面向深度增强学习的网络数据流优化研究

探讨面向分布式深度增强学习框架的网络数据流优化,设计使深度学习训练能容忍无损网络的数据流优化策略。对于参数服务器同步架构,假设计算节点和服务器之间的网络通信会产生丢包,该优化策略需要保证分布式训练在无损网络中的性能。采用理论分析与实验评估相结合的方式来验证所提出策略的性能。     

机器学习在动物基因组选择中的研究进展

基因组选择是指利用覆盖在全基因组范围内的分子标记信息来估计个体育种值。利用基因组信息能够避免因系谱错误带来的诸多问题，提高选择准确性并缩短育种世代间隔。根据统计模型的不同，基因组选择方法可大致分为基于BLUP(best linear unbiased prediction, BLUP)理论的方法、基于贝叶斯理论的方法和其他方法。目前应用较多的是GBLUP及其改进方法 ssGBLUP。准确性是基因组选择模型最常用的评价指标，用来衡量真实值和估计值之间的相似程度。影响准确性的因素可以从模型中体现，大致分为可控因素和不可控因素。传统基因组选择方法促进了动物育种的快速发展，但这些方法目前都面临着多群体、多组学和计算等诸多挑战，不能捕获基因组高维数据间的非线性关系。作为人工智能的一个分支，机器学习是最贴近生物掌握自然语言处理能力的一种方式。机器学习从数据中提取特征并自动总结规律，利用该规律与新数据进行预测。对于基因组信息，机器学习无需进行分布假设，且所有的标记信息都能够被考虑进模型当中。相比于传统的基因组选择方法，机器学习更容易捕获基因型之间、表型与环境之间的复杂关系。因此，机器学习在动物基因组...     

大学生“深度辅导”长效机制模式探析

通过探讨大学生"深度辅导"的时代背景和必要性,在学校里成立"大学生辅导中心",真正搭建深度辅导平台,将深度辅导工作机制落到实处,为辅导员思想政治工作的开展,专业教学的系统管理做到有益的补充,全面促进大学生的成长成才。探索出一个时效性、个性化的深度辅导机制并能总结和推广该机制。     

水田旱耙旋耕技术及其应用

正在2009年以前,水田整地一直采用犁耕、机耙的传统耕作方式,犁耕一遍,机耙好几遍才能达到理想的碎土和平整效果,费工、费时、费水、油耗高,机具磨损大,生产成本高,致使农民增产不增收,这种落后的整地方式近几年来正在逐渐的被旱耙旋耕技术所取代。旱耙旋耕,就是利用拖拉机配带旋耕装置,在插秧前20天左右,进行水田旱耙(干耙)旋耕作业,待水灌田后,加以平整(耙一遍)就可以插秧。它可一次性完成     

施肥深度对设施葡萄产量和品质的影响

为了明确葡萄的施肥深度,以5a生红地球葡萄为研究对象,采用随机区组的方法进行了施肥深度的研究。结果表明:施肥深度以30cm效果最佳,葡萄产量及品质均达到了最优,最高产量为24.93t/hm2,糖酸比为36.03。     

马铃薯全膜覆盖栽培播深试验报告

研究表明,马铃薯全膜覆盖栽培,播深对结薯数、产量等商品性状影响明显,尤其是显著影响大薯的数量、产量和商品性,其最佳播深12 cm左右。     

益生菌与黄芪提取液联合对腹泻模型小鼠肠道功能的影响

本试验以抗生素与致病大肠杆菌来诱导肠道菌群失调性腹泻模型,考察黄芪提取液和益生菌联合应用对小鼠肠道菌群和形态结构的影响。结果表明,灌服氨苄西林钠(浓度为250 mg/m L)0.3 m L/只,处理8 h后腹腔注射大肠杆菌菌液0.3 m L(1.0×108CFU/m L),制备腹泻模型成功。联合组与益生菌组和黄芪提取液组相比,联合组腹泻显效率率为90%,抑制肠道中大肠杆菌和沙门氏菌,增殖乳酸杆菌和双歧杆菌,促进肠黏膜损伤的恢复,增加肠道绒毛长度48.94%(P0.01)和131.52%(P0.01),降低隐窝深度8.47%(P0.05)和29.70%(P0.05),促进小鼠免疫机能恢复,最终降低腹泻率。     

竹子深度脱木质素蒸煮与常规硫酸盐法蒸煮的比较

为了提高竹浆性能和减少环境污染,对福建丛生小径竹进行了实验室模拟延伸改良连续蒸煮(EMCC)和常规硫酸盐法蒸煮(CKC)的研究。结果表明,EMCC蒸煮通过分段加入蒸煮药液和在逆流段进行药液置换,比CKC具有更高的脱木质素选择性。在蒸煮相同卡伯值的竹浆时,EMCC浆比常规硫酸盐浆(CK浆)具有更高细浆得率、较低粗渣率、更高粘度和更好强度性能。在相同的打浆度下,EMCC浆抗张指数、耐破指数和撕裂指数都比常规硫酸盐浆高。     

苹果秋季管理

深翻改土、增肥壮树 9月中旬至10月上旬采用树穴、行（株)间、全园深翻等方法，深度6080厘米，少伤直径1厘米以上的根，深翻要与施肥相结合，以熟化土壤，施有机肥以每公斤果1．5-2公斤为宜：一般每亩可施复合肥20-25公斤，硫酸亚铁10-20公斤，硫酸锌5-10公斤。