。(3)降低市场风险:智能化种植模式可以实时监测市场变化,及时调整种植结构,降低市场风险。6.2产业带动效应6.2.1促进农业产业链升级智能化种植模式的推广可以带动农业产业链的升级,包括:(1)前端:种子、化肥、农药等生产资料的生产和供应。(2)中端:种植、养殖、加工等环节的自动化、智能化改造。(3)后端:农产品销售、物流、电商等环节的整合与升级。6.2.2带动相关产业发展智能化种植模式的推广还将带动以下产业的发展:(1)农业装备制造业:为智能化种植模式提供所需的硬件设备。(2)信息技术产业:为智能化种植模式提供软件支持和服务。(3)农业服务业:提供农业技术培训、咨询、金融等服务。6.3社会效益评估6.3.1提高农业从业者素质智能化种植模式的推广有助于提高农业从业者的素质,包括:(1)技术培训:使农业从业者掌握智能化种植技术。(2)人才培养:引进相关专业人才,提升农业产业链整体水平。6.3.2促进农村经济发展智能化种植模式的推广有助于促进农村经济发展,包括:(1)提高农民收入:通过提高作物产量和品质,增加农民收入。(2)带动就业:智能化种植模式的发展将创造更多的就业机会。(3)优化产业结构:促进农村产业结构调整,实现产业转型升级。6.3.3提高农业可持续发展能力智能化种植模式的推广有助于提高农业可持续发展能力,包括:(1)资源利用效率:提高土地、水资源等资源的利用效率。(2)生态环境保护:减少化肥、农药的使用,保护生态环境。(3)农业废弃物处理:智能化种植模式有助于农业废弃物的资源化利用。第七章:智能化种植模式的环境影响评价7.1生态环境效益智能化种植模式的推广,对生态环境效益的改善具有显著作用。智能化种植模式能够精确控制种植过程中的各项参数,如土壤湿度、光照、温度等,从而提高作物的生长效率,减少对土地的占用和压力。智能化种植模式有利于保护生物多样性,避免传统种植模式对生态环境的破坏。智能化种植模式还能有效减少农业面源污染,提高土壤质量,为我国农业可持续发展奠定基础。7.2农药化肥使用减少智能化种植模式通过精确施肥、施药,有效降低了农药化肥的使用量。,智能化种植系统能够根据作物生长需求,自动调整施肥量和施肥时间,避免过量施肥导致的资源浪费和环境污染。另,智能化种植模式能够实时监测病虫害发生情况,有针对性地进行防治,减少农药使用。智能化种植模式还能提高肥料利用率,降低化肥对土壤和环境的负面影响。7.3农业废弃物处理智能化种植模式对农业废弃物的处理具有明显优势。在智能化种植过程中,农业废弃物如秸秆、农膜等可以得到有效回收和利用,减少对环境的污染。智能化种植系统能够实现农业废弃物的资源化利用,如将秸秆转化为生物质能源、有机肥料等。智能化种植模式还有助于减少农业废弃物对土壤、水源和空气的污染,提高农业生态环境质量。智能化种植模式在生态环境效益、农药化肥使用减少以及农业废弃物处理等方面具有显著优势,有助于推动我国农业现代化进程,实现可持续发展。第八章:国内外智能化种植模式案例分析8.1国内案例分析8.1.1案例一:江苏省智能化种植模式江苏省作为我国农业现代化的重要基地,积极推广智能化种植模式。以苏州市为例,该市利用大数据、物联网、云计算等技术,建立了一套智能化种植体系。通过实时监测土壤、气象、病虫害等信息,实现对农作物的精准管理,提高了农业生产效率。8.1.2案例二:新疆智能化棉花种植模式新疆是我国重要的棉花产区,新疆积极推广智能化棉花种植模式。通过引入无人机、卫星遥感、物联网等技术,实现了对棉花生长环境的实时监测,精确控制灌溉、施肥等环节,提高了棉花产量和品质。8.1.3案例三:黑龙江省智能化水稻种植模式黑龙江省是我国水稻主产区之一,该省积极推广智能化水稻种植模式。利用大数据、物联网、无人机等技术,实现了对水稻生长环境的实时监测,精确控制灌溉、施肥等环节,提高了水稻产量和品质。8.2国外案例分析8.2.1案例一:美国智能化种植模式美国是世界上农业现代化程度较高的国家之一,智能化种植模式在美国得到了广泛应用。以加利福尼亚州为例,该州利用大数据、物联网、无人机等技术,实现了对农作物的精准管理,提高了农业生产效率。8.2.2案例二:以色列智能化种植模式以色列地处干旱地区,水资源短缺。为了提高农业产量,以色列积极推广智能化种植模式。通过引入滴灌、物联网、大数据等技术,实现了对农作物的精准管理,有效提高了水资源利用率和农作物产量。8.2.3案例三:荷兰智能化种植模式荷兰是世界上农业现代化程度较高的国家之一,智能化种植模式在荷兰得到了广泛应用。以温室种植为例,荷兰利用大数据、物联网、自动化控制系统等技术,实现了对温室环境的精准控制,提高了农作物产量和品质。8.3案例对比与启示通过对国内外智能化种植模式的案例分析,可以发觉以下共同点:(1)技术创新是推动智能化种植模式发展的关键因素。无论是国内还是国外,智能化种植模式的发展都离不开大数据、物联网、无人机等先进技术的支持。(2)政策扶持和产业协同是智能化种植模式推广的重要保障。国内外案例中,和企业都给予了智能化种植模式充分的关注和支持。(3)智能化种植模式可以有效提高农业生产效率,降低生产成本,实现可持续发展。启示:(1)我国在推广智能化种植模式时,应加大对先进技术的研发投入,提高智能化种植技术水平。(2)和企业应加强合作,形成产业链协同,为智能化种植模式提供良好的发展环境。(3)结合我国国情,借鉴国外成功经验,逐步完善智能化种植模式,推动我国农业现代化进程。第九章:智能化种植模式推广的障碍与对策9.1障碍分析9.1.1技术障碍智能化种植模式的推广过程中,技术障碍是一个主要问题。具体表现在以下方面:(1)数据处理能力不足。大数据技术在农业领域的应用需要强大的数据处理能力,但目前我国农业信息化基础设施尚不完善,数据处理能力有限。(2)智能化种植设备研发滞后。虽然我国在智能化种植设备研发方面取得了一定的成果,但与发达国家相比,仍存在较大的差距。(3)技术普及程度低。智能化种植技术在我国农业领域的普及程度较低,许多农户对智能化种植技术了解不足,影响了推广效果。9.1.2人才障碍智能化种植模式的推广需要大量具备相关技能和知识的人才。目前我国农业领域人才队伍存在以下问题:(1)专业人才短缺。农业领域专业人才相对较少,尤其是具备智能化种植技术的人才更为稀缺。(2)人才培养机制不完善。农业人才培养体系尚不完善,无法满足智能化种植模式推广的需求。9.1.3资金障碍智能化种植模式的推广需要大量资金投入。目前我国农业领域资金投入存在以下问题:(1)投入不足。对农业领域的投入相对较少,无法满足智能化种植模式推广的资金需求。(2)金融支持力度不够。金融机构对农业领域的支持力度有限,难以满足智能化种植模式的资金需求。9.2对策建议9.2.1技术对策(1)加强基础设施建设。加大农业信息化基础设施建设投入,提高数据处理能力。(2)加大研发力度。鼓励企业、高校和科研机构加大智能化种植设备的研发投入,提高研发水平。(3)推广先进技
温馨提示
- 1. 本站所有资源如无特殊说明,都需要本地电脑安装OFFICE2007和PDF阅读器。图纸软件为CAD,CAXA,PROE,UG,SolidWorks等.压缩文件请下载最新的WinRAR软件解压。
- 2. 本站的文档不包含任何第三方提供的附件图纸等,如果需要附件,请联系上传者。文件的所有权益归上传用户所有。
- 3. 本站RAR压缩包中若带图纸,网页内容里面会有图纸预览,若没有图纸预览就没有图纸。
- 4. 未经权益所有人同意不得将文件中的内容挪作商业或盈利用途。
- 5. 人人文库网仅提供信息存储空间,仅对用户上传内容的表现方式做保护处理,对用户上传分享的文档内容本身不做任何修改或编辑,并不能对任何下载内容负责。
- 6. 下载文件中如有侵权或不适当内容,请与我们联系,我们立即纠正。
- 7. 本站不保证下载资源的准确性、安全性和完整性, 同时也不承担用户因使用这些下载资源对自己和他人造成任何形式的伤害或损失。
最新文档
- 2024年度教育培训合作合同标的及廉洁诚信义务2篇
- 2024年度高品质红酒购销协议示例版B版
- 2024年标准化水电安装工程承包合同版B版
- 2024年修牮工程专项施工合同版B版
- 2024年标准化建筑工地小卖部经营承包协议版
- 2024年度汽车抵押贷款专业服务合同协议3篇
- 2024年标准化冷冻食品销售代理合同模板一
- 2024年某服装公司与某设计师关于品牌合作的合同
- 2024年度个性化定制车配司机租赁合同正规范范本3篇
- 2024年度广告制作合同详细条款解析3篇
- 创新创业实战学习通超星期末考试答案章节答案2024年
- 高压氧进修汇报
- 期末 (试题) -2024-2025学年人教PEP版(2024)英语三年级上册
- 体育导论(大学体育1)(山东联盟)智慧树知到期末考试答案章节答案2024年青岛科技大学
- 化工生产仿真综合实训报告
- 生态文明通识智慧树知到期末考试答案2024年
- 邻近铁路营业线施工安全监测技术规程 (TB 10314-2021)
- 2024年山西航空产业集团有限公司招聘笔试参考题库含答案解析
- 中国少数民族传统体育智慧树知到答案章节测试2023年云南体育运动职业技术学院
- 光伏项目试验报告
- 水轮发电机组启动试验规程
评论
0/150
提交评论