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1. 作物模型研發(fā)：獨(dú)立完成基于 Python 的玉米、水稻生長(zhǎng)模型的開發(fā)，各版塊 RMSE 均能達(dá)到80%以上。通過(guò)深入研究作物生理學(xué)和生長(zhǎng)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(zhǔn)確度和可靠性。
2. 數(shù)據(jù)處理分析及模型驗(yàn)證：基于 EXCEL和 Python 對(duì)作物生理生產(chǎn)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理分析，對(duì)比觀測(cè)值與模擬值之間差異，提高模型準(zhǔn)確度。指出問(wèn)題所在并以報(bào)告形式與相關(guān)部門進(jìn)行分享，避免下次出現(xiàn)相同問(wèn)題。同時(shí)，對(duì)數(shù)據(jù)處理和分析方法進(jìn)行優(yōu)化，提高了工作效率和數(shù)據(jù)處理的準(zhǔn)確性。
3. 算法優(yōu)化與創(chuàng)新：完成玉米生育期、出苗水時(shí)間及用量計(jì)算、玉米灌漿速率算法、SPAD 值對(duì)玉米氮素診斷等算法的優(yōu)化與創(chuàng)新，并實(shí)際應(yīng)用到公司 APP 中，提升了模型的準(zhǔn)確度和用戶的使用感，并將創(chuàng)新算法進(jìn)行專利申請(qǐng)。通過(guò)不斷探索和嘗試，為公司帶來(lái)了新的技術(shù)和競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)。
4. 理論與實(shí)際結(jié)合：常于田間實(shí)際調(diào)研，收集農(nóng)場(chǎng)對(duì) APP 使用和數(shù)據(jù)采集的情況和問(wèn)題，將所反映的問(wèn)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(shí)現(xiàn)的難易程度。通過(guò)與實(shí)際工作緊密結(jié)合，不斷完善和改進(jìn)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(jì)：綜合考慮作物營(yíng)養(yǎng)吸收曲線、文獻(xiàn)、測(cè)土數(shù)據(jù)報(bào)告以及地方施肥標(biāo)準(zhǔn)對(duì)作物的種植方案進(jìn)行科學(xué)設(shè)計(jì)，并通過(guò)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(jì)時(shí)效率的提高。通過(guò)深入研究作物生長(zhǎng)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(yàn)及溝通協(xié)調(diào)能力，日常獨(dú)立與技術(shù)、遙感、產(chǎn)品、運(yùn)營(yíng)、大客戶部門進(jìn)行技術(shù)分享與產(chǎn)品需求溝通，推進(jìn)項(xiàng)目的實(shí)施。通過(guò)積極與其他部門合作，促進(jìn)了公司內(nèi)部的知識(shí)共享和技術(shù)交流，提高了團(tuán)隊(duì)的協(xié)作效率和項(xiàng)目實(shí)施的成功率。

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