我国黄瓜抗病品种选育技术研究进展

黄瓜在我国蔬菜产业中占有重要地位,然而连片种植、重茬栽培等条件下容易滋生病菌,尤其是随着我国保护地蔬菜生产规模的扩大,棚室内的温湿度条件更利于病害的发生与流行,黄瓜生产上面临着严重的病虫害威胁,包括生理性病害、感染性病害及虫害等。本文从抗病品种选育的角度分析了黄瓜病害抗病品种选育技术,并简要介绍了其他防治方法,展望了相关研究的发展方向,为黄瓜病虫害的防治提供参考。     

热杀菌条件对NFC冬枣汁成分及抗氧化活性的影响研究

为了研究不同热杀菌条件对NFC冬枣汁理化性质、活性成分及抗氧化活性的影响,本文以冬枣为研究对象,设置了低温长时杀菌(75℃,5、10、15、20、25 min)和高温短时杀菌(90℃,0.25、0.50、0.75、1.00、1.50 min)两个处理,考察了NFC冬枣汁的可溶性固形物含量、pH值、总酸含量、VC含量、DPPH清除率、亚铁离子还原率等指标。研究结果表明,两种杀菌方式对NFC冬枣汁基本理化性质影响不显著(P>0.05)。相比于低温长时杀菌,高温短时杀菌的△E值更低,更能保持冬枣汁原有的色泽。两种杀菌处理后多酚、VC含量均显著降低(P<0.05),低温长时杀菌25 min后VC含量未检出,抗氧化活性也显著低于高温短时杀菌(P<0.05)。因此,通过对NFC冬枣汁品质变化的分析,发现高温短时杀菌能更好地保持原有的色泽和营养成分。     

采用双模态联合表征学习方法识别作物病害

基于深度卷积神经网络的视觉识别方法在病害诊断中表现出色,逐渐成为了研究热点。但是,基于深度卷积神经网络建立的视觉识别模型通常只利用了图像模态的数据,导致模型的识别准确率和鲁棒性,都依赖训练数据集的规模和标注的质量。构建开放环境下大规模的病害数据集并完成高质量的标注,通常需要付出巨大的经济和技术代价,限制了基于深度卷积神经网络的视觉识别方法在实际应用中的推广。该研究提出了一种基于图像与文本双模态联合表征学习的开放环境下作物病害识别模型(bimodalNet)。该模型在病害图像模态的基础上,进行了病害文本模态信息的嵌入,利用两种模态病害信息间的相关性和互补性,实现了病害特征的联合表征学习。最终bimodalNet在较小的数据集上取得了优于单纯的图像模态模型和文本模态模型的效果,最优模型组合在测试集的准确率、精确率、灵敏度、特异性和F1值分别为99.47%、98.51%、98.61%、99.68%和98.51%。该研究证明了利用病害图像和病害文本的双模态表征学习是解决开放环境下作物病害识别的有效方法。     

基于柱塞泵与单片机的可控施肥机设计与喷灌试验

为了实现水肥一体化施肥装备流量精确且无水头损失,设计了一种基于柱塞泵与单片机的高精度可控施肥机,开展了恒流模式下6个流量梯度的喷灌系统施肥均匀性试验;以喷头总流量变化幅度为变量,设计了在1∶10的水肥配比下2种灌溉总流量变化幅度的不同工况,对比启、闭可控施肥机恒定水肥比例模式对水肥一体化支管内肥料浓度稳定性的影响效果.试验结果表明,高精度可控施肥机在流量分别为100,200,400,600,800,1 000 L/h的6种恒流模式时,喷灌均匀系数C_U为99.33%~99.71%、变异系数C_V为0.35%~0.75%;C_U,C_V与施肥机流量分别呈正相关与负相关关系,且喷头喷洒肥液的电导率总平均值E_C_-与施肥机流量之间具有显著的正相关性.在恒定水肥比例模式时,试验组管道内肥液浓度在160 s时趋于稳定,且稳定后肥液电导率与目标值偏差率小于4%.高精度可控施肥机恒流模式试验表明施肥机大流量下施肥均匀性变异系数仅为小流量下的50%,且改变施肥机的流量是水肥一体化喷灌系统实现高均匀度变量施肥的一种有效途径;试验证明恒水肥配比模式可有效减小支管肥料浓度受外界的影响.     

基于Copula 函数的边坡可靠度高效分析方法

将Copula函数与高效蒙特卡洛方法结合,提出了含相关随机变量的边坡可靠度高效分析方法。以两个岩质边坡稳定性问题为例验证了所提方法的有效性。结果表明,该方法相比于直接蒙特卡洛方法在保证边坡失效概率的准确性的同时计算效率更高。Copula函数可以构造出具有不同相关结构的岩土体参数的联合概率分布,与高效蒙特卡洛方法(即蒙特卡洛重要抽样方法和子集模拟)结合能高效地处理含多种相关随机变量的边坡可靠度计算问题,相比于现行的Nataf变换方法结果更能体现岩土边坡真实稳定性。此外,该方法也能高效地计算含有复杂的隐式功能函数的边坡可靠度,研究成果拓展了高效蒙特卡洛方法在边坡可靠度分析中的应用。     

中国昆虫文化简论

中国昆虫文化是在历史过程中创造并发展起来的,保留在中华民族中间,具有稳定形态,并对现代社会仍有影响的与昆虫相关的精神文化现象的。它是在一定历史条件下,国人及其生存环境辩证地互相影响的结果,是由劳动创造和生活提炼的精神产品。它包含在国人思想观念、思维方式、价值取向、道德情操、生产生活方式、礼仪制度、风俗习惯、宗教信仰、文学艺术、教育科技等领域之中。它具有神秘性、功利性、民族性、地域性、综合性等特征,以及满足需要、认知、规范、凝聚和娱乐等功能。     

基于迁移学习的GoogLeNet果园病虫害识别与分级

为提高果树病虫害危害程度分级精度进而更好地指导果园病虫害防治，采用迁移学习技术与GoogLeNet模型相结合的方法，对6种果园作物的25类病虫害样本进行识别与危害程度分级研究；同时，探究不同数据集大小以及不同优化算法对模型性能的影响；基于MATLAB平台设计了一款可视化的病虫害识别与分级系统。结果表明:1)基于迁移学习的GoogLeNet模型，对病虫害识别精度可达99.35%，危害程度分级精度可达92.78%；2)在相同训练参数下，本研究模型比AlexNet、VGG-16、ResNet-18、SqueezeNet、原GoogLeNet及MobileNet-v2模型验证精度提高了2.38%~11.44%，并且收敛速度最快；3)本研究模型识别精度随着数据集的增大而提高；在3种优化算法中SGDM算法耗时最短且精度最高，更适合本研究模型。通过拍摄果树叶片病害区域图像，本研究设计的系统能够在0.43 s左右准确识别出果树种类、病害类型以及危害等级等信息。     

天然植物生长调节剂芸苔素的生物活性及应用浅析

天然芸苔素属于甾体类植物内源生物活性物质,其骨架为甾醇,其中芸苔素内酯生物活性最强,被称为第六类植物激素,是高效、广谱、无毒的植物生长调节剂(PGR)。为更好地将芸苔素推广应用于农业生产,本文概括了芸苔素内酯的生物活性及在粮食、果蔬等作物上的应用。探讨了芸苔素内酯在提高种子活力,促进作物生长,大幅度促进产量提升以及品质改善,提升作物抗逆性,缓解农药对作物影响的研究概况及取得的进展,指出了芸苔素内酯的应用是作物增产增收的关键途径,同时,能够减少化肥、农药的施用量,减少作物种植成本与减轻环境污染,将带来显著的经济效益。     

基于应用型人才培养教学中思政教育的融入策略实施

思政教育是高职院校教学的重点内容,对学生的思想、行为会产生直接影响,同时与工匠精神存在紧密关系,需要对其予以融合。为了提升高职机械类专业教学的质量,引入思政教育极为重要,其在推动学生全面发展方面也发挥出了重要作用。基于此,主要以机械基础类专业教学为例,分析了高职机械类专业课程与思政教育的联系为切入点。同时,通过调整教学思路与路径,结合机械发展史展开思政教育,引入大国重器实际研发案例,落实全面评价这些思政教育的融入策略。