肉鸭高效饲养技术

养殖肉鸭过程中。应注意抓好三个阶段的养殖,即雏鸭阶段、中鸭阶段、大鸭阶段三个阶段。     

高压静电场对番茄生长发育及叶霉病抗病性的影响

番茄种子经高压静电场处理后,其发芽率、株高、茎粗、叶片数及抗病性等生物学指标均发生了明显的变化。场强为125 k V·m-1、处理时间为20 min的条件下处理番茄种子的效果最佳,其处理的种子发芽率比对照增加82.2%、茎粗增加20.0%、株高增加41.1%、复叶数增加15.2%、小叶数增加13.6%。场强为375k V·m-1、处理时间为10 min及场强为375 k V·m-1、处理时间为40 min条件下,番茄植株对叶霉病的抗病性得到了大幅提高,其病情指数均比对照降低了96.3%。     

基于STM32与NB-IOT网络的新型倾角传感器研究设计

倾角传感器在农业、工业、铁路、航空航天等领域有重要的应用.本文基于STM32微处理器和高精度倾角传感器SCA103T并结合NB-IoT网络实现了一种低功耗、高精度和无线传输的新型倾角传感器.系统待机电流仅1.3mA,精度可达0.001°,无线传输速率为200Kbps.通过设计相关的外围电路并结合Keil环境编程实现倾角...     

基于改进Mask R-CNN模型的植物叶片分割方法

通过图像处理对植物叶片进行分割是研究植物表型性状的基础,但叶片间相互遮挡、叶片边缘特征不明显以及幼叶目标过小会对叶片分割效果造成很大的障碍。针对上述问题,该研究提出了一种基于改进Mask R-CNN模型的植物叶片分割方法,通过引入级联检测模块对模型检测分支进行改进,以提高遮挡叶片检测质量;利用注意力机制和一个2层3×3卷积模块对模型分割分支进行优化,以提高边缘特征表达能力;在模型测试过程中采用多尺度叶片分割策略,利用多个尺度上的最优目标以分割幼叶。测试结果表明,在CVPPP叶片分割挑战数据集中的对称最佳Dice得分Symmetric Best Dice（SBD）为90.3%,相比于利用域随机化数据增强策略并采用Mask R-CNN模型进行叶片实例分割的方法提高了2.3个百分点,叶片分割效果有显著提升。该研究提出的方法可以有效解决植物叶片分割效果不佳的问题,为植物表型研究提供技术支撑。     

猪发热病防治误区及对策

一、防治误区1.见烧就退且长时间使用退烧药,人为造成机体白细胞数量急剧减少,自身免疫力下降,最后衰竭而死。2.大剂量滥用抗生素,尤其是磺胺类药,造成药     

关中千山南麓塬旱地扩种油菜提高种植效益的探讨

地处千山南麓的宝鸡市风翔县唐村、柳林、长青、田家庄、横水，岐山县凤鸣镇、故郡、蒲村、祝家庄、京当，扶风县黄堆、南阳、天度及咸阳市武功县北部，乾县等地，基本为旱地，人均耕地相对较多，为一年一熟或两年三熟区，在以前的区划中将该区划为油菜较适宜区，随着全球     

基于多网络融合的水体浊度预测方法

浊度是水产养殖中的重要水质指标,利用水质参数进行浊度预测对于水产养殖过程具有重要意义.该文提出一种基于改进的双向长短期记忆(BiLSTM)、残差网络(ResNet)和多头注意力机制网络(Multi-head Attention)相融合的浊度预测模型,并利用太湖水体数据进行验证.实验结果表明,该融合模型的R_(RMSE)...     

温室大棚积雪报警系统设计开发

我国农业生产中所使用的大棚多为简易薄膜式大棚,每年因雪灾致使大棚垮塌而造成的经济损失十分巨大,如果能够及时预报积雪及大棚受力状态,将能够减免受灾损失。本实验通过分析简易薄膜式大棚的受力情况并结合传感器检测到的数据,分析积雪是否会压垮大棚并预测何时会压垮大棚。当预测到有压垮大棚现象出现时,通过手机微信小程序向大棚的管理人员手机发送警报,从而达到警示及预防的目的,防止因棚顶积雪过大而导致大棚倒塌。     

基于长短时记忆网络（LSTM）的蟹塘溶解氧估算优化方法

水中溶解氧含量低会影响螃蟹的成活率,保证低溶解氧时刻溶解氧的预测精度非常重要。目前,溶解氧传感器价格昂贵且易遭受腐蚀,因此通过相关变量来间接估计溶解氧浓度有重要的意义。本研究在长短时记忆网络（LSTM）模型的基础上,优化LSTM反向传播时的损失函数,提出了提高低溶解氧含量估算精度的溶解氧预测模型（LDO-LSTM）。LDO-LSTM的损失函数是在平均绝对百分比误差（MAPE）基础上,根据溶解氧值的变化趋势和溶解氧浓度大小,分别赋予不同权值的权重函数,并通过均方根误差（RMSE）和平均绝对百分比误差（MAPE）来评估LDO-LSTM和LSTM在不同范围的溶解氧估算能力。对模型的测试试验结果表明：在溶解氧高于6mg/L时,LDO-LSTM和LSTM的RMSE、MAPE差值稳定在0.1左右;在溶解氧低于6mg/L时,LDO-LSTM的RMSE值和MAPE值分别比LSTM低0.25和0.139,说明了LDO-LSTM网络不但可以保证整体溶氧预测精度,而且能够提高较低溶解氧值的估算精度。本研究对于降低水产养殖成本、提高溶解氧估算精度有着重要的作用。     

一种便携式苹果糖度无损检测仪的研制

糖度是判断苹果质量好坏的一个重要参考标准,针对苹果糖度的检测问题,设计了一种以Cortex-A9为内核、以自研发的可见-近红外光谱仪(波长范围400~1 000 nm)作为光谱检测装置、以Linux为操作系统的便携式苹果糖度无损检测仪。以山东烟台的100个红富士苹果为材料,采集了漫透射检测方式下基于自收发光机构的苹果漫透射光谱曲线,结合化学计量学方法,对样本的全光谱曲线使用了平均法和Savitzky-Golay卷积平滑光谱预处理方法,将预处理后的光谱数据按波峰位置划分区间,并分别按照全光谱范围和所划分区间的波段范围建立PLS模型来预测苹果的糖度含量。结果表明,经预处理后的全光谱数据所建立的PLS模型预测效果最好,优于按波峰划分区间所建立的PLS模型,其校正相关系数为0.96、预测相关系数为0.87,校正均方根误差为0.31、预测均方根误差为0.34。同时对仪器工作时的预测稳定性进行了测试,测试结果得出检测精度可控制在±0.2 Brix以内,模型预测精度满足现场快速检测应用要求。