一种安全有效提高虹鳟苗种成活率的技术

为安全有效地提高虹鳟苗种成活率,应用1种生物制剂——抗菌肽对虹鳟苗种进行浸泡处理。通过比较苗种成活率,检测SOD、ALP、CAT、IL、IFN、TNF等6种免疫相关酶表达量,采用扫描电镜检测苗种体表细菌情况,确定抗菌肽浸泡对虹鳟成活率的影响。试验结果显示,自破膜期开始,用40%抗菌肽浸泡10次,试验组6种免疫相关酶表达量明显高于对照组,试验组苗种的成活率高达95%以上,对照组苗种的成活率则低于30%。电镜观察结果显示,试验组仔鱼体表细菌数量显著减少。试验结果表明,用抗菌肽浸泡法能显著提高虹鳟苗种成活率。     

农用车辆路径跟踪预瞄控制研究 —基于免疫模糊PID算法和视觉导航

在无人驾驶农用车辆过程中,由于作业环境的复杂性,往往会遇到一些突发状况,如急转弯或者突然出现障碍物等,目前的视觉导航技术一般都是获取路径信息后直接进行反馈调节,在遇到突发状况时难以有效的工作。为此,将跟踪预瞄加反馈控制器引入到了无人驾驶农用车辆自动导航系和控制系统中,并使用免疫模糊PID算法对控制系统进行优化,以提高控制的效率、精度及自动化程度。为了验证该方法的可靠性,模拟农用车辆的作业环境,对控制算法的精度和效率进行了验证。仿真结果表明:采用免疫模糊PID算法具有较高的控制精度,且运算效率高,如将其使用在农用车辆自动导航和控制系统中,对于提高导航的精度和智能化程度具有重要作用。     

几种番茄病毒病的症状识别特征与防治策略

本文简述了番茄斑萎病毒病、番茄黄化曲叶病毒病、番茄褪绿病毒病、番茄花叶型病毒病、番茄蕨叶型病毒病5种主要番茄病毒病的症状识别特征。提出加强植物检疫、选用抗病品种、诱虫板与防虫网联用、切断人为传播和昆虫传播途径、调整定植期、清洁田园环境、合理选择杀虫剂进行杀虫控病等防治策略和防治措施,为番茄产业绿色发展提供了建议和参考。     

白背飞虱酚氧化酶原PPO基因特性及其免疫应答

【目的】酚氧化酶（phenoloxidase,PO）是昆虫体内的免疫蛋白,在昆虫体内起重要的调节作用,主要以无活性的酚氧化酶原（prophenoloxidase,PPO）形式存在。本研究在转录组测序获得白背飞虱（Sogatella furcifera）3条PPO序列的基础上,通过分析白背飞虱体内不同SfPPO的发育和组织表达模式,并进一步抑制SfPPO的表达以及病原菌诱导,探讨SfPPO在白背飞虱体内的生物学功能。【方法】以白背飞虱3条SfPPO序列为研究对象,利用生物信息学方法分析其蛋白结构以及与其他昆虫之间的同源性。并以注射绿色荧光蛋白（green fluorescent protein,GFP）的dsRNA作为对照组,通过注射合成的dsSfPPO后采用实时荧光定量PCR（qRT-PCR）检测基因表达抑制效果;此外,为了探究SfPPO在白背飞虱生长发育和免疫应答方面的作用,利用qRT-PCR检测SfPPO在不同发育阶段及组织中的表达情况,以及注射大肠杆菌（Escherichia coli）和枯草芽孢杆菌（Bacillus subtilis）后3个SfPPO的诱导表达情况。【结果】SfPPO1、SfPPO2-1、SfPPO2-2的开放阅读框长度分别为2 079、999、2 070 bp,分别编码692、332、689个氨基酸,预测蛋白分子量分别为79.84、37.67、79.53 kD,等电点分别为6.43、9.56、6.20。生物信息学分析表明,白背飞虱的3个PPO蛋白具有较高的同源性,且与褐飞虱（Nilaparvata lugens）的亲缘关系最近;SfPPO1、SfPPO2-1、SfPPO2-2均在成虫第3天表达量最高,其中SfPPO2-1和SfPPO2-2的发育表达模式相似;SfPPO1和SfPPO2-1在表皮和脂肪体内表达量较高,而SfPPO2-2在翅和脂肪体内表达量较高,在头、足、中肠、马氏管中表达量相对较低;与注射dsGFP组相比,注射靶标基因的dsRNA后都能够显著沉默目的基因的表达,而且当SfPPO2-1表达被沉默后,SfPPO1出现显著高表达,说明不同的PPO之间可能具有补偿功能;大肠杆菌诱导后12 h,SfPPO2-1和SfPPO2-2表达量显著升高,SfPPO1表达量则在诱导24 h后显著升高;枯草芽胞杆菌诱导24 h后,SfPPO1、SfPPO2-1和SfPPO2-2表达量均显著升高。【结论】SfPPO1、SfPPO2-1、SfPPO2-2的表达存在组织和龄期特异性,且在不同菌诱导情况下存在免疫应答差异性。研究结果有助于更加全面、深入地探索白背飞虱酚氧化酶在调控昆虫发育及免疫中的潜在分子机理。     

基于非接触式的牛只身份识别研究进展与展望

快速精准确定牛个体身份对疾病防控、品种遗传改良、奶制品和肉制品质量溯源以及改善农业假保险索赔等方面具有重要意义。传统的牛个体识别使用诸如烙印、耳纹、耳标和无线射频识别等方法，易遭受设备损失/工作重复、标记欺诈、动物福利安全以及监测成本和距离等方面的挑战；而基于生物特征的非接触识别由于其独特性、不变性、低成本易操作以及动物福利高，成为牛身份识别的新趋势。主要介绍了几种基于非接触式的牛身份识别的研究进展，重点关注牛脸识别的最新成果，讨论当前牛脸识别在实际应用中面临的挑战，在此基础上对深度学习在牛脸身份识别研究中的应用进行了设计构思与展望。     

一种基于无人机遥感和卷积神经网络的梨树树龄梯度识别方法

梨树的树龄测定是古梨树保护监管以及开发其经济价值工作中最初也是最重要的一步,现有的古树树龄测定方法主要都是针对单棵古树,不适合对大量(超过上千棵)的梨树进行树龄测定。针对上述问题,提出了一种基于卷积神经网络的梨树树龄梯度识别方法,在确定梨树树龄梯度后,通过无人机获取梨树遥感图像,合成梨树图像后,进行分割,得到单棵梨树的图像,利用RESNET模型自动获取图像深层特征,从而实现对梨树树龄梯度的识别。实验结果表明:该方法目标识别准确率为85.56%,优于其他方法,时间效率则远胜传统树龄测定方法。因此,该方法具有较高的使用价值,可以大幅度降低梨树树龄测定成本开支,具有实际意义。     

基于深度学习的高鲁棒性恶意软件识别研究

提出了一种基于深度学习的高鲁棒性恶意软件识别算法,该算法利用软件的操作码序列来检测恶意软件。首先采用类信息增益进行特征选择,然后提出了基于启发式规则的图生成算法,并将图转换为矢量空间,最后应用基于堆叠自编码器的深度学习框架对恶意和正常软件进行分类。实验评估结果说明了与现有的算法相比,恶意软件识别算法具有较高的鲁棒性。     

草地贪夜蛾的识别与防控措施

草地贪夜蛾是一种原产于美洲热带和亚热带地区的杂食性害虫,广泛分布于美洲大陆,主要危害玉米、水稻、甘蔗、烟草等作物,具有适生区域广、迁飞速度快、繁殖能力强、暴食危害重、防控难度大等特点。草地贪夜蛾于2019年1月传入我国云南省,后又相继在江苏各地被查见,对我国粮食生产造成极大威胁。该文介绍了草地贪夜蛾成虫、卵、幼虫、蛹的形态特征、生物习性、危害特点和防控措施。     

智能甘蔗预切种工作站结构设计与切种精度分析

为提升甘蔗预切种种植的机械化程度,提高甘蔗预切种效率,降低蔗芽损失率,减少人工劳动强度,自主设计开发集甘蔗输送、蔗节智能识别、多刀协同切种等流程于一体的智能甘蔗预切种工作站,实现甘蔗自动协同切种工作。介绍智能甘蔗预切种工作站的输送系统、蔗节识别以及多刀数控协同切种等关键部件的结构设计及工作原理,重点对输送速度和黑箱照度对识别精度的影响,以及多刀切割工作台的定位精度等进行综合的分析。对拍照黑箱的识别精度试验研究表明,甘蔗横向传送速度和光照平均照度对蔗节识别精度具有显著影响,当甘蔗传送速度为0.1 m/s,光照平均照度为430.7 Lux时,识别精度较好,蔗节识别误差小于1.7 mm。通过对切种平台的定位精度试验分析,试验表明:6个移动切种工作台的横向直线移动运动的定位精度误差小于1.5 mm,重复定位误差为±0.2 mm;切种精度的综合误差小于3.4 mm,蔗节的相对综合误差小于5.67%,达到设计的预期目标,实现甘蔗智能横向多刀切种的功能。     

基于边缘检测和BP神经网络的大豆杂草识别研究

为提高无人机喷洒除草剂的精准度,以阔叶型杂草、禾本科杂草作为研究对象,针对传统图像识别技术准确率低,边缘信息丢失严重等问题,提出基于改进Canny边缘检测算法和BP神经网络相结合的大豆杂草图像识别方法。首先采用改进后的Canny算法对图像进行特征提取,然后将提取到的结果转化为特征矩阵向量,作为BP神经网络的输入层,最后通过BP神经网络进行大豆杂草图像识别,区分出不同种类的杂草。试验结果表明,改进后的Canny算法同BP神经网络相结合的方法在阔叶型杂草和禾本科杂草识别上,准确率分别为95.67%和93.33%,较传统Canny算法同BP神经网络相结合的方法准确率分别提升5.83%和5.66%。