基于深度学习的农作物检测识别研究现状及展望

深度学习是利用神经网络分析样本数据的内在特征和表达层次,学习具有多个抽象层次的数据表示的机器学习技术.本文概述了近年来深度学习技术在水果识别、农作物病害识别、农作物虫害识别、田间杂草识别、目标农作物定位等农作物检测识别领域内的研究进展,分析了目前深度学习技术存在的理论、建模、环境、成本及应用问题,提出了算法优化、应用多...     

不同融合条件对水牛体细胞核移植效果的影响

本研究主要探讨水牛体细胞核移植电融合的影响因素,以摸索出适合水牛体细胞核移植的电融合条件。结果显示:直流脉冲前施加2 .0 V交流电波能显著提高Φ<1 5 μm供体细胞的融合率及胚胎的卵裂率( P<0 .0 5 ) ,但对其存活率和囊胚率以及2 0 μm<Φ<3 0 μm供体细胞的融合率、胚胎的存活率、卵裂率及随后的囊胚发育率无显著影响( P>0 .0 5 ) ;然而无论施加交流电与否,直径2 0～3 0 μm供体细胞的囊胚率均显著高于直径小于1 5 μm供体细胞的囊胚率( P<0 .0 5 )。注核操作液中添加聚乙烯醇( PVA)对重组胚的融合率和卵裂率没有显著影响( P>0 .0 5 ) ,但激活后重组胚的存活率( 95 .83 %)及囊胚发育率( 1 1 .3 2 %)显著高于对照组的重组胚存活率( 74.77%)和囊胚率( 3 .75 %,P<0 .0 5 )。结果表明:( 1 )直流脉冲前施加2 .0 V交流电波能提高直径较小供体细胞的融合效果;( 2 )注核操作液中添加0 .1 %聚乙烯醇有利于提高水牛体细胞核移植的效果     

高处林果辅助人工自动扭摘装置设计与试验

针对当前高处林果无损采摘装置缺乏,传统人工拍打、果剪采摘方式效率低、劳动强度大、果体易损伤和攀爬采摘危险系数高等实际问题,设计了一种高处林果辅助人工自动扭摘装置,对装置的林果夹持机构和动力传动机构进行了理论分析与关键部件设计,并基于单片机技术开发了自动扭摘装置的控制系统.为检验装置对高处林果的自动扭摘功能及理论扭摘果径范围,进行了苹果和梨子2种水果的果林采摘试验.试验结果表明:苹果和梨子的采摘成功率分别为88%、82%,适宜采摘果径范围为6.3～8.3cm,单果采摘平均耗时为6.7s.装置扭摘机构与控制系统能自动协调作业,满足高处林果安全无损采收要求.     

植物抗病抗逆机理的研究概述

综述了植物抗病抗逆机理的研究进展,包括植物与病原物之间的相互作用、植物对病原物的防御途径、植物对非生物胁迫的应答、防御信号途径间形成的网络、转录因子调控基因表达的重要性。展望了该领域今后的研究方向。     

产不同色素古尼拟青霉菌株功效成分分析

为比较产不同色素古尼拟青霉菌株菌丝体功效成分的差异，本研究对产不同色素古尼拟青霉菌株及对应古尼虫草样品进行试验分析。观察其菌落形态和菌落颜色；用紫外分光光度法测定多糖和D-甘露醇含量；用HPLC法测定虫草素、腺苷、肌苷、胸苷、鸟苷、尿苷6种核苷类成分含量。结果显示，菌落背面绿色的菌株pgjt03，腺苷含量是古尼虫草样品YHCGGB0145的6倍，且虫草素、胸苷、鸟苷、尿苷含量也均达到最高，与它对应的古尼虫草样品YH—CGJT0148虫草素、腺苷、鸟苷、尿苷含量均高于其它古尼虫草；而菌落背面浅灰色的菌株pNt01，核苷类成分含量均低于其他菌株。说明古尼拟青霉产色素与功效成分之间有一定的相关性，古尼拟青霉所产色素颜色越深，功效成分的含量相对越高。通过该研究指出，菌落颜色可作为筛选古尼拟青霉菌株高产功效成分的标志之一，且菌落背面绿色的菌株pgit03，性状优良，生长较快，可作为潜在的生产菌株。     

拟黑虫草菌cnig-56固体发酵生产虫草素工艺

以虫草素含量为指标,采用正交实验优化了适合拟黑虫草(Cordyceps nigrella)菌株cnig-56固体发酵的培养基,并探讨了该菌株固体发酵的最佳条件。结果表明,菌龄为3d的拟黑虫草菌种按10%接种量接入优化的固体培养基上(配方为大米粉9.9%,青稞粉6.6%,玉米粉9.9%,蚕蛹粉3.3%,粗麸皮70.15%,KH2PO40.05%,MgSO40.1%)于24℃发酵培养30d,其产物的虫草素含量最高为101μg/g。