一种面向蔬菜中文知识图谱表示学习的改进方法

由于TransE模型在处理不同类别关系时,忽略了同类别向量的语义差别,在对蔬菜领域知识图谱中存在的一对多、多对一和多对多的复杂属性关系进行表示学习时效果较差。本文在TransE方法的基础上,提出PTA(Path-based TransE for Attribute)模型对其进行改进。首先,将蔬菜领域实体和关系通过word2vector映射到一个低维稠密向量空间中;其次,将复杂的属性关系和上下位关系进行结合构成关系路径进行训练;并采取Mean Rank和Hits@10两个评价指标衡量表示学习模型的链接预测效果。试验结果表明:PTA模型较TransE模型在不考虑关系分类的情况下,链接预测效果有较大的提高,Mean Rank最高提前6个次序;且在对属性关系按照复杂度进行分类的情况下,链接预测Hits@10的值较TransE模型最高提高13%。     

采用双模态联合表征学习方法识别作物病害

基于深度卷积神经网络的视觉识别方法在病害诊断中表现出色,逐渐成为了研究热点。但是,基于深度卷积神经网络建立的视觉识别模型通常只利用了图像模态的数据,导致模型的识别准确率和鲁棒性,都依赖训练数据集的规模和标注的质量。构建开放环境下大规模的病害数据集并完成高质量的标注,通常需要付出巨大的经济和技术代价,限制了基于深度卷积神经网络的视觉识别方法在实际应用中的推广。该研究提出了一种基于图像与文本双模态联合表征学习的开放环境下作物病害识别模型(bimodalNet)。该模型在病害图像模态的基础上,进行了病害文本模态信息的嵌入,利用两种模态病害信息间的相关性和互补性,实现了病害特征的联合表征学习。最终bimodalNet在较小的数据集上取得了优于单纯的图像模态模型和文本模态模型的效果,最优模型组合在测试集的准确率、精确率、灵敏度、特异性和F1值分别为99.47%、98.51%、98.61%、99.68%和98.51%。该研究证明了利用病害图像和病害文本的双模态表征学习是解决开放环境下作物病害识别的有效方法。     

基于云班课平台《动物生物化学》线上线下混合式教学模式探讨

为了研究基于云班课平台的线上线下混合式教学模式,进行了《动物生物化学》线上线下混合教学实践,对获得的云班课数据和教学效果进行了分析,结果表明:64.71%的学生云班课资源学习低于60%;云班课测试分数46.16%学生在60分以下,作业/小组任务分数33.33%学生测试成绩在60分以下,教师需进一步研究增加学生自主学习积极性的方法,达到更优的教学效果。     

图书馆数字资源的馆藏保存与服务策略思考

[目的/意义]科技文献资源保存已纳入多个国家图书馆的战略规划,中国图书馆仍缺少对数字资源本地保存及服务方法,亟待明确其中的关键问题并建立工作策略。[方法/过程]针对当前国际知识产权形势以及机构对数字资源资产管理新要求,调研国内外文献保障机构的数字资源本地保存现状,梳理图书馆数字资源实现馆藏保存与服务中的关键问题,进而提出中国图书馆数字资源本地保存及服务方式。[结果/结论]数字资源本地保存涉及到知识产权保护、图书馆服务方式、保存工作持续性等问题,有必要从数字资源馆藏体系建设的角度,确定数字资源馆藏保护、本地保存、自主可控的原则,以国家协议、电子资源采购条款约定保存权益、国际合作、数字呈缴等方法来获取数字资源馆藏内容、服务权益,通过技术架构支持数字资源的“在线、近线、离线”服务策略。     

基于迁移学习的GoogLeNet果园病虫害识别与分级

为提高果树病虫害危害程度分级精度进而更好地指导果园病虫害防治，采用迁移学习技术与GoogLeNet模型相结合的方法，对6种果园作物的25类病虫害样本进行识别与危害程度分级研究；同时，探究不同数据集大小以及不同优化算法对模型性能的影响；基于MATLAB平台设计了一款可视化的病虫害识别与分级系统。结果表明:1)基于迁移学习的GoogLeNet模型，对病虫害识别精度可达99.35%，危害程度分级精度可达92.78%；2)在相同训练参数下，本研究模型比AlexNet、VGG-16、ResNet-18、SqueezeNet、原GoogLeNet及MobileNet-v2模型验证精度提高了2.38%~11.44%，并且收敛速度最快；3)本研究模型识别精度随着数据集的增大而提高；在3种优化算法中SGDM算法耗时最短且精度最高，更适合本研究模型。通过拍摄果树叶片病害区域图像，本研究设计的系统能够在0.43 s左右准确识别出果树种类、病害类型以及危害等级等信息。     

无人驾驶拖拉机研究国际竞争态势与研究热点

以无人驾驶拖拉机研究SCI论文为对象，综合利用文献计量学方法、论文内容分析法和专家咨询法，通过分析论文产出趋势、热点研究主题、领先国家及重点研究内容等，揭示无人驾驶拖拉机的发展趋势、国际竞争态势及热点方向，旨在为相关科技管理部门及时掌握相关信息、优化研究布局和项目管理提供决策支撑。      

基于BERT+BiLSTM+CRF深度学习模型和多元组合数据增广的渔业标准命名实体识别

为解决渔业标准命名实体识别任务中部分实体语料分布稀疏导致的效果不佳问题,提出了基于多元组合数据增广(data augmentation method based on multiple combination,MCA)的渔业标准命名实体识别方法,该方法融合了基于领域词典的联合替换算法(joint replacement algorithm based on domain dictionary,DDR)、基于槽点保护的随机删除算法(random deletion algorithm based on slot protection,SPD)和基于槽点保护的随机插入算法(random insertion algorithm based on slot protection,SPI)进行语料库的数据增广,首先构建"水产品名称"同类词词典和领域同义词词典,通过两个词典分别对"水产品名称"类实体和随机词进行同类词替换和同义词替换,生成新的句子,以增加目标实体数量和句子的多样性,然后在基于槽点保护的情况下对原句子分别进行随机删除和随机插入操作,在保留实体及上下文特征的情况下进一步丰富语料的多样性,提高模型的泛化能力.结果表明,采用基于融合注意力机制的BERT+BiLSTM+CRF网络模型和多元组合数据增广方法进行渔业标准命名实体识别,准确率、召回率、F1值分别达到了91.73％、88.64％、90.16％,具有较好的效果.研究表明,基于多元组合数据增广的渔业标准命名实体识别方法有效解决了部分实体样本稀疏问题,提升了渔业标准命名实体识别的整体效果.     

汇聚种业力量 建设种业强省

习近平总书记指出,"要下决心把民族种业搞上去""抓紧培育具有自主知识产权的优良品种"。中央经济工作会议将"解决好种子和耕地问题"列为2021年八大重点任务之一。种业位于农业产业链的最前端,是国家战略性、基础性、先导性、长期性、公益性的核心产业,也是决定现代农业发展和社会稳定的核心要素。     

基于超星学习通的混合式教学模式应用研究——以发酵工程课程为例

为了提高发酵工程课程的教学质量和教学效果,针对发酵工程课程的内容和特点,将互联网+技术与教学相结合,进行了基于超星学习通平台的混合式线上线下教学方式的改革,结果表明:在增强了学生自主学习能力的同时,也促进了教师的自我提升。     

网络与课堂混合模式下大学英语听力合作学习模式探讨

随着我国信息技术的迅猛发展,基于互联网开展学习已成为人们重要学习方式之一。网络技术的出现为大学英语教学带来了新的机遇与挑战,构建网络与课堂混合听力教学模式是为了进一步提升大学英语教学效率与质量,达到最佳学习效果。本文以大学英语听力课堂教学为基础,探析基于网络环境下大学英语听力合作学习模式的构建及学生学习能力的培养,将网络与课堂相结合的教学模式,以优化学生学习环境,提升教学质量与效果。