新型培养料栽培食用菌研究现状及展望

随国家科学技术发展,食用菌栽培技术取得巨大发展。现阶段,相关科研人员积极开展新型培养料的研究工作,希望开拓出食用菌的全新栽培技术。新型培养料中常见的主料有果壳、果渣与根渣、植物茎叶、菌糠、中药渣和工业废料等,辅料主要为动物粪便和粪便取代物。该文分析了当前新型培养料应用中存在的问题,探索培养料应用的优化途径和发展趋势,以期促进新型培养料的发展与普及应用。     

不同土壤基质对花旗木种子发芽率的影响

为探索花旗木(Cassia bakeriana Craib)种子育苗的较佳土壤基质,以在海南省东方市采集的花旗木种子为试验材料,开展不同土壤基质对花旗木种子发芽的影响研究。结果表明,处理组4(黄土∶沙土=2∶1)发芽率较高,为81.67%。而在苗木生长方面,以处理组1(腐殖质土)表现较好,株高为37.40 cm,地径为3.63 cm。综合发芽率和成苗率方面考虑,建议用黄土∶沙土=2∶1作育苗基质,成苗后可对其基质更换为腐殖质土,并加强苗期管理,以获得较好的成苗效果。     

敢啃“硬骨头” 助产业发展

珠海市现代农业发展中心(以下简称“农发中心”)水产技术推广部副部长李勇,加人农技推广工作20年来,始终以产业需求为首要任务,从不计较个人得失。他深度参与了白蕉海鲈的品牌创建、技术推广、示范区建设、地理标志产品申报等工作,敢于啃“硬骨头”,默默为产业发展奉献自己的力量。     

马铃薯原原种椰糠基质繁育技术规程

从范围、规范性引用文件、术语和定义、栽培设施、繁育技术、基质重复利用等方面规范了马铃薯原原种椰糠基质繁育技术。     

榔榆嫩枝扦插繁殖试验

以榔榆嫩枝插条为供试材料,蘸取配制的生根剂,在不同的基质配方中进行扦插试验,测定其成活率、生根率、根长、生根数、叶绿素等参数.结果表明:在全泥炭中生根率高达97.5％,在泥炭与珍珠岩体积比为8:2的基质中生根数最多,为11根,在泥炭、蛭石与珍珠岩体积比为7:2:1的基质中,萌芽的苗高最高,达9.4 cm,说明榔榆嫩枝扦插可以用全泥炭作为基质,而泥炭、蛭石与珍珠岩体积比为7:2:1的基质更有利于苗木生长,适用于容器育苗.     

《猪业科学》投稿须知

《猪业科学》杂志为月刊,每月25日出版,面向全国发行。内容充实、实用,每期一个主题,充分挖掘、深度报道、全面分析,全面反映养猪产业的最新成果、发展动态和市场经济信息。全彩色印刷、图文并茂适应现代“读图时代”潮流。     

基于BERT+BiLSTM+CRF深度学习模型和多元组合数据增广的渔业标准命名实体识别

为解决渔业标准命名实体识别任务中部分实体语料分布稀疏导致的效果不佳问题,提出了基于多元组合数据增广(data augmentation method based on multiple combination,MCA)的渔业标准命名实体识别方法,该方法融合了基于领域词典的联合替换算法(joint replacement algorithm based on domain dictionary,DDR)、基于槽点保护的随机删除算法(random deletion algorithm based on slot protection,SPD)和基于槽点保护的随机插入算法(random insertion algorithm based on slot protection,SPI)进行语料库的数据增广,首先构建"水产品名称"同类词词典和领域同义词词典,通过两个词典分别对"水产品名称"类实体和随机词进行同类词替换和同义词替换,生成新的句子,以增加目标实体数量和句子的多样性,然后在基于槽点保护的情况下对原句子分别进行随机删除和随机插入操作,在保留实体及上下文特征的情况下进一步丰富语料的多样性,提高模型的泛化能力.结果表明,采用基于融合注意力机制的BERT+BiLSTM+CRF网络模型和多元组合数据增广方法进行渔业标准命名实体识别,准确率、召回率、F1值分别达到了91.73％、88.64％、90.16％,具有较好的效果.研究表明,基于多元组合数据增广的渔业标准命名实体识别方法有效解决了部分实体样本稀疏问题,提升了渔业标准命名实体识别的整体效果.     

珊瑚猴头液体菌种及对栽培效果的研究

设计单因素试验,调查菌种质量,筛选出最佳碳源为玉米粉,氮源为酵母粉;通过调整碳源含量设计6个碳氮比(10∶1～15∶1)液体菌种培养基配方,得到最佳碳氮比11∶1的配方(1 L)为玉米粉15 g、葡萄糖5 g、酵母粉5 g、马铃薯200 g、麦麸2 g、硫酸镁1.5 g、磷酸氢二钾3 g、VR1 0.01 g;采用该配方设计L25(4×54)正交试验,优化出最佳培养条件为装液量120 mL/250 mL,接种量是装液量的3.5％,接种菌龄7d,转速180 r/min,pH 5.0;在此结果基础上制备液体菌种,以固体菌种为对照,采用集成创新的出菇环境开展出菇试验,调查农艺性状,每袋鲜重提高26.22％、干重提高35.35％.     

基于卷积神经网络马铃薯叶片病害识别和病斑检测*

针对自然环境下马铃薯叶片病害识别率低和晚疫病斑定位难的问题,基于大田环境中采集的马铃薯叶片图像,首先对马铃薯叶片病害进行识别,对比AlexNet、VGG16、InceptionV3、ResNet50、MobileNet五种神经网络模型,结果表明InceptionV3模型的识别效果准确率最高,可达98.00%。其次对马铃薯叶片的晚疫病斑进行检测,提出一种改进型的CenterNet-SPP模型,该模型通过特征提取网络获取对象的中心点,再通过中心点回归获得中心点偏移量、目标大小等图像信息,训练后的模型在验证集下的mAP可达90.03%,以F₁为评价值分析对比其它目标检测模型,CenterNet-SPP模型的效果最好,准确率为94.93%,召回率为90.34%,F₁值为92.58%,平均检测一张图像耗时0.10 s。为自然环境下马铃薯叶片病害识别和检测提供较为全面的深度学习算法和模型研究基础。     

基于VGGNet网络的雾霾无人车防碰撞研究

针对雾霾天气下无人车行驶容易出现视野受限，导致防碰撞能力下降的问题，提出了一种基于VGGNet网络的深度卷积神经网络模型，通过反向传播算法不断调整模型的权重和偏置，对收集雾霾天气下的图像和相关数据进行处理，实现模型的训练和优化。实验结果表明，所提出的方法可以有效地提高无人车在雾霾天气下的防碰撞能力，达到了良好的效果。研究结果可以为无人车行业在特殊气候条件下的防碰撞提供了一种新思路和实现方法，具有一定的参考价值和应用前景。