寒地水稻生殖生长阶段高产栽培技术

该文介绍了寒地稻作区水稻生殖生长阶段高产栽培管理技术,主要包括延长根系及叶片功能、调整氮素、控制营养生长等,实现秆粗、穗大,防倒伏控早衰;通过水肥管理增加穗粒数、穗枝梗数、结实率和千粒重,进而提升单位面积产量.     

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。     

基于注意力机制和残差网络的苹果叶片病害分类

苹果叶片病害的高效准确识别有助于合理使用杀虫剂、肥料等农业资源，进而保证苹果的产量与质量。为提高苹果叶片病害识别的准确率，提出一种残差网络与注意力机制结合的苹果叶片病害识别模型：P-D-ECA-ResNet101。首先构建苹果叶片病害数据集，然后使用常见的4种网络模型在构建的数据集上进行训练，选取训练效果最好的ResNet101为骨干网络模型，通过推迟下采样(delayed downsampling)、拆解大卷积层以及引入高效通道(efficient channel attention module, ECA)注意力模块对ResNet101网络模型进行优化，最后通过特征图可视化展示改进后网络模型的识别机制。试验结果表明，推迟下采样可以增强模型特征提取能力，拆解大卷积层可以有效减少模型的复杂度，引入ECA注意力模块可以削弱无效特征信息对模型的干扰。改进后的P-D-ECA-ResNet101模型在构建的苹果叶片病害测试集上的平均识别准确率达到96.20%,相较于原模型ResNet101提升了2.20百分点。特征图可视化分析表明改进后的P-D-ECA-ResNet101模型可以更好地聚焦于病...     

高校应对突发公共卫生事件的防控策略研究

近年来突发公共卫生事件频发,探讨高校应对突发公共卫生事件的防控策略显得尤为重要。本文从高校突发公共卫生事件的种类入手,分别从公共卫生教育、物资保证、信息联动、规范化处置等方面,分析高校应对突发公共卫生事件存在的问题,并对高校应对突发事件应采取的有效措施进行了研究探析。     

无人驾驶拖拉机研究国际竞争态势与研究热点

以无人驾驶拖拉机研究SCI论文为对象，综合利用文献计量学方法、论文内容分析法和专家咨询法，通过分析论文产出趋势、热点研究主题、领先国家及重点研究内容等，揭示无人驾驶拖拉机的发展趋势、国际竞争态势及热点方向，旨在为相关科技管理部门及时掌握相关信息、优化研究布局和项目管理提供决策支撑。      

云南省牛流行性出血病血清学调查

为了解牛流行性出血病(epidemic hemorrhagic disease,EHD)在云南省的流行和分布情况,采用竞争ELISA方法,2019年对11个县市的1 199份牛血清进行流行性出血病病毒(epidemic hemorrhagic disease virus,EHDV)抗体检测,同时从各县市检测出的阳性血清中,随机选取18～50份通过微量血清中和试验进行血清型鉴定。结果显示:云南省11个县市均检测出EHDV抗体阳性样品,阳性率介于49.3%～91.3%,平均为81.8%;各地普遍存在3个及以上血清型,其中EHDV-7、-10、-6、-5血清型检出率较高,EHDV-8、-2血清型检出率较低,未检出EHDV-1型。结果表明,EHD在云南省流行广泛且较严重,流行血清型复杂。结果提示,需持续开展EHDV血清学监测,重视对该病的防控。此次血清学调查为我国西南地区EHD防控提供了数据参考。     

CnAβ基因对大鼠RBL-2H3细胞脱颗粒的影响

过敏是人和养殖动物常见的疾病，而且发生的频率呈现逐渐增加的趋势。为了深入了解过敏反应的机制，本研究利用CRISPR/Cas9基因编辑技术，构建钙调磷酸酶A beta （calcineurin A beta，CnAβ）基因敲除的大鼠RBL-2H3细胞株，并探讨CnAβ基因对RBL-2H3细胞生长及脱颗粒的影响。选取大鼠CnAβ基因第一外显子为敲除靶点，设计并合成3个单导向RNA （single guide RNA，sgRNA），构建pX459-CnAβ-sgRNA质粒，并用脂质体3000将构建好的质粒转染到RBL-2H3细胞内；利用嘌呤霉素对转染细胞进行筛选，通过DNA测序验证获得CnAβ基因敲除的RBL-2H3细胞株；并检测CnAβ基因缺失对细胞增殖和脱颗粒的影响。结果表明，成功构建了CnAβ单基因敲除的大鼠RBL-2H3细胞株；CnAβ基因缺失对RBL-2H3细胞增殖、细胞的颗粒形成以及颗粒含量无显著影响，但显著抑制由细胞表面受体介导的RBL-2H3细胞脱颗粒作用。该研究结果有助于深入了解动物过敏性疾病的发生机制，为动物过敏性疾病的预防提供了理论基础。     

一种基于偏好免疫网络多特征辨识的油茶果分选识别方法

针对油茶果采摘、脱壳后机器视觉分选效率不高的问题,提出一种多特征偏好人工免疫网络算法,该算法应用人工免疫网络的多目标优化与偏好数据库特征,提取油茶目标的颜色、形态多特征输入免疫网络进行仿真测试。试验结果表明,本文提出的多特征偏好免疫网络的识别率最高达到90%以上。相比单特征分选方法有了较大的提升,证明本文分选方法的有效性,并为农林业目标智能化分选辨识提供一种可行的方案。     

动物疫病防控中存在问题及对策探讨

随着社会经济的快速发展,人们日常生活水平的不断提升,促进了我国畜牧养殖业的进一步发展。近年来,在我国畜牧养殖业快速发展的背景下,加上外来疾病的影响,导致我国畜牧养殖疾病防控出现了较大的问题,不仅影响到畜禽的健康生长,同时还制约了畜牧养殖业的可持续发展。本文主要分析动物疫病防控中存在问题,探讨有效的解决对策。     

无为市玉米田杂草发生情况调查分析

为了明确无为市玉米田杂草危害情况,指导农民科学防除,对该地区玉米田杂草进行了调查。结果表明,无为市玉米田主要危害性杂草为马唐、狗尾草、铁苋菜,其中马唐危害最重。对此,我们应因地制宜,探寻有效的玉米田杂草防除方法,尽量控制化学农药使用量,防止出现药害事件,以确保玉米健壮生长,获得显著的种植效益。