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1. 作物模型研發(fā)：獨立完成基于 Python 的玉米、水稻生長模型的開發(fā)，各版塊 RMSE 均能達到80%以上。通過深入研究作物生理學(xué)和生長規(guī)律，優(yōu)化了模型的算法和參數(shù)設(shè)置，提高了模型的準確度和可靠性。
2. 數(shù)據(jù)處理分析及模型驗證：基于 EXCEL和 Python 對作物生理生產(chǎn)數(shù)據(jù)進行處理分析，對比觀測值與模擬值之間差異，提高模型準確度。指出問題所在并以報告形式與相關(guān)部門進行分享，避免下次出現(xiàn)相同問題。同時，對數(shù)據(jù)處理和分析方法進行優(yōu)化，提高了工作效率和數(shù)據(jù)處理的準確性。
3. 算法優(yōu)化與創(chuàng)新：完成玉米生育期、出苗水時間及用量計算、玉米灌漿速率算法、SPAD 值對玉米氮素診斷等算法的優(yōu)化與創(chuàng)新，并實際應(yīng)用到公司 APP 中，提升了模型的準確度和用戶的使用感，并將創(chuàng)新算法進行專利申請。通過不斷探索和嘗試，為公司帶來了新的技術(shù)和競爭優(yōu)勢。
4. 理論與實際結(jié)合：常于田間實際調(diào)研，收集農(nóng)場對 APP 使用和數(shù)據(jù)采集的情況和問題，將所反映的問題整理，思考 APP 功能的優(yōu)化與創(chuàng)新，并以 PPT 的形式與產(chǎn)品、技術(shù)探討功能實現(xiàn)的難易程度。通過與實際工作緊密結(jié)合，不斷完善和改進工作方法，提高了工作效率和成果質(zhì)量。
5. 種植方案設(shè)計：綜合考慮作物營養(yǎng)吸收曲線、文獻、測土數(shù)據(jù)報告以及地方施肥標準對作物的種植方案進行科學(xué)設(shè)計，并通過大量資料自行整理出一套玉米通用需肥規(guī)律，基于此規(guī)律設(shè)定玉米的基肥追肥量和灌溉量，便于后續(xù)方案設(shè)計時效率的提高。通過深入研究作物生長規(guī)律和土壤特性，為公司提供了科學(xué)的種植方案和施肥建議。
6. 跨部門分享交流：具有產(chǎn)品相關(guān)經(jīng)驗及溝通協(xié)調(diào)能力，日常獨立與技術(shù)、遙感、產(chǎn)品、運營、大客戶部門進行技術(shù)分享與產(chǎn)品需求溝通，推進項目的實施。通過積極與其他部門合作，促進了公司內(nèi)部的知識共享和技術(shù)交流，提高了團隊的協(xié)作效率和項目實施的成功率。

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畢業(yè)設(shè)計：水稻生長模擬模型RiceSM軟件設(shè)計

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