低温胁迫对不同杂交水稻组合苗期耐冷性及生理生化指标的影响

为明确杂交水稻萌发率、苗期耐冷性与耐冷性指标的关系,以重庆师范大学10个自育杂交水稻组合和糯稻89-1为材料,测定种子的生理指标、低温萌发率及苗期低温处理恢复生长后的死苗率。不同杂交水稻组合的可溶性糖含量、维生素C含量、过氧化氢酶活性差异明显,种子自身所含这4种物质与水稻低温下的萌发率可能具有一定关系;种子萌发对温度变化较敏感,每个组合中温度为6℃处理条件下种子萌发率均高于11℃,初步推断临界点以下低温层积对水稻种子的萌发有积极作用;试验结果表明,不同低温条件处理下水稻苗期死亡率有明显差异,温度越低,水稻幼苗受害越大,复温后死亡率越高;聚类分析将杂交组合分为A、B、C 3类,A组、B组生理指标大部分都高于C组,低温萌发不同杂交水稻组合内变异系数较大。总的来说,水稻种子耐冷指标对萌发率可能具有一定作用,在苗期,水稻对低温较敏感,随着时间和温度增长受影响越大,根据耐冷指标、萌发率、死苗率对不同水稻杂交组合进行分类,研究结果可以为选育耐冷性水稻品种提供理论依据。     

乡村旅游景观属性的多维测量与游客喜好度关系研究

为研究乡村景观的基本属性与消费者喜好度之间的关系,选择14个典型的乡村旅游地景观为研究对象,通过VR虚拟沉浸式体验进行感知与评价数据采集,以统计学软件SPSS 25.00的多向度(MDS)分析模块对其属性特征进行测量,结合相关与回归分析模块论证乡村旅游景观属性的多维特征与消费者喜好之间的关系,进而对不同景观对象的属性特征强度与喜好强度进行比较分析。结果表明,1)乡村旅游景观属性的属性特征在两维空间中具有良好的聚合性,不同的景观类型在属性特征上保持着基本一致性。2)消费者对乡村景观的属性认知与喜好度之间总体上具有一致性。3)回归分析的结果显示,青年群体消费乡村景观的最主要原因是“想在此玩耍的欲望度”。乡村景观的设计应该在满足视觉消费的同时强化乡村景观的文化价值。此方法在准确测量乡村旅游景观特征强度的基础上,结合消费者喜好度形成的原因,为乡村旅游景观的设计开发提供相应的理论依据。     

基于全局特征提取的农作物病害识别模型

针对现阶段特征提取网络当测试样本出现歪斜、模糊、缺损等变化时识别效果不够理想,利用训练样本扩充、变换、缩放等方式改善网络性能并不能动态地满足实际的复杂病害图像识别任务的问题,在ResNet50中引入双层注意力机制与通道特征提取机制,设计基于全局特征提取的深度学习网络（Global feature deep learning network,GFDL-Net）,该网络包括通道特征提取子网络（Squeeze and excitation net,SE-Net）和双注意力特征提取子网络（Double feature extraction net,DFE-Net）,分别从通道空间特征提取与平面关键点特征提取两方面改善了网络的全局特征提取能力。为了验证GFDL-Net的有效性,对辣椒、马铃薯、番茄等15种病害图像加入不同角度的旋转、色彩变换等测试,发现在样本加入旋转后与ResNet50、BoTNet、EfficientNet相比,平均识别准确率分别高出20.05、18.62、21.97个百分点;加入明暗度、饱和度、对比度变换后与ResNet50、BoTNet、 EfficientNet相比,平均识别准确率分别高出3.57、0.53、3.98个百分点,而识别速度分别为ResNet50、BoTNet、EfficientNet的4.4、4.9、2.0倍。试验证明GFDL-Net在图像全局特征提取能力方面的改进能有效提升网络的泛化能力与鲁棒性,可将其应用于解决变化样本的农作物病害识别任务中。     

借侠义风 揽尝鲜客

走近齐富路,有7层楼高的山寨武林四个大字映入眼帘,其恢弘气势让人不得不停下脚步想一探究竟。饭店掌柜徐小龙自幼习武,他和两位同学于2009年筹划了三个月后开业,店内的装修、服务人员、菜品等,都按武侠小说里的情节进行设计。     

粘糯杂交后代主要农艺性状遗传变异及相关性和主成分分析

[目的]分析粘糯杂交后代农艺性状的遗传变异,为选择植株性状与稻米品质兼优的粘糯杂交后代株系提供参考。[方法]采用相关分析和主成分分析等方法对粘糯交组合糯89-1/蜀恢527的F_2代株高、穗长、结实率、千粒重、有效穗数、每穗实粒数、每穗总粒数、着粒密度进行了研究。[结果] F_2代各农艺性状变异较大,除株高外,其他7个性状近似正态分布,株高、穗长、每穗总粒数、着粒密度表型值表现正向超亲优势;结实率与千粒重、每穗实粒数呈正相关,与株高呈负相关,千粒重与除着粒密度外的其他6个性状呈正相关;主成分分析将8个性状简化为4个主成分,即产量因子、结实率因子、有效穗数因子、千粒重因子,以上因子提供的信息量占总信息量的88.374%,能概括农艺性状的绝大部分信息。[结论]粘糯杂交后代农艺性状的遗传变异与籼粳交或品种间杂交相似。     

一种轻量级CNN农作物病害图像识别模型

针对传统CNN(Convolutional neural network)模型存在训练参数量大而无法应用于硬件条件受限的场合这一问题,本研究提出一种轻量级CNN农作物病害识别模型,能够在保证模型识别准确率情况下简化模型结构,扩大模型的适用场景.设计1个深度卷积模块作为基本卷积单元,2个深度卷积模块和1个批归一化层组成1个残差块作为残差单元,以残差单元作为基本元素设计一个轻量级CNN农作物病害识别模型.对辣椒、番茄和马铃薯的病害图像进行分类识别,最终模型在训练集上的总识别准确率为99.33％,测试集上的总识别准确率为98.32％.相对VGG16等传统模型,在进行农作物病害识别时本模型有更高的识别准确率、更快的识别速度和更小的内存占用.