本书先图文并茂地简要介绍当下时兴的小型园艺产品苔藓微景观的概念、容器与材料、制作与养护知识；再用大量分解图详细介绍39幅苔藓微景观作品从构思、准备材料，到置入轻石水苔、添加培养基质、种植背景植物、铺设苔藓、放入装饰小摆件的整个制作过程，便于园艺爱好者自己动手模仿。

本书以现代生物科学理论为基础，根据葡萄生物学习性以及作者多年在葡萄生产、试验中积累的经验和**研究成果，通过图片直观讲解天工墨玉葡萄的栽培管理和加工过程中的实用技术。不仅能给葡萄一线生产人员提供新的栽培技术指南，也适合从事相关科研工作的教师和学生阅读，是一本实用性很强的葡萄栽培与加工类用书。本书共分8章，对天工墨玉葡萄的品种特性、苗木繁殖、葡萄园的建立、树体管理、土肥水管理、病虫鸟害防治、采收与采后加工进行图文并茂的讲解，并结合天津、福建、辽宁、广西、黑龙江等多地的引种表现进行了阐述，以期为全国各地天工墨玉葡萄的引种单位及葡农提供参考。

本书全面、系统、真实、科学地记述农场自2020年底至2021年自然、社会、人文各方面的历史与现状。为体现和反映延安“南泥湾精神”，突出时代特色、农垦特色和历史文化特色，将三五九旅大生产运动在此集中记述。

本手册全面系统介绍了设施蔬菜的种子处理、育苗、耕整地、移栽、直播、田间管理、环境控制、收获等作业机械的类型、构造、使用、作业质量规范、技术参数等知识和技术。主要涉及种子处理、育苗、耕整地、移栽、田间管理、环境调控、收获等设施蔬菜生产各关键环节的机械化作业技术。本手册既可作为新型职业农民的培训教材，也可供从事设施蔬菜机械的设计、研究、开发制造、试验和维修等工程技术人员使用和参考。

本书主要针对农村经济管理工作的目标、任务和特点，以提高农村经济管理水平为目的，在农业生产与经营、农户经营管理、农村经济合同管理、农户劳动力与主要生产资料管理、农户农产品销售管理、农业经济效益分析、各项收支核算、农户记账、农产品成本核算、庭院经济、种植业技术经济、农户经营计划管理、农村审计和新型农业经营主体的组织管理等方面做具体介绍。 本书可作为农村经济管理工作人员、农村干部、新型农业经营主体管理人员和广大农户参考书使用，也可供相关专业院校师生参考学习。

耕读教育将农业生产与文化教育相结合，是农林院校加强劳动教育的重要载体，也是培养大学生强农兴农使命和知农爱农情怀的重要途径。山西农业大学立足农业领域，积极探索新时代耕读教育的新模式，培养出了一批批懂农业、爱农村、爱农民的青年学子。《山西农业大学劳动教育集萃（套装共2册）》精选我校劳动教育的生动案例，“耕行沃野读知天下”分册包括讲学篇、文化篇和实践篇：“勤耕重读沃土春华”分册包括专业生产劳动教育、创新创业劳动教育、志愿服务劳动教育和日常生活劳动教育。希望《山西农业大学劳动教育集萃（套装共2册）》能为更多涉农高校拓展耕读教育工作思路，为教师和学生提供教学和研究参考。

《农业产业绿色发展生态补偿研究》从理论内涵、方法原理、政策实践3个层面系统地阐述了农业产业绿色发展生态补偿机制。综合运用理论与实践、定性与定量、宏观与微观相结合的研究方法，构建遵循市场逻辑的生态补偿机制研究框架；提出外部效应“双边界”补偿标准定价思路，融合多学科方法评估生态产品供给补偿标准；建立以外部性内部化为导向的生态补偿创新机制，探索回答农业绿色生产行为“为什么补”、“补什么”及“怎么补”等关键问题。《农业产业绿色发展生态补偿研究》为完善农业绿色发展生态补偿机制基础理论和评价方法探明了路径，为提高农业生态补偿政策效能提供了定量框架，从而有效指导和推进我国不同地区农业产业领域的生态补偿政策实践。

人类的生存离不开农业的发展，全世界都在使用或传统或先进的技术从事农业生产。但在城市化日益深入的今天，有多少人了解田野里到底在发生些什么？在采买食物时，我们是否想过购物车里食物的来源？本书对农业作了一次循序渐进的概览，先从☆基本的农业资源土壤讲起，展示了土壤的重要性，然后转向生长其上的作物和动物，进而对农产品贸易以及现代与传统农业进行了宏观的介绍。作者还总结了当代农业面临的一些有争议的问题：农业的可持续性发展、农业对野生动物和景观的影响、动物福利问题，以及气候变化和转基因生物的发展对农民的影响等。

本书主要包含7部分：第1部分为绪论，阐述了混合蛙跳算法的研究背景和意义，介绍了混合蛙跳算法的基本原理、研究现状和发展方向，并概述了本书的主要研究内容；第2部分介绍了混合蛙跳算法的参数优化方案，并采用改进正交试验方法获得了**参数方案；第3部分介绍了混合蛙跳算法的三种改进策略，提出了2种改进的混合蛙跳算法，并通过实验验证了改进算法的性能；第4部分介绍了改进混合蛙跳特征选择方法在高维生物医学数据集上的应用情况，改进混合蛙跳特征选择方法显著提高了数据集特征选择的性能；第5部分介绍了混合蛙跳算法自适应特征选择方法在高维生物医学数据集上的应用情况，自适应特征选择方法在保证数据集分类精度的同时，进一步缩短了特征选择的运行时间；第6部分提出了一种带学习因子的鸡群优化算法，将其应用到高维数据集特征选择方法中，从而提高了数据集的分类精度；第7部分总结本书所做的研究工作，并对下一步的研究内容进行了展望。

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