大口黑鲈胰腺的组织学观察

采用组织切片和免疫组化技术对大口黑鲈的胰腺进行了组织学观察。经H-E染色和G-醛复红染色了的切片显示:大口黑鲈腹腔中10多个肉眼可见的黄白色颗粒物其实是被一层结缔组织和外分泌胰腺包裹着的胰岛结构,其中最大的一个即为主岛;还有许多肉眼不可见的胰岛结构被埋藏于总胆管的管壁中;肝脏中有外分泌胰腺的存在与分布。过氧化物酶标记的链霉卵白素免疫组化切片和图像分析显示:B细胞主要集中胰岛的中央区;A细胞分布于胰岛的全部。本研究的结论为:大口黑鲈的内分泌胰腺主要分布于总胆管周围,外分泌胰腺除了包裹于胰岛之外也分布于肝脏中,胰腺的分布属于弥散型。     

自动观测与人工观测能见度的差异性分析及检验

利用安徽省安庆气象观测站2012年自动观测与人工观测能见度资料,分析不同观测时次和不同天气现象的自动观测与人工观测能见度的差异性。采用相关系数法计算不同情形下的自动观测与人工观测能见度的相关性。通过差值的统计特征分析不同观测时次和不同天气现象的自动观测与人工观测能见度的差异性,并利用符号检验法和Wilcoxon秩检验法对两者的差异性进行假设检验。结果表明,不同观测时次的自动观测和人工观测能见度近似呈完全正相关性,不同天气现象的自动观测和人工观测能见度的相关性也较高;不同观测时次和不同天气现象的自动观测和人工观测能见度均存在显著性差异。     

人工智能辅助种植策略对温室草莓生产调控效果对比研究

人工智能（Artificial Intelligence,AI）辅助种植有助于提高设施园艺作物精准化管理水平、缓解日益凸显的劳动力紧缺问题。草莓是典型的劳动密集型园艺作物,研究对比采用不同AI种植策略和关键技术对草莓温室生产的调控效果,可对园艺作物种植的AI技术改进和产业化应用提供参考。本研究对比分析了4个不同AI种植策略对草莓生长发育和产量及品质的调控效果,并以人工种植管理为参照,对AI种植的技术特点和存在问题进行了分析。结果表明,知识图谱、深度学习、视觉识别、作物模型和作物生长仿真器等技术在草莓AI种植中各有优势。其中,AI-1组采用知识图谱技术将专家经验、作物数据和环境数据进行融合,建立了标准化草莓种植知识结构和智慧种植决策方法,对作物生产发育的调控较为稳健,以较低的投入获得了最高产值。与人工种植管理相比,AI种植策略组的平均产量提高了1.66倍,平均产值提高了1.82倍,最高投入产投比提高了1.27倍。针对高产优质的目标,在配备较完善的智能化设备和控制组件的温室生产条件下,AI辅助种植能有效提高草莓种植管控的精准度,减少水肥和劳动力的投入,获得较高的收益,但也存在对人工管理扰动的模拟难、作物本体信息采集难等问题。     

The role of green space in Chicago’s gentrification

Investment in park green space can improve the quality of life for urban residents but has also been linked to green gentrification. Investments in informal green space have been proposed as means for improving green access while minimizing the risk of displacement. Very little empirical research, however, has examined the differential impacts of park and non-park green space investments in the broader context of neighborhood greening. To further this understanding, we examine the association between park and non-park green space increases and the likelihood of gentrification in Chicago using satellite imagery, land use, and census data during two periods—1990–2000 and 2000–2010. We found that green space of any type did not have a statistically significant role in increasing the odds of gentrification, but the importance of green space variables in predicting gentrification increased with time. Neighborhood characteristics like the distance to downtown or the presence of gentrifying neighbors were most predictive, suggesting that green investment efforts should consider the pre-existing risk factors for gentrification. Our results do not dispute that green space has the potential to play a role in gentrification, simply that green gentrification may be strongly contingent upon timing and neighborhood characteristics.     

能见度自动与人工观测在大雾中的分析与比较

为了探索自动观测能见度代替人工观测可行性,对2013年1月20日08:00~23日20:00一个大雾天气过程从资料应用角度分析。结果表明,自动观测的能见度与人工观测随时间变化趋势是一致的;台站自动观测和道面自动观测2种能见度测量值随时间的演变也一致性较好,差别较小;自动观测的能见度变化与温度露点差的变化是一致的,体现了能见度与相对湿度高度相关性;台站观测和道面观测组成同一能见度观测网,能够很好地反应北京能见度情况,对于预报和服务具有重要作用。自动观测能见度代替是可行的。但由于自动观测数据小于人工观测数据,在天气预报业务中启用自动观测能见度数据后,将大大增加预报大雾以及发布大雾预警的频率,需要调整雾霾天气的有关能见度的发布标准。     

能见度自动观测和人工目测的对比分析

通过对能见度人工目测和自动观测方法、观测数据和影响因素的分析,认为自动能见度仪观测到的数据更为客观,更具科学性,避免了人为误差,提高了工作效率。为获得准确的观测数据,应对自动观测仪器按照规范及时进行维护。     

松杨栅锈菌无性发育阶段组织学染色方法1）

观察并分析了荧光增白剂和偶联Alexa 488荧光素的小麦凝集素2种荧光染色方法对松杨栅锈菌（ Melampsora larici-populina）无性发育不同阶段的染色效果。结果表明：偶联Alexa 488荧光素的小麦凝集素染色处理后能够较清楚地观察到锈菌的夏孢子、萌发的芽管、附着胞、气孔下囊、侵染菌丝、吸器母细胞及吸器等不同发育阶段的结构,荧光增白剂处理后不易观察到锈菌的侵染菌丝、吸器母细胞及吸器等结构。因此,偶联Alexa 488荧光素的小麦凝集素荧光染色方法可以作为研究松杨栅锈菌与寄主杨树互作的一种组织病理学方法。     

Runoff water quality characteristics in a small agriculture watershed

I have observed the water quality in the Ohwada District of Kasumigaura Town near Lake Kasumigaura for a period of over seven years (1993–1999). During this observation period, sampling was performed for 3 years at 4-h intervals using an automatic sampler, and the water quality was subsequently analyzed. As a result of this long-term precision study of water quality fluctuation, important new information was obtained. First, the quantity of nitrogen found to have been removed was great, especially in the paddy fields, and this contributed to water quality purification. Secondly, the paddy fields produced algae and this algae supported denitrification in the paddy fields. However, the paddy fields increased the COD runoff. Thirdly, for determining the average water quality by monitoring, monthly sampling is sufficient, though for understanding the fluctuation pattern of the water quality, weekly sampling is necessary.     

小麦面条和面过程不同阶段面絮的划分与自动识别

和面是小麦面条加工过程中重要的一道工序,主要依据人工经验判断和面终点,缺少基于客观分析的自动化评价方法。为了实现和面过程的自动化,该研究依据小麦面条和面过程中面絮颗粒宏观状态,通过面絮状态图像的数据分析,并且从面条质构、水分状态及分布、蛋白质分子特性及微观结构揭示和面阶段划分的依据。结果表明,和面过程可以划分为初始面粉（阶段1）、润湿黏连（阶段2）、聚集成形（阶段3）、破裂分散（阶段4）和稳定平衡（阶段5）5个阶段,阶段5占和面总时间的50%左右;从阶段2到稳定平衡阶段初期（阶段5-1）,面片的硬度、弹性和咀嚼性逐渐增加并达到最大,在稳定平衡阶段中后期（阶段5-2、5-3）,面片硬度等指标数值下降;低场核磁共振与核磁共振成像分析结果表明,阶段2的水分自由度高,和面过程加速了水分在固、液、气三相之间的交换,并在阶段5达到稳定;所有和面阶段中氢键、离子键的强度明显低于疏水相互作用的强度,游离巯基含量在阶段5-2、5-3逐渐降低至稳定,二硫键含量在此阶段逐渐增多并保持稳定,蛋白质实现充分交联,决定了面条微观结构和宏观状态。构建基于深度学习的Transfer-ResNet50网络模型,实现和面阶段面絮图像的自动识别,模型识别准确率达98.5%,具有良好的可靠性,可以实现和面终点的自动判断。综上所述,面絮宏观颗粒状态可以作为和面过程划分的可靠依据,深度学习也为小麦面条和面过程自动控制提供新的思路。     

泄流激励下水工闸门运行模态参数自动识别

为了能够自动快速准确的识别泄流激励下水工闸门的模态参数,解决系统稳态图自动化定阶困难和真实模态筛选的问题,该研究提出了一种改进的势能聚类（Potential-based Hierarchical Agglomerative,PHA）的协方差驱动随机子空间（Covariance-driven Stochastic Subspace Identification,COV-SSI）水工闸门自动模态参数识别方法。首先采用小波阈值的方法对采集信号进行去噪处理。再通过奇异值加权判断指标（Singular-value Weighted Index,SWI）进行系统阶次及稳态图最大阶次的自动化确定,剔除稳态图中的噪声模态,进一步使用势能聚类方法实现结构模态参数的自动化识别。将该方法应用于泄流激励下弧形闸门试验模型中,并与锤击法测试结果进行对比分析,结果表明,所提识别方法在无需人工激励条件下,能够实现系统阶次和稳态图最大阶次的自动化确定,剔除稳定图中虚假极点。通过与试验对比,该方法平均相对误差为3.5%,可用于泄流激励下水工闸门结构运行模态参数的自动智能化识别。