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%。     

非洲猪瘟病毒B646L基因序列分析及p72蛋白质结构与细胞抗原表位预测

为探究非洲猪瘟病毒B646L基因序列的碱基组成特点，及预测该基因所编码的p72蛋白质结构与细胞抗原表位，利用PCR技术对非洲猪瘟病毒B646L基因ORF框的序列进行扩增、测序及碱基组成分析；运用软件EXPASY、PRABI与SWISS-MODEL对p72蛋白质进行理化性质分析及二、三级结构预测；运用在线软件ABCpred Prediction、Scratch、IEDB和NetCTL对p72蛋白在B、T细胞的抗原表位进行预测。结果表明，非洲猪瘟病毒B646L基因ORF框序列全长为1 941 bp,其中，碱基A含量为26.9%,T含量为28.9%,G含量为24.2%及C含量为20.0%,A+T的含量为55.8%,G+C的含量为44.2%,AT含量显著高于GC含量；该序列共编码646个氨基酸，p72蛋白大小为76 ku;在整个p72蛋白分子的二、三级结构中，α-螺旋占19.35%,β-转角占5.42%,无规卷曲占50.15%,扩展链为25.08%,以无规卷曲为主要结构；该蛋白存在细胞质的概率最大，其次是细胞核，存在于线粒体、高尔基体和内质网的概率较低；p72蛋白B淋巴细胞优势抗原表位分别为1...     

2021年1月世界农产品供需形势预测简报

根据美国农业部2021年1月期《世界农产品供需预测报告》,2020/2021年度世界主要农产品供需预测结果简述如下。1谷物2020年12月和2021年1月,世界谷物供需预测变化见表1。2020/2021年度世界谷物供应量将达35.24亿t,较2019/2020年度估算值增加4 521万t,比2020年12月预测值下调908万t。2020/2021年度世界谷物产量将达27.14亿t,较2019/2020年度估算值增加4 260万t,比2020年12月预测值下调838万t。     

青岛大珠山杜鹃花初花期预报方法研究

为准确预报青岛西海岸大珠山风景区杜鹃花初花期提供方法支持,基于1994～2014年青岛市黄岛区大监站的气象观测数据和杜鹃花初花期资料,对影响杜鹃花初花期的气象因子进行分析。通过回归分析、积温阈值和物候预报3种方法建立青岛大珠山杜鹃花初花期的预报模型,对1994～2014年杜鹃花初花期进行回测,结果表明:回归预报模型拟合准确率61.90%,平均绝对误差2.9 d;积温阈值预报方法准确率85.7%,平均绝对误差1.5 d;引入温度修正后的物候预报方法准确率高达90.48%,平均绝对误差1.3 d。用3种预报模型对2015～2018年杜鹃花初花期进行预报,回归模型预报方法和物候预报方法预报较为准确,误差均在2 d以内,积温预报方法除了在2017年出现较大偏差以外,其余年份预报较为准确。在实际应用过程中将3种预报方法结合起来,可在杜鹃花初花期前10 d左右给出较为准确的预报结论。     

兰州市榆中县能见度的精细化预报研究

利用2005—2015年兰州市榆中县大气能见度的观测资料,分析了影响榆中县能见度的气象因子,利用多元线性回归的方法建立榆中县能见度的预报方程,并将2016年的数据代入预报方程进行检验,最后得到2016年榆中县能见度的预报值,将2016年榆中县能见度的实测值和预报值进行对比分析。结果表明,榆中县能见度夏季和秋季相对较好,而春季由于沙尘天气的出现和比较多的大风天气对能见度的影响比较大;冬季则主要是雾、霾天气的影响和农村燃煤取暖而产生的烟雾对能见度的影响比较大。     

物候观测在美国白蛾监测预报中的应用

通过建立关联性较强的物候关系,不仅提高了监测的精准性,而且降低了监测成本,生产中不需要每年都进行烦琐的灯诱、性诱和人工观测等专业性较强的工作,可操作性强。     

基于CLIMEX和ArcGIS的灰茶尺蠖在中国的潜在适生区预测

基于中国820个气象站点数据、灰茶尺蠖已知地理分布资料和生物学数据,结合CLIMEX模型与ArcGIS软件模拟预测灰茶尺蠖在中国目前及未来的潜在分布范围,评估灰茶尺蠖的潜在分布范围及气候变暖对其分布的潜在影响。结果表明,灰茶尺蠖在中国目前的适生区主要分布在3°51′N~40°6′N,适生区面积占全国总面积的34.27%。中国大部分省份的气候条件均适合灰茶尺蠖种群生长。随着气候的变化,灰茶尺蠖在中国的潜在适生区面积总体增幅不大,但其组成变化较大。至2050年,预测灰茶尺蠖高度适生区面积占比达最大（22.23%）。相比各种能源之间的平衡情景（A1B）,较高能源需求情景（A2）下灰茶尺蠖在陕甘宁地区向内陆扩张更快。灰茶尺蠖在中国适生区分布广泛,应加强灰茶尺蠖预测预报,趁早采取防控措施,以保障茶叶优质安全生产。     

油茶的高产栽培管理及销售数据分析

四大木本油料作物之一的油茶富含丰富的营养,十分受广大消费者的青睐。在我国南方大量种植油茶,尤其是在江西、福建省。为了提升油茶的产量,在种植油茶的过程中需要讲究一定的栽培管理技巧。本文阐述了油茶的基本特征以及如何栽培才能获得高产,并分析了油茶的生产和销售相关数据,对油茶的销售趋势作出了预测。     

动物杂种优势利用及其预测方法

杂种优势因具有提高两个不同亲本的遗传组成杂交所产后代的生产性能、生活力和抗逆性等特点,被广泛地运用在动植物杂交育种中。杂种优势利用率越高,种畜产生的价值越高,其后代产生的额外利润就越大。因此,杂种优势的利用率是广大育种工作者所关注的一项重要内容。杂种优势利用率的评估则依赖于对种畜杂种优势大小的预测。本文主要从杂种优势利用和杂种优势预测方法2个方面对已有的研究进行综述,并探讨有关杂种优势预测准确度提高的方法,以期对相关的研究提供一定的参考和帮助。