基于叶片面积玉米叶片保绿度开花后衰减特性初步研究

采用Excel工作表Origin7.0统计分析软件对基于绿叶面积玉米叶片保绿度开花后衰减特性进行了初步研究,结果表明:玉米开花后叶片保绿度衰减符合方程y=aeb-cx/(1+eb-cx);不同基因型玉米叶片保绿度衰减启动时间、最大衰减速率和最大衰减速率出现时间等衰减特性差异较大;即使相同基因型在不同环境条件下叶片衰减特性也不尽相同.采用y=aeb-cx/(1+eb-cx)模拟方程能比较全面揭示叶片保绿度的动态变化过程.     

青海省草地生态畜牧业中养羊业发展机制探讨

在草地生态畜牧业战略总体规划下,养羊产业仍然是青海省草地畜牧业的主要组成部分。该研究分析了青海省养羊业现状,指出当地可以进一步降低羊总数,提高个体生产力,加速周转。通过分析产业内部因素和外部环境条件,提出产业发展思路:在建立牧民合作组织的基础上,开展集约化、规模化和标准化生产经营,应用配套技术,推广科技成果,牧民学习新技术,提高生产、管理和营销能力。     

中国地方政府财政民生支出效率实证分析

利用DEA方法计算出2009-2013年5年间全国31个省份财政民生支出资金配置的综合技术效率、纯技术效率、规模效率三种效率值,分析出各省份政府财政民生支出所处规模报酬阶段.结果显示：大部分省份的政府财政民生支出DEA得分在0.9以上,说明虽然效率没有达到最优水平,但是总体来说效率水平还是比较高的.另外,各省市财政民生产出存在较大的差异,东部地区综合产出水平高于中西部地区,其中,西部地区效率最低,改进空间最大.     

基于油液监测的柴油机磨损故障诊断系统

运用专家系统的原理和构建万法,建立了知识库模型,编写了搜索推理代码,并在此基础上基于C#和SqlServer采用油液分析技术中的光谱分析、铁谱分析和常规理化分析,建立了柴油机磨损故障诊断系统．该系统可用于诊断磨损的部位、类型和性质．以济南柴油机厂的4190柴油机为研究对象,对该系统进行了检验,实验结果表明该系统能够定位柴油机磨损故障的部位,并诊断其故障性质及原因．     

纤维素酶及其研究进展

纤维素酶可以有效降解纤维素,将纤维素水解转化为二糖或单糖,为能源、食物和化工等产业提供可用的原料,在工业中具有广泛的应用价值.文章就纤维素酶的特点及纤维素酶在食品、发酵、饲料和纺织等工业方面的应用进行了阐述.     

新时期宁夏扶贫开发机制的创新研究

面对新时期宁夏贫困问题的复杂性、多样性和独特性,传统的以政府扶持为主导的减贫战略已无法根治贫困,减贫的根本途径是要形成长效的减贫体制和机制,使减贫动力内生化．为此,作者超越传统经济行为的治理结构,提出了使“扩大机会”和“加强社会保障”这两项减贫战略内生于扶贫开发的扶贫创新机制,并创造性的提出由社会型企业来实施这种机制,难点就是政府如何引导社会型企业的诞生．     

基于YOLOv5s-ESTC的肉苁蓉检测

为了解决因梭梭和红柳等宿主遮挡、样本分布密集、样本大小不均衡等造成人工种植肉苁蓉检测精度低以及模型参数量过大难以向嵌入式设备移植等问题,该研究提出一种基于改进YOLOv5s的人工种植肉苁蓉轻量化检测方法。首先,将YOLOv5s的主干网络替换为EfficientNetv2网络,以减少模型参数量和计算复杂度进而实现模型轻量化,便于后期将模型向嵌入式设备部署;其次,为了增强模型对小目标肉苁蓉特征信息的提取能力,将C3模块与Swin Transformer Block进行整合,得到C3STR模块,将其引入主干网络,并将其输出的特征图与Neck网络中的特征图进行融合;最后,在检测头前端与颈项加强网络之间添加CA注意力机制,以弱化背景信息、聚焦目标特征,提高网络检测性能。试验结果表明,该模型对于肉苁蓉的检测精度和准确率分别为89.8%和92.3%,模型的参数量和计算量分别为5.69×10⁶ MB和6.8 GB,权重文件大小为11.9 MB,单幅图像推理时间为8.9 ms,能够实现实时性检测。同其他主流模型相比,改进后的模型的检测精度分别比SSD、Faster R-CNN、YO...     

改进YOLOv5s对病理学图像中猪只小肠绒毛的检测

为解决传统小肠绒毛需要专业人员手动检测耗时耗力且存在主观性和不稳定性等问题,同时提高在复杂病理学图像中小肠绒毛检测的准确率和效率,该研究提出基于改进YOLOv5s检测复杂病理学图像下猪只小肠绒毛的方法。首先,采用串联形式的混合池化对空间金字塔进行优化,增强特征提取与特征表达,提升检测精度;然后引入一种基于注意力机制的网络模块(simpleattentionmechanism,SimAM)与Bottleneck中的残差连接相结合,使用SimAM对Bottleneck中的特征图进行加权,得到加权后的特征表示,利用注意力机制加强模型对目标的感知。试验结果表明,该研究算法的平均精度（average precision）和每秒传输帧数（frame per second,FPS）达到92.43%和40帧/s。改进后的YOLOv5s在召回率和平均精度上相较改进前提高2.49和4.62个百分点,在不增加模型参数量的情况下,每帧图片的推理时间缩短1.04 ms。与经典的目标检测算法SSD、Faster R-CNN、YOLOv6s、YOLOX相比,平均精度分别提高15.16、10.56、2.03和4.07...     

美国大学商业化现象及其启示

商业化已经成为美国大学校园里一个普遍的现象.文章首先引入SWOT分析机制,从内部和外部两方面深入探讨美国大学商业化现象产生的原因.接着对商业化现象的四种主要表现形式,即体育竞赛、产学研合作、推广教育课程以及大学内部课程结构的商业化等进行分析.这些商业化既给大学带来利益,也使大学付出代价.大学应该划出一条适当的界限,既保护大学核心价值,又推动大学更好地为社会发展服务.     

Effects of Large Saddle Panels on the Biomechanics of the Equine Back During Rising Trot: Preliminary Results

The saddle panels, directly in contact with the horse's back, are likely an important element to optimize the fitting of the saddle, the comfort of the horse, and subsequently, the pain management in dorsalgic horses. The aim of this study was to better understand the effect of the saddle panels on the horse's back, by evaluating a prototype saddle (comfort panels: CP) compared to a standard saddle (STD). The horse's back movements were measured using inertial measurement units (IMUs) fixed at the levels of thoracic vertebrae T6, T12, T16 (under the saddle) and lumbar vertebrae L2 and L5. The centers of mass (COMs) of the horse and the rider and limb's protraction-retraction angles, pressure between saddle and horse's back, and force on the stirrups were measured using respectively 2D motion capture, pressure mat and force sensors in the stirrup leather. Three horses were trotted at the rising trot (sitting: left diagonal-rider seated; standing: right diagonal-rider standing) by the same rider. To compare saddles, linear mixed-effects regression models were used. The estimated means (SE) were calculated. During sitting phase, pressure in the cranial and middle areas of the saddle significantly increased for CP compared to STD (+0.9 (0.2) kPa and +1.0 (0.1) kPa, respectively) whereas caudal pressure decreased (−1.8 (0.4) kPa). Concurrently, the range of motion of angles T12-T16 and T16-L2 under the saddle significantly increased (+1.8 (0.2)° and +2.3 (0.3)°, respectively). The results showed that modifications of the panels' shape not only affect the pressure distribution but also the kinematics of the thoracic and lumbar regions of the equine back.