蜡样芽孢杆菌NJSZ-13对松材线虫生理生化指标的影响

使用蜡样芽孢杆菌NJSZ-13的菌悬液、发酵液、发酵滤液分别处理松材线虫AMA3虫株6、12、24、36 h,以无菌水和营养肉汤(NB)液体培养基处理作为对照，对处理后松材线虫体内的蛋白质质量浓度、超氧化物歧化酶(SOD)、过氧化物酶(POD)、过氧化氢酶(CAT)、谷胱甘肽过氧化物酶(GSH-Px)、乙酰胆碱酯酶(AchE)活性和丙二醛(MDA)质量摩尔浓度进行检测。结果表明：经蜡样芽孢杆菌NJSZ-13处理后，松材线虫体内可溶性蛋白质质量浓度和POD、CAT、AchE活性在整个处理时间内均低于对照组，且均呈下降趋势；SOD和GSH-Px活性先升高后降低；MDA质量摩尔浓度逐渐上升。其中，菌悬液、发酵液和发酵滤液对松材线虫各种生理生化指标均有影响，其中发酵液的影响更大。通过蜡样芽孢杆菌NJSZ-13处理后线虫的各个生理效应可以推测，蜡样芽孢杆菌NJSZ-13对松材线虫的致死作用是综合性的，其中包括蛋白代谢、保护酶系统和神经系统等方面共同的作用。     

基于深度学习的皖南烟区烟叶分级模型的构建与应用研究

本文围绕皖南烟区烟叶分级的业务要求和现状,开展烟叶智能化分级研究,主要包括烟叶分级模型的构建和烟叶自动化分级设备的设计。研究基于深度学习的皖南烟区烟叶分级模型构建方法,结合提出的图像预处理算法,将预处理后的烟叶图像导入预训练好的卷积神经网络中,对采集的B2F、C3F、X2F、X3F四个等级皖南烟叶图像共3615张进行建模,模型在测试集上的分级准确率可达到94.3%。在烟叶等级识别智能算法的基础上,围绕等级识别和分选分拣等烟叶自动分级关键技术,设计研发烟叶自动化分级设备。研究结果表明,通过上述方法可初步实现烟叶分级的自动化,提升烟叶分级工作效率,降低人员投入,提高烟叶分级质量一致性。