一种面向蔬菜中文知识图谱表示学习的改进方法

由于TransE模型在处理不同类别关系时,忽略了同类别向量的语义差别,在对蔬菜领域知识图谱中存在的一对多、多对一和多对多的复杂属性关系进行表示学习时效果较差。本文在TransE方法的基础上,提出PTA(Path-based TransE for Attribute)模型对其进行改进。首先,将蔬菜领域实体和关系通过word2vector映射到一个低维稠密向量空间中;其次,将复杂的属性关系和上下位关系进行结合构成关系路径进行训练;并采取Mean Rank和Hits@10两个评价指标衡量表示学习模型的链接预测效果。试验结果表明:PTA模型较TransE模型在不考虑关系分类的情况下,链接预测效果有较大的提高,Mean Rank最高提前6个次序;且在对属性关系按照复杂度进行分类的情况下,链接预测Hits@10的值较TransE模型最高提高13%。     

内蒙古草原家庭牧场可持续发展研究

内蒙古草原作为全球干旱、半干旱区的重要组成部分，是诸多研究关注的热点区域。家庭牧场作为内蒙古草原基本的生产和管理单元，探析其可持续发展有助于为实现区域可持续发展提供科学依据。本研究阐述了内蒙古草原家庭牧场的形成历程及定义；并分别侧重自然生态系统、社会经济系统、自然-经济-社会复合生态系统3个方面总结了其研究进展；最后分别在坚持草牧业发展理念、依托景观可持续性科学指导、加强3个界面耦合研究、扩展沙地草原、关注未来发展模式、重视技术支撑等6个方面就内蒙古草原家庭牧场进行了研究展望。希望本研究在为内蒙古草原可持续发展提供科学支撑的同时，亦能为全球干旱、半干旱草原区的可持续发展提供参考。     

黑胫病菌（Leptosphaeria biglobosa）在油菜叶片和茎中的侵染过程观察

为明确黑胫病菌（Leptosphaeria biglobosa）在甘蓝型油菜叶片和茎中的侵染及扩展过程，利用绿色荧光蛋 白（GFP）标记的黑胫病菌株接菌油菜叶片，利用激光共聚焦显微镜观察菌株在油菜叶片和茎中的侵染过程。结果 表明，接种油菜叶片7 h后，分生孢子萌发并长出芽管；17 h后，芽管侵入气孔；24 h后，分生孢子全部萌发；36 h后萌 发的芽管形成菌丝；120 h后，菌丝在叶片表皮细胞间隙蔓延，并侵入叶肉细胞。13 d后，菌丝侵入茎部皮层组织； 15 d后，菌丝在皮层细胞间隙蔓延，并侵染至茎表皮；21 d后，菌丝侵染至维管组织；23 d后，菌丝侵染至茎韧皮部； 25 d后，茎导管被侵染，并向木质部扩展。本研究发现的L. biglobosa 在油菜叶片和茎中的侵染过程，可为油菜与黑 胫病菌互作的研究、黑胫病致病机理及防治提供参考。     

农业科技园区创新能力影响因素分析

基于《国家重点园区创新监测报告2016》中指标构建评价指标体系,运用因子分析对我国106家国家级农业科技园区创新能力进行分析、评价,发现我国农业科技园区创新能力具有发展不平衡的特点.通过聚类分析、构建Logit回归等模型,对农业科技园区创新能力的影响因素进行了深入研究,发现企业投资额、社会融资额以及园区专家人数是影响园区创新能力的主要因素,并据此提出提高我国农业科技园区创新能力的举措、建议.     

考虑水头损失的管道灌溉分水口轮灌分组优化模型

【目的】优化灌溉系统中分水口轮灌分组的灌溉制度,在满足流量要求的条件下节约电能。【方法】提出了在考虑水头损失时不同分水口状态与管道进口压力的关系模型,该模型利用分水口开关0,1状态作为自变量,从管道末端起利用推导的递推公式求出管道进水口的等效水头损失系数。依据该模型,在定流量分组轮灌优化中得到为使分组轮灌功率最小的目标函数。利用遗传算法对上述问题进行了优化求解,并给出了编码方案。【结果】在分水口等间隔布置时,轮灌分组按轮灌分组数等间隔安排所需功率最小,优化后的水头损失系数可以减小到没有优化前的0.772倍。【结论】本研究模型不仅适用于恒定流量的组合优化,也可应用于不同分水口的所需水量不同的随机灌溉以及恒压供水的优化中。     

浅谈BIM技术在居住小区景观工程中的应用

BIM技术的应用是现在和未来工程类行业精细化建设的发展趋势,但在景观工程中的应用并不广泛,从理论和施工相结合的角度,谈谈BIM技术的功能及在景观工程中的应用。     

领略大美湿地 共享绿意空间

湿地与森林、海洋并称为全球三大生态系统,被誉为"地球之肾""天然水库""天然物种库"。湿地兼具了自然界的顶级颜值和强大实力,它用多彩和谐的自然之美装点着人类生存的家园。幅员辽阔的内蒙古有河流、湖泊、沼泽和人工湿地4类19型,总面积9015.90万亩,占自治区国土面积的5.08%,占全国湿地面积的11.25%.     

数值模型结构不确定性对模拟结果的影响分析

以内蒙古鄂托克旗为例,基于GMS中的MODFLOW模块构建了地下水流数值模拟模型,分析了模型结构(含水层厚度、参数分区)与模型参数不确定性因素对模拟结果的影响.研究结果表明:含水层不确定情景(含水层下边界概化为隔水底板平均值870 m)与实际情况水头差值绝对值的累计和最大为701 m,对模拟结果起了主控作用;当含水层下边界概化为910,940 m时,累计和分别增加为1 013,1 593 m;与仅考虑单个不确定性因素相比,同时考虑模型参数与含水层不确定情景累计和最大为738 m,同时考虑参数分区与含水层不确定情景累计和最大为791 m.因此,在构建地下水流数值模拟模型时,应优先考虑含水层空间结构概化的合理程度,同时考虑多个不确定性因素对模拟结果的综合影响,使地下水数值模拟模型能更精确地反映真实的地下水流状况.     

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。     

TCD燃烧系统对柴油机燃烧和排放性能改善效果的试验研究

为探究道依茨TCD2015柴油机上配备的导流燃烧系统(简称TCD燃烧系统,T表示涡轮增压器,Turbocharger,C表示进气中冷,Charge air cooling,D为柴油颗粒捕集器,Diesel particle filter)对改善柴油机燃烧性能和降低污染物排放的效果,采用单缸机试验对TCD燃烧系统在不同转速、负荷和过量空气系数下的燃烧和排放性能进行研究。试验结果表明不同工况下TCD燃烧系统燃油消耗率和Soot排放量均低于传统ω燃烧系统,燃油消耗率最大降幅为7.01%,Soot排放量最大降幅为86.67%,且低过量空气系数(1.2～1.6)下TCD燃烧系统仍具有较好的性能。为揭示TCD燃烧系统改善油气混合促进燃烧的机理,采用AVL Fire软件建立了柴油机性能仿真模型。计算结果表明,TCD燃烧系统的环状凸起结构将燃油导向内外两室,从而促进了缸内燃油发展过程,燃油当量比大于4的浓混合气区域燃油质量比例相比ω燃烧系统降幅最大为9.75%,活塞下移时TCD燃烧系统内油束撞击浅盘侧壁形成撞壁射流扩大了燃油扩散面积,从而改善了缸内油气混合质量,燃油当量比小于1的均匀混合气区域燃油质量比例相比ω燃烧系统降幅最大为7.45%,因此TCD燃烧系统能够有效改善柴油机的燃烧和排放性能,可应用于柴油机高负荷和低过量空气系数工况综合性能提升。研究结果可为柴油机燃烧系统开发和改进提供参考。