纸质被动式农药微混合器混合特性试验

为探索纸质被动式农药微混合器的主要参数对农药混合效果的影响规律和增强农药混合的机理,选取Y型、Z型和方波型3种结构的纸质被动式农药微混合器,试验研究了每种微混合器不同参数条件对混合性能的影响,选出最优参数,再将最优参数下的3种微混合器的混合性能进行对比。试验结果表明,Y型微混合器的最优参数为:入口速度0.010 m L/min、入口角30°,Z型微混合器的最优参数为:入口速度0.010 m L/min、峰间距3 mm、转角30°,方波型微混合器的最优参数为:入口速度0.010 m L/min、波高2 mm、波宽5 mm;在各自的最优参数条件下,Y型微混合器出口处混合强度为0.622 7,Z型微混合器出口处混合强度为0.690 2,方波型微混合器出口处混合强度为0.732 6,方波型微混合器混合性能最好;纸质被动式农药微混合器通道内部存在纸纤维,可以提供流体流动的动力,也可以加剧分子间的扩散作用,同时也在一定程度上限制了对流作用。     

基于Web的设备管理系统UML建模

 设备是企业组织生产的物质基础,在制造业中起着非常重要的作用。现代设备呈现出结构复杂、功能完善、自动化程度高等特点,只有利用先进的信息技术来对其进行管理,才能有效提高设备管理的工作效率。因此,实现设备管理信息化成为了企业信息化的重要组成部分。然而,随着面向设备管理领域软件体系结构和Web应用复杂性越来越高,原有的CGI、ISAPI等技术,已很难满足对分布式对象访问和操作的需求。所以,本文以实现系统的复用为目标,将组件技术与Web技术相结合,在某烟厂的实际项目 Web-based Equipment Management System（WEMS）开发过程中,采用统一建模语言（UML）对特定领域设备管理软件进行了从需求模型、静态模型、动态模型到物理模型的软件全生命周期可视化建模,提出了分布式系统建模的解决方案。最终,在MicrosoftNET框架下,采用C#语言和SQL2000数据库开发了WEMS系统,同时也验证了该分布式系统建模方案的有效性。     

泰国发现15种蔬果可抗大肠癌

据泰国《世界日报》报道，泰国宋卡娜卡琳大学农业工业系副教授沛汶前不久发布的从蔬菜与水果提取具有防大肠癌作用的益菌素（Prebiotic）的研究结果，人们在日常饮食中增加这种益菌素将会加强身体的消化功能，改善体质。     

永登县发展红提葡萄的气候条件分析

本文分析了永登县种植红提葡萄的有利气候条件,探讨了影响永登县红提葡萄生长发育的气象灾害,并提出了合理的气象灾害防御措施,以期为当地葡萄生产提供借鉴。     

基于纸质微流控芯片的农药检测系统

针对当前农药检测手段仪器复杂、成本昂贵等问题,提出了一种基于纸质微流控农药检测方法。设计了具有自动进样、混合反应、电化学检测等功能的纸质微流控芯片,采用石墨碳、Ag/AgCl材料以及结合化学交联法制备了环状结构的丝网印刷酶电极,并利用循环伏安法对制备的酶电极进行了电化学表征,构建了一套基于酶抑制法的集成酶电极纸质微流控农药检测系统。最后建立了酶抑制率与对硫磷浓度的数学模型,并测试了酶电极的性能。实验结果表明,酶电极具有良好的制备重复性、稳定性和线性度。抑制率与对硫磷浓度的负对数在1.0×10~(-7)~1.0×10~(-5)g/mL范围内呈良好的线性关系,线性回归方程为:I=158.82+21.11lg C,R~2为0.993,最低检出限为3.3×10~(-8)g/mL。所制备的酶电极微流控传感器抗干扰性较强,对对硫磷农药具有一定的选择性。加标回收率范围在95.8%~115.0%之间。     

农科院校机械类专业智能制造人才培养模式改革——基于云南农业大学机械设计制造及其自动化专业的实践探索

本文针对地方农科院校机械类专业在智能制造人才培养过程中存在的问题,特别是在当前“新工科”与“新农科”这一发展背景下,分别从改革人才培养目标、重构课程体系、构建适应智能制造的教学模式、改革教学内容、构建新的实践创新能力培养体系、研制虚拟仿真实验系统等方面进行了人才培养模式的改革探索。通过在云南农业大学机械设计制造及其自动化专业中的实践,学生的智能制造意识和综合能力得到了显著提高。同时,研究成果对于农科机械类专业、工科机械类专业以及其他学科专业的人才培养教学改革有着一定的参考和借鉴价值。     

基于轻量化改进型YOLOv5s的玉米病虫害检测方法

针对复杂环境下目前现有的玉米病虫害检测方法的精度不理想、模型复杂、难以在移动端部署等问题,本研究提出了基于轻量化改进型YOLOv5s的玉米病虫害检测方法。首先,采用轻量级网络GhostNet替换原始YOLOv5s模型中特征提取网络和特征融合网络的卷积层,降低模型的计算量和参数量,提高运行速度,以满足移动端的部署要求;其次,为弥补GhostNet所带来的检测精度下降缺陷,在模型的主干特征提取网络中引入注意力机制,更加全面地评估特征权值,以增强玉米病虫害的特征,减弱无关信息的干扰,提升检测性能;最后,将模型的损失函数由CIOU替换为EIOU,以增强模型对目标的精确定位能力,从而提升模型的收敛速度和回归精度。试验结果表明,改进模型相比原始YOLOv5s模型在对供试玉米病虫害检测中,P、R和mAP分别提高了1.9个百分点、2.2个百分点和2.0个百分点,分别达到了94.6%、80.2%和88.8%;在保持较高检测精度的同时,模型的计算量、参数量和模型大小分别减少了50.6%、52.9%和50.4%,解决了检测模型在移动端的部署问题。     

基于计算机视觉的玉米叶片表型检测方法研究

针对玉米叶片表型检测传统方式存在耗费大量人力物力且存在人工主观性误差等问题,提出了一种基于计算机视觉技术和深度学习方法的玉米叶片表型检测方法,建立了玉米叶片表型回归检测模型。首先采集玉米叶片图像及对应的表型数据,然后搭建浅层卷积神经网络,通过调整浅层卷积神经网络模型结构,添加注意力机制以及RGB三通道分离结构对搭建的网络进行优化,最后将图像和表型数据输入到模型进行训练,并对不同任务组合分别进行模型训练,分析不同任务组合对模型预测精度的影响。结果表明,三通道分离结构和通道注意力机制的添加提高了模型在所有任务组合上的性能,且不同任务组合试验的结果表明,玉米叶片各个表型的检测在不同任务搭配后检测效果有较大波动,基于三通道分离结构和通道注意力机制的模型检测叶片叶面积的结果最高决定系数r²达到0.997,鲜质量r²达到0.988,叶宽r²达到0.982,SPAD值r²达到0.901。研究结果表明,三通道分离可以降低R、G、B三通道带来的影响,添加通道注意力机制,可以提高玉米叶片表型检测的模型性能。     

农田水利灌溉工程使用原则及节水技术应用

全球范围内,农业用水占据了总用水量的相当大部分,而农田水利灌溉工程则是农业用水中的关键环节。然而,由于全球气候变化、土地面积受限以及不合理的水资源管理等因素,导致许多地区出现了水资源紧缺的问题,严重制约了农业的可持续发展。特别是在一些水资源稀缺的地区,农田水利灌溉工程的使用原则和节水技术显得尤为重要。在我国,农业是国民经济的基础,而水资源是农业生产中不可或缺的要素。我国地域广阔,水资源分布不均衡,一些地区由于干旱少雨,水资源严重不足,这就需要科学地利用农田水利灌溉工程,创新管理模式,推广先进的节水技术,以确保农业的可持续发展。因此,深入研究农田水利灌溉工程的使用原则及节水技术应用,对于水资源的合理利用、农业生产的稳定增长至关重要。