中国粮食进口安全综合评价研究——基于超效率DEA模型

在对粮食及粮食进口安全内涵加以界定的基础上,从粮食数量、粮食质量、粮食价格、粮食贸易、国家经济、生态环境6个方面分析中国粮食进口安全的影响因素,基于超效率DEA模型构建中国粮食进口安全评价模型。对1992—2015年中国粮食进口安全状况进行评价,结果表明,1992—2015年中国粮食进口处于安全状态,粮食进口对我国粮食价格安全和生态安全的影响程度较小,对数量安全、质量安全、贸易安全和经济安全的影响程度较大。     

实践应用视域下《园林树木学》课程创新教学建设研究

以广东理工学院应用型风景园林专业《园林树木学》课程为例,提出一种课程创新教学建设方法。从城市背景、提出"双原子"模型教学体系、基于岭南地域风格的课程教学、构建核心树种应用平台、利用知识体系提升学生风景园林规划能力5个方面研究了院校在《园林树木学》课程上的创新思路和方法。     

武夷山不同海拔高度土壤有机碳含量变化特征

为探讨土壤有机碳含量与海拔、坡度、容重、pH值的相关关系,以武夷山国家公园5个不同海拔高度45个采样点的土壤为研究对象,分析了土壤有机碳含量沿海拔梯度的分布特征,并构建了土壤有机碳含量基于主控因子的回归模型。结果表明:同一海拔高度,土壤有机碳含量随土层深度的增加而降低,且其降幅也随之变小。土壤有机碳含量变化范围为6.12~120.41 g·kg~(-1),其在土壤剖面的分布具有明显的表聚现象;同一土层深度,土壤有机碳含量随海拔高度升高而升高,但其增幅则随之变小;不同土层有机碳含量与海拔和容重分别呈极显著(P<0.01)正相关和极显著(P<0.01)负相关;土壤有机碳含量与pH值在30~40 cm土层呈显著(P<0.05)负相关,其它土层不显著;土壤有机碳含量的多元线性回归模型拟合优度高于一元线性回归模型,不同因子组合能解释不同土层有机碳含量大部分的变异,解释量介于74.1%和89.1%之间。     

基于DPSIR模型的贵州旅游业可持续发展研究

基于DPSIR模型,建立了贵州旅游业可持续发展评价指标体系。采用改进的熵值法对贵州2012—2016年旅游业可持续发展综合效益指标进行计算和分析,结果表明:贵州旅游业处于可持续发展状态。在研究成果的基础上,提出相应的对策,为贵州旅游业的可持续发展提供参考。     

基于数据分析对共享单车问题的研究

近年来共享经济飞速发展,其中出行领域快速崛起,共享单车也是其中之一。共享经济的本质和核心,是基于共享式的长尾效应,获得综合效率的大幅提增。在共享经济的背景下,我们对使用频率的追求,超过了对使用时长、使用依赖性的追求,这是对用户黏性的再一次锤炼与升级。我们正在从过分吸纳客户眼球、过分强调占有客户关注度的黏性时代,走向另一种更自然、更和谐、更轻松的商业生态关系,即"无需无扰、有需必应",在碎片化时间中,成为用户生活的效率贡献者。本文针对现行单车共享经济的问题,广泛收集相关数据,运用了概率统计学原理、假设性原则及数据量化处理等理论或方法,构建了市场饱和度模型、概率统计等模型,综合运用了MATLAB、EVIEWS及excel等软件进行数据处理和模型制图,得出了共享单车市场饱和度过量、共享单车市场格局短期内不会有较大改变,且对于学生的出行有较大的影响的结论,最后结合实际对现行共享单车市场给出合理化建议。     

黑大蜜蜂的学习与记忆研究

黑大蜜蜂是蜜蜂属的一个重要种,营露天生活,具有一定的迁徙特性。东、西方蜜蜂的学习与记忆研究一直被广泛地应用,而黑大蜜蜂的学习与记忆至今未见报道。用壬醛、正已醛2种气味运用PER模型来探究黑大蜜蜂的学习与记忆能力。结果显示,黑大蜜蜂能够很好地适应PER学习模型,它们的学习与记忆能力要高于东、西方蜜蜂的学习与记忆能力。     

基于ARIMA模型的我国大豆单产预测分析

在我国大豆单产光合潜力和"农业生态区划"(AEZ)潜力基础上,运用ARIMA(自回归单整移动平均)模型预测了2020年前我国大豆单产。结果表明:我国大豆单产最大潜力为3 400 kg·hm~(-2),而2017、2018、2019和2020年单产将分别为1 899,1 926,1 954和1 982 kg·hm~(-2),分别是最大潜力的55.85%、56.65%、57.47%和58.29%。这意味着:未来提高我国大豆单产尚有较大空间,应保持高产耕地生产力与改良中低产田土并重。研究结果旨在为我国大豆生产提供决策参考信息。     

斑节对虾Toll9受体基因免疫功能的研究与表达分析

Toll受体蛋白(Toll receptors)是一类重要的模式识别受体,在无脊椎动物先天性免疫系统中发挥重要作用。文章对斑节对虾(Penaeus monodon)新型Toll9受体基因(Pm Toll9)进行了研究:以人源胚胎肾细胞(HEK293T)成功构建体外细胞免疫模型,通过免疫印迹方法证实Pm Toll9重组真核蛋白可在HEK293T中成功表达。双荧光素酶报告系统检测发现在200 ng转染浓度处Pm Toll9对NF-κB报告基因的激活效果显著。q RT-PCR数据证明PmToll9成功激活HEK293T细胞Toll-like receptor(TLR)信号通路,促进通路下游髓样分化因子(My D88)、肿瘤坏死因子(TNF-α)和白介素(IL-10)的上调表达,同时酶联免疫吸附测定结果证明Pm Toll9可促进TNF-α蛋白表达水平显著上调。斑节对虾体内细菌刺激实验结果显示无乳链球菌(Streptococcus agalactiae)可激活Pm Toll9在肝胰腺、肠、淋巴和鳃中的表达,哈维氏弧菌(Vibrio harveyi)可显著抑制Pm Toll9在肝胰腺中的表达。提示无乳链球菌可通过Pm Toll9激活Toll信号通路,引起机体免疫防御反应,而哈维氏弧菌对此过程具有一定的抑制作用。     

基于YOLO v3与图结构模型的群养猪只头尾辨别方法

在利用视频监控技术对群养猪只进行自动行为监测时,对猪只准确定位并辨别其头尾位置对提高监测水平至关重要,基于此提出一种基于YOLO v3(You only look once v3)模型与图结构模型(Pictorial structure models)的猪只头尾辨别方法。首先,利用基于深度卷积神经网络的YOLO v3目标检测模型,训练猪只整体及其头部和尾部3类目标的检测器,从而在输入图像中获得猪只整体及头尾部所有的检测结果;然后,引入图结构模型,描述猪只的头尾结构特征,对每个猪只整体检测矩形框内的头尾部位组合计算匹配得分,选择最优的部位组合方式;对部分部位漏检的情况,采取阈值分割与前景椭圆拟合的方法,根据椭圆长轴推理出缺失部位。在实际猪场环境下,通过俯拍获得猪舍监控视频,建立了图像数据集,并进行了检测实验。实验结果表明,与直接利用YOLO v3模型相比,本文方法对头尾定位的精确率和召回率均有一定提高。本文方法对猪只头尾辨别精确率达到96.22%,与其他方法相比具有明显优势。