【摘 要】
:
现阶段,在社会发展的背景下,很多新型的培育管理方式已经出现在人们的视野中,能有效帮助农户增加农作物的产量。鉴于此,文章围绕不同栽培管理方式对毛豆产量的影响进行分析,以期为我国毛豆种植水平提升提供助力。
论文部分内容阅读
现阶段,在社会发展的背景下,很多新型的培育管理方式已经出现在人们的视野中,能有效帮助农户增加农作物的产量。鉴于此,文章围绕不同栽培管理方式对毛豆产量的影响进行分析,以期为我国毛豆种植水平提升提供助力。
其他文献
当前电子商务为乡村发展带来了新的生机,为更好的推动农村电商的发展并带领小农户致富,农村逐步形成了联结农户、合作社、农业企业等利益主体的电商共富体,参与电商共富体的农户可以有效与市场对接,并享受数字红利,提高收入水平。但是当前部分小农户由于技术水平的差距被排斥在互联网市场外,与市场的关系出现断裂,电商作用效果不显著,导致小农户并不愿意加入到电商共富体中。因此探究如何激发小农户的积极性参与到电商共富体
当今社会中,全球范围内由于传染病病毒而引发疫情时有发生。自2019年底全球新型冠状病毒爆发以来,对全球的各个国家、地区、领域带来了不同的严峻挑战。生鲜食品与人们生活息息相关,是人们的日常生活的必不可少的部分。在生鲜食品供应链方面,为了缓解、解决突发疫情而引起的各种范围内的企业间供应中断的情况,从而引发生鲜食品供应链的不稳定,导致多范围内生鲜食品供应网络的中断的问题。因此,本文采用多目标优化理论和供
温室效应是受到全球性关注和重视的环境问题,供应链管理是否成功的判断也与环境可持续性紧密相关。近年来,许多国家和地区都制定了旨在消除二氧化碳等温室气体排放的政策——碳税,对于政府来说,这也是最容易实施的政策。与此同时很多学者的研究表明,碳税政策比其他碳减排政策更有效。此外,对于消费者来说,支付更高的价格去购买低碳绿色产品是可以被接受的,这也是由于其对环境问题的认知。正是由于这种市场环境,制造商会设计
受到疫情的影响,近几年来实体行业受到极大的冲击,很多的线下店铺关店,转向线上渠道经营。线上渠道主要分为平台代理和自营直销两种模式。但是近些年平台对于商家的控制变强,很多产品的佣金也是水涨船高。很多品牌的自营模式市场规模又不够大,并且存在着运营成本较高等问题。何种模式经营也成为了困扰零售商的难题。本文从单个零售商和单个平台入手,研究了在以平台为市场主导下,单代理模式、单自营模式和混合模式下零售商的定
在全球变暖的大时代背景下,突出的环境问题,快速发展的世界经济,以及更加严格的环境法律法规,让世界各国越来越重视自然资源的合理利用。越来越多的企业选择生产绿色环保产品并将其作为提升企业形象的重要策略。后新冠疫情时代下,由于疫情等因素对于日常出行的影响,让消费者的购物习惯发生了改变,首先,消费者更加倾向于购买绿色环保产品;其次,由于观察隔离和社区管制等因素,让更多的消费者,特别是年轻一代倾向于通过网购
随着第三产业带动地方经济的发展和后疫情时代下旅游业在重创之后的复兴以及突发公共卫生事件下的应急旅游供应链体系的重要性凸显,近年来旅游供应链的发展受到了社会和众多学者的关注。旅游供应链作为新兴运作模式在旅游行业逐渐兴起,其联合旅游供应商、旅游运营商、旅游代理商的集成模式在旅游业的复苏以及竞争日益激烈的旅游市场中脱颖而出,然而,通过收集和阅读大量文献之后发现,旅游供应链尚存在一些限制其发展的问题,例如
快递服务质量对物流行业的发展至关重要。当前快递服务质量研究的主要采用问卷调查、文本挖掘等方法。然而,问卷调查存在费时费力、时效性差、问卷设计较难等问题。而文本挖掘的数据来源往往是电商评论数据和网络评价数据,前者常与其他信息混杂,需单独提取有关快递服务的维度,针对性较差;后者因水军现象的存在,数据真实性存疑。相对而言,投诉网站中的快递服务投诉,针对性更强,且该类数据对其他消费者无影响,因此可信度也更
在物流业快速发展的同时,交通运输领域的环境污染、资源短缺等问题也日益凸显,电动汽车作为新能源驱动的交通工具,具有节能减排的特点;在国家及地方政策鼓励低碳物流配送的大环境下,电动汽车将逐渐替代燃油车应用到物流配送领域当中。另一方面,随着“双碳”目标的稳步推进,碳排放价格日益市场化,碳排放成本将成为交通物流成本的重要组成部分。基于此背景,本文以降低碳排放成本和能耗成本为目标,研究了电动汽车物流配送路径
随着先进制造模式和技术的不断深化与互联网时代用户个性化需求的不断冲击,数字化、智能化、精细化的生产模式是制造企业发展的必然趋势。同时,在“双碳”背景下,制造企业在寻求制造创新,探求绿色和低碳制造,坚持可持续发展等方面面临着更大的挑战。因此,如何在制造过程中整合资源,提高资源利用率,降低能源消耗,减少排放,从而实现绿色的精细化制造,已成为我国制造业需要迫切解决的瓶颈问题。本文依托经典的调度模型,着眼
物流领域的各项活动的发展与交通运输的发展息息相关,运输效率的提升依赖于道路交通的发展。对道路交通状况的预测有助于合理规划运输线路,准确把握运输所需时间,从而缩短上下游交接时长,提高物流活动效率。目前对于交通流的预测研究,主要利用道路传感器时间序列数据进行机器学习,提取时空特征进行预测。随着深度神经网络的发展,已有研究采用生成式对抗网络进行道路车流量预测,但该方法会出现梯度消失和产生数据的分布坍塌为