本书以管理研究为基底，以农业科研管理为导向，对当前农业院所的科研管理问题展开论述，介绍了农业科研管理的现状与机遇，引导读者对农业科研管理有一个基本的了解；详细论述了农业科研单位财务管理，介绍了预算管理、科研经费管理、政府采购管理等内容。具体分析了农业科研单位科研人员管理，介绍了科研人员发展的现状、策略、绩效管理；具体研究了科研团队与建设问题。基于以上对农业科研管理各个方面的研究，综合阐述了农业科研单位科技创新成果，为农业科技创新与科研管理的未来发展提出了建设性的指导意见。

专业机构是科技管理的必然产物，目前已成为国内外科技项目管理的发展趋势。专业机构在科研项目的立项申报、过程管理、监督监管、成果评价与转化、技术推广、科普宣传等方面发挥着重要作用。建设项目管理专业机构是落实科技计划管理改革的重要任务之一，把具备条件的科研管理类事业单位等改建成规范化的项目管理专业机构，更好地推动新的5类科技计划（专项、基金等）规范高效管理，破解原有各类科技计划（专项、基金等）存在的重复、分散、封闭、低效等现象，进一步统筹科技资源，聚焦国家目标，将更好地满足实施创新驱动发展战略根本要求

植物工厂是解决未来粮食问题的技术方法，受到世界瞩目，近年来我国植物工厂发展迅速，植物工厂的一些关键技术均取得了重大突破。本书在第一版基础上以作者团队在植物工厂领域各项关键技术方面获得的具有我国自主知识产权的研究成果为核心，分析了植物工厂基本概念、发展意义以及国内外发展历程；介绍了植物工厂的工艺与系统构成、环境控制系统、LED人工光源系统、营养液栽培与控制系统、蔬菜品质调控等相关结构与配套技术体系，并介绍了我国植物工厂领域具体的技术方法、各项创新性研究成果；本书还通过对家庭微型植物工厂、典型植物工

高质量的科学数据加工和整编，是科学数据出版的重要基础，也是数据能够转化为数据资产，成为数字经济要素的必要途径。本书以农业科学数据可重复生产和可重复应用为目标，系统地介绍了在数据全生命周期及科学数据管理分析应用中，元数据、实体数据加工所涉及的农业科学数据整编加工的理论、技术体系和常用方法，包括元数据规范标准设计、数据资源编码、数据产品分类、数据安全等级划分标准制定、数据关联融合和数据集成等。

《农业人工智能基础及应用》共分为七个项目。分别为农业人工智能概述、农业领域的大数据、农业领域的云计算、农业领域的物联网技术、农业领域的机器学习技术、农业领域的计算机视觉技术和农业领域的智能机器人。主要内容包括人工智能发展规划和意义、人工智能的定义和发展历程、人工智能的类型及研究领域，大数据、云计算、物联网、机器学习、计算机视觉、智能机器人的核心技术，并针对不同的核心技术精选了许多在农业领域应用的案例，同时注意案例对学习目标的覆盖程度，使学生从感性到理性、从具体到抽象，由浅入深地学习，深化对人工智