基于多流高斯概率融合网络的病虫害细粒度识别

为解决由于现有深度迁移学习无法有效匹配实际农业场景部署应用,而导致大规模、多类别、细粒度的病虫害辨识准确低、泛化鲁棒差等问题,该研究利用农业物联网中多种设备终端获取12.2万张181类病虫害图像,并提出了基于多流概率融合网络MPFN(Multi-stream Gaussian Probability Fusion Network)的病虫害细粒度识别模型。该模型设计多流深度网络并行的细粒度特征提取层,挖掘可区分细微差异的不同级别局部特征表达,经过局部描述特征聚合层和高斯概率融合层的整合优化,发挥多模型融合信息互补及置信耦合的优势,既可以有效区分不同类病虫害的种间微小差异,又可容忍同类病虫害种内明显差异干扰。对比试验表明,该研究MPFN模型对各类病虫害的平均识别准确率达到93.18%,性能优于其他粗粒度及细粒度深度学习方法;而平均单张处理时间为61ms,能够满足农业生产实践中物联网各终端病虫害细粒度图像识别需求,可为智能化病虫害预警防控提供技术应用参考,进而为保障农作物产量和品质安全提供基础。     

瘦肉糯米香肠的新工艺

1．原料设备 （1）材料原料肉（以猪肉为主,可加入部分牛肉和鸡肉）、肠衣、玉米淀粉或绿豆淀粉、大豆分离蛋白、食盐、麦芽糖或葡萄糖、维生素C、鸡蛋、味精、卡拉胶或明胶、亚硝酸钠、五香粉、糯米、香菇、玉米粒、料酒、大蒜、姜末、磷酸盐（保水剂）、冰水及各种调味料。     

摩擦力对装甲车辆铁路冲击稳定性影响研究

铁路运输是装甲车辆运输投送的主要方式,在连挂冲击工况下,研究摩擦力对装甲车辆稳定性的影响对于运输安全性具有重要意义.以装甲车辆铁路冲击纵向稳定性为研究对象,利用SolidWorks软件进行几何建模,导入到ADAMS中,建立连挂冲击多体动力学模型,通过改变材料摩擦系数,计算得出冲击速度为3,5,8 km/h时装甲车辆质心...