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2004年已经从人们的目光中淡淡离去,但它遗留下来的痕迹却深深地印在人们的记忆里,对有些人来说也可能是永久的伤痛。因为在过去的一年里,一件突发事件吸引了世人的眼球,人们对禽业养殖的关注超过了其它任何一个行业,直到现在对于禽流感的争论还在继续。有人说是坏事,因为它给整个产业链造成了巨大损失,也有人说坏事成好事,由于它的爆发,暴露了行业的软肋,引起了政府对行业的重视,引发了行业冼牌和整合等等。是也,非也,此时已不再重要。 相似文献
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果树寒害是我国果树生产上最重要的灾害。我国地域辽阔,果树种类繁多,由于受气候条件的影响,几乎每年都有不同程度的寒害发生,给生产带来了不同程度的损失。因此采取有效的预防措施,提高树体的抗御寒害的能力。对果树生产的健康发展有着重要的意义。 相似文献
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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。 相似文献
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城市内涝灾害频发,造成的损失越来越大,严重威胁城市的可持续发展。为了降低内涝灾害造成的损失,开展城市内涝灾害风险减缓策略研究已成为研究热点。以长春市南关区为例,采用城市内涝数值模拟模型,得到道路积水范围与水深,结合实地调查数据,构建水深—损失率曲线;利用事件树分析法与故障树分析方法从定性角度寻求最优的风险减缓策略,从定量角度实现风险减缓策略评估,以期为城市暴雨内涝灾害风险管理与应急管理提供决策依据。 相似文献
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