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英文名:college of information technology jilin agricultural university(吉林农业大学信息技术学院)

信息技术学院成立于2001年1月,学院拥有计算机科学与技术一级硕士学位授权学科和农业工程与信息技术专业硕士授权点。拥有信息与计算科学、计算机科学与技术、电子信息科学与技术、信息管理与信息系统、物联网工程等本科专业,并承担全校公共数学、大学物理、大学计算机等基础课的教学工作。

信息技术学院 下设五个专业:计算机科学与技术、信息也计算科学、电子信息技术、信息管理与信息系统、物联网工程。

并附设农业信息化工程中心,拥有一个计算机应用技术硕士学位授权点和五个本科专业:计算机科学与技术专业、信息与计算科学专业、电子信息科学与技术专业、信息管理与信息系统专业、物联网工程专业,并承担全校数学、物理基础课教学。

学院有计算机、数学、电子信息、信息管理和物理五个一级实验室。 现有教职工92人,其中教授(研究员)5人,副教授(副研究员)12人,博士与在读博士9人。

如何抓住大数据带来的机遇
尽管农业大数据意味着很多机遇,但要真真有用大数据技术,则对基础设施、信息管理模式、管理模式等方面带来挑战。有必要从以下几个方面加强工作,从而获得农业大数据的价值。
(1)政府扶持。实施大数据产业发展战略,需要运用政府威信帮助搭建起市场和企业间的沟通桥梁。政府的扶持还包括构建数据质量分析平台,建立专业机构和公众共同参与的质量打分系统,通过市场化程序对大数据分析运用服务企业进行评级,以及建立不合格主体退出机制。
(2)主体培育。农业大数据的分析运用过程中需要若干主体参与,各主体要各司其职,互相协作。所以,首先要培育一批大数据分析运用的服务企业,搭建有效沟通桥梁、进一步挖掘市场需求。其次,要提高农民,IT专家,数学家,分析师等参与者的素质,鼓励他们成为农业大数据运用的主体。
(3)计算水平提升。农业领域的计算水平的提高是关键和急迫的。要有效的运用大数据,农业必须更新计算和数据管理硬件,增强当前农业计算系统的功能。
目前来说,主要可以从下面两个方面开展:
(1)推动农业信息化建设。农业信息化是农业大数据应用的基础,但中国农业信息化起步较晚、农村资金力量和信息技术力量比较薄弱,农业领域生态区域性、过程复杂性。农业区域发展不平衡和农民文化的多层次性等缘故,中国农业信息化比较滞后。有必要通过农业信息化解决农业大数据应用领域信息服务个性化不足、实时数据采集难等问题,建设全方位、多角度、立体化、智能化、人性化与个性化的农业信息化服务,为我国农业大数据应用提供基础和原动力。
(2)发展物流网。大数据在农业的应用程度在很大程度上取决于物联网水平,因物联网而兴起的智慧农业使得农业中大数据的采集变为可能。所以,有必要发展物联网为大数据技术的运用提供数据来源或承载方式。
(4)数据开放。要有效的运用大数据,必须充分挖掘纷繁复杂数据背后的价值,转化为商业模式。政府部门统计出来的很多数据,如天气报告、土壤条件、GPS地图、水资源、市场环境、市场需求,没有公开或者开放,限制了使用者的获取。所以,政府和相关部门应积极推动农业数据开放。另外,正如前面提到的,特别值得关注的是要制定一个被广泛认可、采纳的数据格式国家标准,从而推动农业数据的开发和利用。
翻译:
How to seize the opportunities brought by big data
Although agricultural big data means that a lot of opportunities, but to really useful big data technologies, for infrastructure, a challenge of information management pattern, management pattern and so on It is necessary to work from the following several aspects to strengthen, to obtain the value of the agricultural big data
(1) the government support Big data industry development strategy, it is necessary to use the government authority to help set up a bridge between market and enterprises Government support include building data quality analysis platform, set up specialized agencies and the public participation in the quality rating system, through the marketization process of big data analysis using the service enterprise, and to establish unqualified principal exit mechanism
(2) the main cultivation Agricultural big data analysis in the process of applying need several main body participation, the main body to do their job, collaborate with each other So, first of all to cultivate a group of big data analysis using the service enterprise, set up effective communication bridge, further excavate the market demand Second, to increase farmers, IT specialists, mathematician, analysts, etc The quality of participants, encourage them to become the main body of agricultural big data using
(3) level The improvement of computing in the field of agriculture is the key and urgent To effective use of big data, agriculture must update hardware computing and data management, strengthen the function of the current agricultural computing system
At present, mainly from the following two aspects:
(1) to promote agricultural informatization construction Agricultural informatization is the foundation of agriculture big data applications, started relatively late but China's agricultural informatization, rural capital power and information technical force is weak, the agriculture ecological regional, process complexity Agricultural regional unbalanced development and peasant culture of multilayered, such as China agricultural information technology lags behind It is necessary to solve agriculture through agricultural informatization big data applications lack of personalized information service, real time data acquisition difficult problems, such as construction of all-round, multi-angle, three-dimensional, intelligent and humanization and personalization of agricultural information service, provide the basis for our country agriculture big data applications and motive power
(2) the development of logistics network Big data applications in agriculture depends to a great extent, the Internet of things, because of the Internet of things of intelligent agriculture agricultural large data collection possible So, it is necessary to develop the use of the Internet of things as the big data technology to provide data source or load mode
(4) data To effective use of big data, we must fully excavate the value behind the numerous and complicated data, into a business model Calculated by the department of the government a lot of data, such as weather, soil conditions, GPS map, water resources, market environment, market demand, there is no public or open, limits the user access So, the government and relevant departments should actively promote agricultural data In addition, as mentioned earlier, of particular concern is to make a widely recognized and adopted by national standard data format in order to impel the development and utilization of agricultural data

职业技术学院英文:Career Technical College

College 读法 英 ['kɒlɪdʒ]  美 ['kɑlɪdʒ]

n 大学;学院;学会

短语:

1、college entrance examination 高考;大学入学考试

2、college degree 大学文凭;大学学位

3、at college 在大学;在大学读书

4、college library 大学图书馆

5、junior college n 两年制专科学校,大专

例句:

Career and technical education could be expanded at a fraction of the cost of college subsidies

可以扩大职业与技术教育,而其花费仅相当于大学补贴的一部分。

扩展资料

词义辨析:

institute, university, school, college, academy这组词都有“学院,大学”的意思,其区别是:

1、institute 指设立有专门学科的学院,如外语学院、地质学院、建筑学院等。

2、university 主要指综合大学,一般由多个学院组成。当泛指大学时通常用college表示。

3、school 指大学所属的学院或系。

4、college 多指大学内的学院,分科学院或科目较少的高等学校。

5、academy 指(高等)专科院校或研究专门学术的学校。

词语用法:

1、college一般指综合大学中的学院或高等专科学校,既可用作可数名词,也可用作不可数名词。

2、在英式英语中, college可指规模较大的中学,也可指学院的建筑物或学院的全体师生。college常可用在名词前作定语。


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