耐镉辣椒种质资源的筛选及其镉积累特性

为发掘耐镉/低镉的辣椒优异种质资源，减少辣椒镉污染风险，以34份辣椒材料为研究对象，通过镉胁迫条件下的发芽试验和盆栽试验，筛选耐镉/低镉的辣椒资源。结果表明：0.5 mg/L镉对大部分辣椒种子萌发有促进作用；镉胁迫对辣椒根的抑制作用明显大于对芽的抑制；34份辣椒材料中P15、P7、P23、P13属镉耐受型，耐镉性较强，其中P15和P23表现稳定的镉低积累特性。     

精准扶贫政策实施满意度的影响因素

为提高贵州精准扶贫的实施效果提供参考，，基于对贵州省12个乡镇188户扶贫对象的有序多分类Logistic回归模型分析，结合调研情况，分析影响扶贫对象对扶贫政策实施效果满意度的因素。结果表明：年龄、文化程度、住房面积等7个因素对精准扶贫政策实施5项评价指标有不同程度显著影响；年龄、健康状况、劳动能力、是否通生活用电等9个因素对5项评价指标无显著影响。建议从提高区域性经济水平、重视培育和激发扶贫对象自主脱贫能力、持续施行农业扶贫政策和加大就业帮扶力度等方面做好后续扶贫工作。     

Box-Behnken响应面法优化黄柏盐酸小檗碱的提取工艺

为黄柏的开发应用提供理论依据,采用紫外分光光度法在波长345nm处检测黄柏中盐酸小檗碱的含量,在单因素试验的基础上,结合Box-Behnken响应面分析法,优化超声波辅助提取中药材黄柏中盐酸小檗碱的工艺。结果表明:超声辅助提取黄柏中盐酸小檗碱最佳工艺为温度59℃,超声40min,液料比30∶1(mL∶g);该提取条件下,黄柏中盐酸小檗碱的提取率为6.73%。     

BP神经网络烟叶化学成分预测模型构建

为烟叶化学成分预测和卷烟工业原料使用提供理论依据,应用回归分析法和BP神经网络分析2014—2017年龙岩永定土壤养分因子和烟叶化学成分的相关性,并构建预测模型。结果表明:采用回归模型预测龙岩永定烟叶化学成分和土壤养分指标无显著线性相关性;采用BP神经网络模型预测烟叶化学成分相关性和模型精准度较高。BP神经网络可为烟叶化学成分预测提供有效途径,具有较强的实用性。     

土壤酸碱性对植物生长影响的研究进展

土壤酸碱性是土壤的重要化学性质,也是土壤的基本属性之一,其不仅影响土壤的肥力,还影响土壤养分及有害物质的产生,进而影响植物的生长发育及产质量。为土壤酸碱性在生产应用及同类研究提供参考,从土壤酸碱性产生的机理、土壤酸碱性对植物养分有效性及其生长的影响和土壤酸碱性的改良等方面进行概述,并对未来研究方向进行了展望。     

气动式水稻株间机械除草装置研制

目的 针对水稻株间机械除草自动化程度低、难度大的问题，在机器视觉识别定位技术研究的基础上，研制一种气动式水稻株间机械除草装置。方法 采用机械设计理论、离散元动力学仿真方法结合田间试验，研制出气动式水稻株间机械除草装置。首先对气动式株间除草机构的结构进行设计，运用运动学方程计算并确定机构的几何参数，通过Pro/E运动学仿真验证机构的可行性；然后对除草刀齿与水田土壤的相互作用过程进行仿真，并对仿真结果进行验证试验；最后进行田间试验验证整机工作性能，并利用三因素五水平二次旋转正交试验对影响除草率与伤苗率的工作参数进行分析。结果 气动式水稻株间除草机构连杆长35.00 mm，摆杆长72.24 mm，除草部件到回转中心水平距离为84 mm，垂直距离为191 mm。离散元动力学仿真分析表明，倾角为10°的弯齿刀除草刀齿与土壤的接触阻力较小，阻力平均值为3.12 N，且对土壤的扰动程度较大，受影响的面积达149.69 cm²。田间试验中，在机具前进速度0.25 m/s、气缸伸缩速度0.45 m/s和除草深度2.5 cm的工作参数下，平均除草率为83.91%、伤苗率为3.63%。结论 该机具满足除草率大于80%、伤苗率小于4%的设计要求，能够满足水稻株间避苗除草的作业要求。     

基于循环残差注意力的群养生猪实例分割

目的 在群养环境下，实现生猪粘连、杂物遮挡等不同条件下生猪个体的高精度分割。方法 对真实养殖场景下的8栏日龄20~105 d共45头群养生猪进行研究，以移动相机拍摄图像为数据源，并执行改变亮度、加入高斯噪声等数据增强操作获取标注图片3 834张。探究基于2个骨干网络ResNet50、ResNet101与2个任务网络Mask R-CNN、Cascade mask R-CNN交叉结合的多种模型，并将循环残差注意力(RRA)思想引入2个任务网络模型中，在不显著增加计算量的前提下提升模型特征提取能力、提高分割精度。结果 选用Mask R-CNN-ResNet50比Cascade mask R-CNN-ResNet50在AP_0.5、AP_0.75、AP_0.5-0.95和AP_{0.5-0.95-large}指标上分别提升4.3%、3.5%、2.2%和2.2%；加入不同数量的RRA模块以探究其对各个任务模型预测性能影响，试验表明加入2个RRA模块后对各个任务模型的提升效果最为明显。结论 加入2个RRA模块的Mask R-CNN-ResNet50模型可以更精确、有效地对不同场景群养生猪进行分割，为后续生猪身份识别与行为分析提供模型支撑。