青海省2017—2019年州县级兽医系统实验室检测能力比对

为全面了解和提升兽医系统实验室检测能力,2017—2019年青海省动物疫病预防控制中心连续3年组织州县级兽医实验室开展检测能力比对工作.根据每年疫病的流行态势,设置PCR、ELISA以及传统类检测等比对项目.结果显示:2017—2019年实验室总体准确率分别为50.00％、56.82％、74.47％,样品总正确率分别为...     

旋耕减阻降耗技术研究进展

我国是农业大国,农业发展关系到国计民生,而耕作是农业生产中的重要环节.随着我国农业机械化发展转型升级,耕作能耗过高,成为农业生产中必须面对的主要问题之一.旋耕作为一种应用广泛的耕作方式,开展旋耕减阻降耗技术研究,对我国农业可持续发展具有重要的现实意义.本文介绍了旋耕减阻降耗技术的研究要点,重点分析了国内外在旋耕刀辊结构...     

浅谈CFG桩复合地基

CFG桩是一种新的加固地基方法。具有适用范围广、加固地基效果明显、综合利用粉煤灰和工业废渣等优点。经济效益和社会效益好,极有推广价值。     

木材初期腐朽研究综述

木材容易受到各种微生物的侵袭,真菌腐朽是导致木材破坏最严重的一种方式,即使是在木材质量损失率很小的腐朽初期,真菌也可以迅速引起木材结构的破坏,导致木材强度的急剧降低.生物培养和显微镜观察被认为是目前唯一权威的用来检测和评估木材初期腐朽的方法,但这些方法很难对木材的初期腐朽进行快速、准确地评估.因此,寻找一种迅速、准确地检测和评估木材初期腐朽的方法倍受人们的关注.有关初期腐朽及其检测与评估的研究在国外已有大量报道,而在我国却极为少见.本文综述了近几十年国内外有关木材初期腐朽及其检测与评估的研究,旨在增强人们对木材初期腐朽危害的认识,并呼吁有关部门重视相关研究在我国的发展.     

印第安纳沙门菌环介导等温扩增检测方法的建立

旨在解决印第安纳沙门菌传统检测方法的缺陷,建立快速、特异、灵敏的分子检测方法.通过比较基因组学方法获取印第安纳沙门菌特异性检测靶标,进一步设计用于环介导等温扩增的引物组.通过对反应条件优化,建立针对印第安纳沙门菌的特异性分子检测方法.结果显示,该检测方法特异性强、耗时短,检测下限为59拷贝?反应-1.应用该方法对临床分...     

粮粒内害虫的近红外光谱检测技术

许多储粮害虫在粮粒内取食为害,造成了巨大经济损失,但是其隐蔽性强,检测困难,费时费力.本文主要介绍了近红外光谱分析技术的原理及其在粮粒内害虫检测中的优点,并综述了粮粒内隐蔽性害虫的近红外光谱检测技术的研究与应用现状,并阐明了其应用前景.     

基于神经网络的树叶识别系统研究

在林业系统注册树木种类时,通常采用大量树叶上的可见外形特点来辨别数目繁多的树木种类。针对此问题,本文提出了基于神经网络的树叶识别方法,该方法建立并管理一个分等级的树叶图像体系,通过对不同种类树叶的边缘提取来识别每种树叶的特征点,从而得到树叶的外部轮廓来区分树木种类:给出了相应的改进型神经网络算法,并给出详细的论述过程:最后,通过Java语言给出了系统实现并做了大量的数值仿真。结果证明本文方法是可行有效的。图4表1参8。     

基于YOLOv5s改进模型的小白菜虫害识别方法

小白菜是中国种植面积较广、深受大众喜爱的蔬菜,但真实菜地环境中虫害往往出现在叶片的特定区域,且受环境因素如光照和背景干扰较大,影响对其的智能检测。为提高小白菜虫害的检测效率和准确率,该研究提出一种基于YOLOv5s网络框架改进的YOLOPC小白菜虫害识别模型。首先,引入CBAM（Convolutional Block Attention Module）注意力机制,将其放在CBS（卷积层Convolution+归一化层Batch normalization+激活函数层SILU）的输入端构成CBAM-CBS的结构,动态调整特征图中各个通道和空间位置的权重;使用上采样和1×1卷积操作来调整特征图的尺寸和通道数,实现不同层次特征的融合,增强模型的特征表示能力。同时,改进损失函数,使其更适合边界框回归的准确性需求;利用空洞卷积的优势提高网络的感受野范围,使模型能够更好地理解图像的上下文信息。试验结果表明,与改进前的YOLOv5s模型相比,YOLOPC模型对小白菜小菜蛾和潜叶蝇虫害检测的平均精度（mean Average Precision, mAP）达到91.40%,提高了12.9个百分点;每秒传输帧数（Frame Per Second, FPS）为58.82帧/s,增加了11.2帧/s,增加幅度达23.53个百分点;参数量仅为14.4 MB,降低了25.78个百分点。与经典的目标检测算法SSD、Faster R-CNN、YOLOv3、YOLOv7和YOLOv8相比,YOLOPC模型的平均精度分别高出20.1、24.6、14、13.4和13.3个百分点,此外,其准确率、召回率、帧速率和参数量均展现出显著优势。该模型可为复杂背景下小白菜虫害的快速准确检测提供技术支持。     

基于CNN-Transformer的农作物病虫害知识问答意图识别与槽位填充联合模型

意图识别与槽位填充是农作物病虫害知识问答中问题理解的两个重要任务。在已有面向农业领域的研究中,上述任务仍被视为两个完全独立的子任务,并且未充分利用意图识别与槽位填充的语义信息。为此,该研究提出一种基于CNN-Transformer的意图识别与槽位填充联合模型（CDPCT-IDSF）。该模型根据农作物病虫害文本语义复杂设计CNN网络与多层Transformer结合强调局部的有用信息以缓解语义缺失问题;然后在Transformer解码器中引入对齐保证输入与输出一对一关系以提高识别正确槽位标签的能力。此外,进一步构建了包含20个意图类别、12个槽位类别和11242条标注样本的农业病虫害知识问答数据集进行对比试验,CDPCT-IDSF模型在该语料库上的槽位填充F1值为94.36%,意图识别精度为92.99%,整体识别精度为87.23%,优于其他对比模型,结果证明了所提模型在农作物病虫害意图识别与槽位填充任务上的有效性,可为面向农作物病虫害的知识问答研究提供理论支撑。     

转基因小麦的定性PCR筛选检测技术

为了建立转基因小麦的PCR检测方法标准,以B73、B72、B102三个被转入外源高分子量谷蛋白亚基(HMW-GS)基因的转基因小麦品系为材料,对目前国内外转基因小麦中通用的标记基因bar和uidA、NOS终止子和Ubiquitin启动子进行了定性PCR的筛选检测,在国内外首次找到了小麦中特有的内参照基因麦谷醇溶蛋白基因(GAG56D),设计并合成了麦谷醇溶蛋白基因(GAG56D)和Ubiquitin启动子的引物序列,并对PCR反应条件进行了优化,PCR产物经过琼脂糖凝胶电泳分析后,可以检测到预期大小的目的片段.同时对PCR产物用实时荧光定量PCR进行了确证实验,并得到预期的结果.定性PCR最低检测灵敏度为0.5%(w/w).建立的转基因小麦定性PCR筛选检测方法具有通用性.