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随着科技的飞速发展，人工智能在各个领域的应用日益广泛。其中，卷积神经网络（CNN）作为一种强大的深度学习模型，在图像识别、目标检测、图像分类等方面表现出色。在我国，CNN在草地监测领域的应用也日益受到关注。本文将探讨CNN在草地监测中的应用及其前景。 一、CNN在草地监测中的应用 1. 草地分类 草地分类是草地监测的基础，通过CNN可以对草地进行分类，如草地类型、植被覆盖度等。传统的草地分类方法主要依赖于人工经验，效率低下且容易出错。而CNN可以自动学习图像特征，提高分类准确率。 2. 草地病虫害检测 草地病虫害是影响草地生态环境和草地生产力的重要因素。CNN可以用于草地病虫害的检测，通过分析图像特征，识别出病虫害发生的区域和程度，为草地病虫害防治提供依据。 3. 草地水分含量监测 草地水分含量是影响草地生态环境和草地生产力的重要因素。CNN可以用于草地水分含量的监测，通过分析图像特征，判断草地水分状况，为草地灌溉和水资源管理提供依据。 4. 草地植被动态监测 草地植被动态监测是草地监测的重要内容。CNN可以用于草地植被动态监测，通过分析图像序列，了解草地植被的生长变化，为草地资源管理和保护提供依据。 二、CNN在草地监测中的优势 1. 自动化程度高 CNN可以自动学习图像特征，无需人工干预，提高监测效率。 2. 准确率高 CNN在图像识别、目标检测等方面具有很高的准确率，为草地监测提供可靠的数据支持。 3. 可扩展性强 CNN可以应用于多种草地监测任务，如草地分类、病虫害检测、水分含量监测等，具有很好的可扩展性。 三、CNN在草地监测中的前景 1. 技术不断成熟 随着深度学习技术的不断发展，CNN在草地监测中的应用将更加广泛，监测精度和效率将进一步提高。 2. 数据资源丰富 我国草地资源丰富，为CNN在草地监测中的应用提供了充足的数据资源。 3. 政策支持 我国政府高度重视草地生态环境保护和草地资源管理，为CNN在草地监测中的应用提供了政策支持。 总之，CNN在草地监测中的应用具有广阔的前景。随着技术的不断成熟和数据资源的丰富，CNN将为我国草地监测和草地资源管理提供有力支持，为我国草地生态环境保护和可持续发展做出贡献。

财联社 9 月 2 日讯（编辑 刘蕊）当地时间周一，日本邮储银行表示，将在 2026 财年末推出数字日元，以方便储户进行数字金融交易。 此举突显出，越来越多的日本国内实体正利用区块链技术来简化金融交易。日本邮储银行是日本散户存款最多的银行，该行拥有 1.2 亿个储户账户，这些账户上共持有约 190 万亿日元（约合人民币 91889 亿元）的存款。该行此举将能够方便其储户使用代币更轻松地进行代币化证券结算。日本邮储银行在声明中表示，该行将为其储户推出 DeCurret DCP 公司开发的数字货币 "DCJPY"。DeCurrent DCP 公司由日本最大的金融公司三菱日联金融集团等多家机构支持。一旦推出，日本邮储银行的储户可以将日元兑换成数字日元 DCJPY，用于数字证券和其他基于区块链的资产的即时交易。兑换过程不收取任何费用。该计划的目标是在下一个财政年度内，帮助用户使用数字日元购买公司债券等小规模金融产品。考虑到交易结算时间能够从几天缩短到即时，此举有望吸引更多年轻消费群体。日本邮储银行和 DeCurrent DCP 公司在声明中表示：" 我们正在考虑的代币化存款货币将使用区块链技术提供即时、透明的交易。"DCJPY 这样的数字日元是一种基于区块链的存款货币，完全由法定日元 1:1 支持。它与稳定币不同——数字日元在许可网络运行，代表直接银行存款；而稳定币是一种旨在通过通常与法定货币挂钩来保持恒定价值的加密货币。据日媒报道称，日本金融服务局计划于今年秋季批准其首个以日元计价的稳定币，该稳定币由总部位于东京的金融科技公司 JPYC 发行。