面向养殖水体分布差异的COD光谱法检测研究

面向养殖水体，传统光谱法对化学需氧量（Chemical Oxygen Demand，COD）检测模型构建的基础：源域（现有样本库）与目标域（检测地水体）间光谱数据独立同分布。但是当源域与目标域分布间存在差异时，由源域得到的低误差模型常在目标域上表现下滑。针对该问题，提出面向UV Vis光谱的域对抗训练网络（DAUVwpNet），将分布不同的源域和目标域数据映射至相同分布的特征空间中，使其在该空间的分布距离尽可能接近，从而在特征空间中对源域训练的目标函数也可以迁移至目标域上，以降低模型在目标域的误差。试验表明：面向同一批测试数据，DAUVwpNet的预测误差为0.78，要低于传统模型的预测误差（0.85）；DAUVwpNet预测值与实测值间相关系数为0.95，要高于传统模型的相关系数（0.89）。表明了该网络能够较好对齐两域特征空间数据分布，降低因分布差异带来的COD检测误差。     

家畜环境卫生学课程线上教学模式的研究

随着互联网信息技术发展和智能手机的普及,顺应时代发展的需要,线上教学成为未来高校教学活动开展一种必然途径。本文基于学习通和QQ群课堂平台构建了家畜环境卫生学课程的教学设计方案,并详细介绍了教学活动的实施办法,分析了线上教学面临的困难,并提出了相应对策,以期为高等学校线上教学改革提供参考。     

高等农业院校科技译刊选题刍议

选题是办刊的一个重要环节,高等农业院校科技译刊选题,要根据农业学科本身的特点,根据教学科研的实际需要,又能反映学科发展的新趋势、新动态,同时,选题还要考虑本校翻译队伍的优势,特点。     

稻作文化旅游与旅游发展若干问题研究

稻作文化在我国南方源远流长，很多稻作文化被作为旅游资源进行开发和利用。笔者就稻作文化旅游及其相关问题进行了探讨。     

社会工作视野下高校和谐教育的构建

基于对我国当前高校不和谐现状的分析,秉持社会工作的理念和视角,探索了我国高校和谐教育的含义,并就社会工作作为一种专业方法在建设高校和谐教育中的策略进行了探讨与创新.     

钢支撑代替混凝土支撑可行性分析

在地铁深基坑施工中，围护结构对基坑的安全起着至关重要的作用。本文依据合肥地铁一号线明光路站，施工过程中，由于车站3号出入口为出土口，原计划的第一道钢筋混凝土支撑无法实现，更改为钢支撑，通过有限元分析软件MIDAS-GTS\NX，建立二维模型进行数值模拟，对围护结构的变形和地表沉降进行分析，结果表明：第一道支撑采用钢支撑代替钢筋混凝土支撑对围护结构的侧移值影响不大，钢筋混凝土支撑控制地表沉降的效果要比钢支撑好，对今后类似工程变更提供依据。     

信息与计算科学专业《数据结构》教学实践与思考

结合信息与计算科学专业设置,本文分析了数据结构课程教学现状,从整合教学内容、设置教学梯度和完善教学手段等方面进行研究与探索。本课题针对交叉学科的特点强调学以致用和知识的融会贯通,搭建了开放的专题学习平台,提高了学生的自主学习和研究能力,初步取得了较好的教学效果,为数据结构课程的教学改革提供了参考。     

基于信息抽取的食品安全事件自动问答系统方法研究

针对从海量食品安全事件新闻报道中很难抽取出所需答案的问题，以食品安全事件语料库为研究对象，提出了一种基于信息抽取技术的自动问答系统。首先，利用深度学习模型TextCNN对用户输入的问题进行分类，得到其所属类型。其次，对于输入问题，借助Lucene搜索引擎找到其最佳匹配文档。再次，根据输入问题的类型，从食品安全事件数据库（采用信息抽取技术自动提取的一个结构化数据库）中筛选出该文档所包含的答案候选句集合。最后，利用深度学习模型Bi LSTM及基于答案候选句上下文的特征提取方法构建一个答案抽取模型，该模型能从给定的答案候选句集合中提取出最终答案。为检查基于食品安全事件数据库的答案候选句筛选方式及基于答案候选句上下文的特征提取方式对整个自动问答系统性能的影响，进行了多种比较实验，结果表明含有基于食品安全事件数据库的答案候选句筛选方式和基于答案候选句上下文的特征提取方式的问答系统表现最佳，其回答准确率达到44%。这相比于传统的问答系统，具有明显的优势。     

Deep neural network algorithm for estimating maize biomass based on simulated Sentinel 2A vegetation indices and leaf area index

Accurate estimation of biomass is necessary for evaluating crop growth and predicting crop yield.Biomass is also a key trait in increasing grain yield by crop breeding.The aims of this study were(i)to identify the best vegetation indices for estimating maize biomass,(ii)to investigate the relationship between biomass and leaf area index(LAI)at several growth stages,and(iii)to evaluate a biomass model using measured vegetation indices or simulated vegetation indices of Sentinel 2A and LAI using a deep neural network(DNN)algorithm.The results showed that biomass was associated with all vegetation indices.The three-band water index(TBWI)was the best vegetation index for estimating biomass and the corresponding R2,RMSE,and RRMSE were 0.76,2.84 t ha−1,and 38.22%respectively.LAI was highly correlated with biomass(R2=0.89,RMSE=2.27 t ha−1,and RRMSE=30.55%).Estimated biomass based on 15 hyperspectral vegetation indices was in a high agreement with measured biomass using the DNN algorithm(R2=0.83,RMSE=1.96 t ha−1,and RRMSE=26.43%).Biomass estimation accuracy was further increased when LAI was combined with the 15 vegetation indices(R2=0.91,RMSE=1.49 t ha−1,and RRMSE=20.05%).Relationships between the hyperspectral vegetation indices and biomass differed from relationships between simulated Sentinel 2A vegetation indices and biomass.Biomass estimation from the hyperspectral vegetation indices was more accurate than that from the simulated Sentinel 2A vegetation indices(R2=0.87,RMSE=1.84 t ha−1,and RRMSE=24.76%).The DNN algorithm was effective in improving the estimation accuracy of biomass.It provides a guideline for estimating biomass of maize using remote sensing technology and the DNN algorithm in this region.     

基于深度学习的大豆生长期叶片缺素症状检测方法

为了检测作物叶片缺素,提出了一种基于神经网络的大豆叶片缺素视觉检测方法。在对大豆缺素叶片进行特征分析后,采用深度学习技术,利用Mask R-CNN模型对固定摄像头采集的叶片图像进行分割,以去除背景特征,并利用VGG16模型进行缺素分类。首先通过摄像头采集水培大豆叶片图像,对大豆叶片图像进行人工标记,建立大豆叶片图像分割任务的训练集和测试集,通过预训练确定模型的初始参数,并使用较低的学习率训练Mask RCNN模型,训练后的模型在测试集上对背景遮挡的大豆单叶片和多叶片分割的马修斯相关系数分别达到了0.847和0.788。通过预训练确定模型的初始参数,使用训练全连接层的方法训练VGG16模型,训练的模型在测试集上的分类准确率为89.42%。通过将特征明显的叶片归类为两类缺氮特征和4类缺磷特征,分析讨论了模型的不足之处。本文算法检测一幅100万像素的图像平均运行时间为0.8 s,且对复杂背景下大豆叶片缺素分类有较好的检测效果,可为农业自动化生产中植株缺素情况估计提供技术支持。