基于信息抽取的食品安全事件自动问答系统方法研究

针对从海量食品安全事件新闻报道中很难抽取出所需答案的问题，以食品安全事件语料库为研究对象，提出了一种基于信息抽取技术的自动问答系统。首先，利用深度学习模型TextCNN对用户输入的问题进行分类，得到其所属类型。其次，对于输入问题，借助Lucene搜索引擎找到其最佳匹配文档。再次，根据输入问题的类型，从食品安全事件数据库（采用信息抽取技术自动提取的一个结构化数据库）中筛选出该文档所包含的答案候选句集合。最后，利用深度学习模型Bi LSTM及基于答案候选句上下文的特征提取方法构建一个答案抽取模型，该模型能从给定的答案候选句集合中提取出最终答案。为检查基于食品安全事件数据库的答案候选句筛选方式及基于答案候选句上下文的特征提取方式对整个自动问答系统性能的影响，进行了多种比较实验，结果表明含有基于食品安全事件数据库的答案候选句筛选方式和基于答案候选句上下文的特征提取方式的问答系统表现最佳，其回答准确率达到44%。这相比于传统的问答系统，具有明显的优势。     

基于深度学习的大豆生长期叶片缺素症状检测方法

为了检测作物叶片缺素,提出了一种基于神经网络的大豆叶片缺素视觉检测方法。在对大豆缺素叶片进行特征分析后,采用深度学习技术,利用Mask R-CNN模型对固定摄像头采集的叶片图像进行分割,以去除背景特征,并利用VGG16模型进行缺素分类。首先通过摄像头采集水培大豆叶片图像,对大豆叶片图像进行人工标记,建立大豆叶片图像分割任务的训练集和测试集,通过预训练确定模型的初始参数,并使用较低的学习率训练Mask RCNN模型,训练后的模型在测试集上对背景遮挡的大豆单叶片和多叶片分割的马修斯相关系数分别达到了0.847和0.788。通过预训练确定模型的初始参数,使用训练全连接层的方法训练VGG16模型,训练的模型在测试集上的分类准确率为89.42%。通过将特征明显的叶片归类为两类缺氮特征和4类缺磷特征,分析讨论了模型的不足之处。本文算法检测一幅100万像素的图像平均运行时间为0.8 s,且对复杂背景下大豆叶片缺素分类有较好的检测效果,可为农业自动化生产中植株缺素情况估计提供技术支持。     

Evaluation of Dynamic Structural Disorders in the Upper Airways and Applied Rein Tension in Healthy Dressage Horses During Riding in Different Gaits and Head–Neck Positions

Flexion of the horse’s head and neck during dressage riding reduces the pharyngeal lumen with the risk of increased upper airway resistance and upper airway obstructions. According to the Fédération Equestre Internationale, hyperflexion is achieved through force, whereas the position low–deep–round is nonforced. The objectives of this study were to evaluate (1) applied rein tension and (2) dynamic structural disorders in the upper airways in dressage horses in different gaits and different head–neck positions (HNPs). Overground endoscopy (OGE) and rein tension were evaluated in 13 clinically healthy and high-performance Warmblood dressage horses while being ridden in a standardized program comprised of four different gaits (halt, walk, trot, and canter) and in four HNPs (unrestrained, competition frame, hyperflexion, and low–deep–round). All included horses were able to achieve the desired HNPs. The HNP low–deep–round showed significantly lower rein tension than competition frame (P < .001) and hyperflexion (P < .001). An association was found between dynamic structural disorders in the upper airway tract evaluated by OGE and head–neck flexion, but this association was not linked to the degree of flexion. The HNP hyperflexion was neither associated with greater rein tension nor severe dynamic structural disorders than the HNP competition frame. This study confirms that low–deep–round is a nonforced position, in contrast to hyperflexion. Further studies are needed to evaluate whether dynamic structural disorders are a result of flexion or if the degree of flexion has an impact.     

不同温度下TMV侵染枯斑三生烟的LncRNA差异表达

【目的】 筛选不同温度下烟草花叶病毒（Tobacco mosaic virus,TMV）侵染后枯斑三生烟（Nicotiana tabacum var. Samsun NN）差异表达的长链非编码RNA（long non-coding RNA,lncRNA）,研究lncRNA在枯斑三生烟抗性反应中的作用。【方法】 N基因的温度敏感性使枯斑三生烟在25℃时具备对TMV的抗性、在31℃抗性丧失,在这两个温度条件下对枯斑三生烟接种TMV和磷酸盐缓冲盐水（phosphate buffered saline,PBS）,48 h后提取系统叶总RNA,构建链特异性文库后进行深度测序。对测序结果进行过滤后利用HTSeq将有效数据与近缘品种TN90（N. tabacum var. TN90）基因组比对,筛选得到lncRNA后利用FPKM法估计lncRNA的表达水平。通过edgeR筛选差异表达lncRNA（differentially expressed lncRNA,DElncRNA）,并利用qRT-PCR技术对这一结果进行验证。通过共定位及共表达分析预测DElncRNA的靶基因,通过参考基因组注释、GO和KEGG富集分析研究靶基因的功能。【结果】 4个处理共12个样本经lncRNA-seq各测得约8 000万条clean reads,共获得4 737条已知lncRNA、40 169条新lncRNA。其中64个lncRNA在不同温度条件下TMV侵染后存在差异表达,qRT-PCR测定结果显示这些lncRNA的测序正确率在80%左右,表明本研究所得测序数据具备较高的可信度。对DElncRNA进行靶基因预测,发现一些基因同时被25℃下调和31℃上调的DElncRNA靶向。靶基因注释功能丰富,主要参与植物抗病、激素和代谢等生理过程。部分可能与激素通路相关的lncRNA,在25℃下TMV侵染时呈现下调趋势,而在31℃下TMV侵染则呈现上调趋势。GO富集分析显示靶基因主要参与构成膜、囊泡等组分,具备钙、钾离子通道抑制剂活性等分子功能,使相应离子得以转运引发随后的反应,同时也参与发病、抗原加工和呈现、细胞分裂素代谢等生理过程。KEGG分析发现靶基因显著富集在植物激素信号转导通路,25℃下调和31℃上调的DElncRNA靶基因同时富集在激素信号传导、ABC运输蛋白、苯丙烷类生物合成等通路。【结论】 不同温度（25℃和31℃）条件下TMV侵染枯斑三生烟后,长链非编码RNA差异表达,DElncRNA通过作用于激素信号传导、物质转运等过程参与寄主系统获得性抗性反应。研究结果可为揭示植物系统获得性抗性中lncRNA的调控功能以及新型抗病毒技术开发提供依据。     

医学图像精细化分割方法研究

指出了深度学习方法在医学图像分割中取得较大的进展,但医学图像处理的复杂性使得全自动分割方法难以取得较好的分割效果。在卷积网络分割的基础上,结合应用场景使用适当的后处理手段来提升图像的分割效果是一种比较有临床意义的研究方法。主要研究了基于概率图的全连接条件随机场模型和基于用户交互的深度编辑网络,并分析总结了这两种方法的实现原理和各自优势,并对未来的研究工作进行了一些展望。     

秸秆深还机具特点和作业效率分析

秸秆深埋还田(秸秆深还)作为一种新兴的秸秆还田模式,其机具有别于地表覆盖还田和铧式犁翻压还田。为了科学管理、合理运用秸秆深还机械,提高机组的作业效率,在调查测试秸秆深还作业的基础上,对机具的特点进行了分析,同时对测试机组分别进行了时间利用率和作业效率分析。结果表明:对于各个机具的作业时间利用率和总作业效率影响因素有所不同。作业速度、幅宽、故障维修和地头转向是影响机械作业效率的主要因素。根据调查和分析的结果,针对秸秆深还作业中存在的问题提出了机组的合理运行模式。     

机械化深施肥技术及推广

机械化深施肥技术是作物施肥作业的技术创新,可提高作业效率、肥料利用率和作物产量.但机械化深施肥技术要达到普及推广,还须采取多种措施:加大推广示范和政策扶持力度,加强深施肥技术的农机与农艺配套研究,研究制定机械施肥作业技术标准;农机制造企业要提高产品性能和质量,提高设备使用的可靠性;同时,化肥生产企业也应参与研究,共同开发与深施技术配套的肥料.     

Gene cloning of ZmMYB59 transcription factor in maize and its expression during seed germination in response to deep‐sowing and exogenous hormones

Discovering the key genes responsible for deep‐sowing germination is very meaningful to cultivate maize varieties with strong germination ability in soil. In this study, ZmMYB59 gene whose functions remain unknown was successfully cloned. Subcellular localization showed that ZmMYB59 was localized in the nucleus. By analysing cis‐acting elements of its promoter sequence, many elements of MYB binding domain responsive to hormones (particularly gibberellin, GA) were found. On this basis, ZmMYB59 expression in different sowing depths, germination stages, tissues and treatments was analysed by real‐time PCR. ZmMYB59 expression levels in embryos or seedlings were significantly decreased with the increase in sowing depth at 2 days or 4 days after sowing (DAS). Further analysis showed that its expression in mesocotyls was also significantly downregulated with the increase in sowing depth at both 6 DAS and 8 DAS. Similarly, seed soaking with 10^‐5 M GA₃ inhibited ZmMYB59 expression in mesocotyls at 3 DAS. These results suggest that ZmMYB59 may play a negative regulatory role in seed germination in deep soil and the regulation is involved in GA signalling pathway.     

The Influences of Surrounding Rock Deformation in Deep Roadway under Different Supporting Structures

随着煤矿开采深度的不断增加，围岩变形特征更加复杂。基于ANSYS数值模拟软件，研究4种不同支护条件下深部巷道围岩的变形情况，研究结果表明：30MPa原岩应力作用下，联合支护产生的水平位移和垂直位移都要比其他支护小，变形影响区域也最小，最为适合围岩地质条件较差的巷道。