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。     

现代中药提取技术研究进展

中药成分复杂,含有多种有效成分,如何找到一种行之有效的提取方法将中药中的有效成分进行分离、纯化,最终得到有效的单体是中药研究领域中一项重要的内容。传统的提取方法如浸渍法、煎煮法、渗流法、回流提取法等,由于选择性差、提取范围广、容易浸出大量杂质且有效成分易分解,直接影响到药品的质量、生产效率和经济效益,所以传统的提取工艺己经不能够满足现代化药品生产的需求。现对新型中药提取技术进行综述,为临床的中药提取提供思路。     

竹林信息遥感提取方法研究进展

开展竹林信息遥感提取方法研究有利于竹林生态经济发展和生态环境保护。本文梳理了竹林信息遥感提取方法发展的三个阶段,包括传统的统计识别模型、机器学习分类、多源信息复合分类。指出受竹林生长特征、遥感数据源及遥感信息提取方法的诸多影响,竹林信息提取面临高时空分辨率遥感数据难获取、光学遥感信息提取具有不完备性、林冠下竹林信息提取难度大以及大空间尺度信息提取精度欠缺等不足。基于竹林信息提取发展历史和现状问题,展望未来发展趋势,亟待开展竹林基础研究、跟踪传感器改进、实现多源长时序数据动态监测、加深多种提取方法交叉融合。     

东坪地区基岩潜山风化壳裂缝性储层的主控因素及有效性分析

柴达木盆地阿尔金山前东坪地区基岩潜山风化壳裂缝性储层的矿物组分复杂、纵横向变化快、裂缝及溶蚀发育程度不均一、物性参数评价难度大,导致其主控因素及有效性不明确。为此,利用地层元素测井、电成像测井及常规测井资料,通过两种岩性识别方法——M-N-GR三变量岩性识别法与铝-硅-钙三元素岩性识别法建立了适用于研究区基岩潜山风化壳裂缝性储层的岩性识别标准。通过岩心分析与电成像人工拾取刻度重构了双侧向电阻率测井裂缝孔隙度模型,利用声波时差测井结合元素测井建立了变声波骨架值及分岩性声波骨架值的基质孔隙度模型。分析了裂缝发育及物性与断层距离、地层变形程度、岩性、风化淋滤作用的关系,总结了影响东坪地区基岩潜山风化壳裂缝性储层的主控因素。在精确识别岩性及求取物性参数的基础上,结合PoroTex技术、核磁谱型分析、裂缝与地应力走向分析等方法,综合评价了裂缝性储层的有效性。研究成果为东坪地区基岩潜山风化壳储层气藏的动态开发提供了测井技术支持。     

基于BERT-BiLSTM-CRF的农产品信息文本命名实体识别研究及应用展望

命名实体识别是从农产品信息文本数据中有效抽取信息的关键一步,旨在从非结构化文本中确定与农产品特性相关的命名实体。农业领域的命名实体识别研究大多集中在农业病虫害领域,关于农产品信息文本的实体识别研究较少,通过采用BMES标注的方式对爬虫获取的农产品信息文本数据进行标注,提出融合BERT的BiLSTM-CRF深度学习模型对该文本数据进行实体抽取。将该模型与多种神经网络模型的实验结果比较发现,融合BERT的BiLSTM-CRF模型对农作物、地区、富含营养成分等3种命名实体识别的准确率和召回率分别为82.25%和84.54%,明显优于IDCNN-CRF等神经网络模型,说明该方法能有效识别抽取农产品信息文本数据命名实体。基于此,命名实体识别作为中文文本信息抽取的关键技术,在农产品信息推荐系统、智能问答等方面将会有广泛的应用前景。     

基于Tensorflow的车型识别系统研究

研究了基于谷歌深度学习框架Tensorflow的深度学习在车型识别领域应用的可能性,使用了卷积神经网络模型,将6种不同类型的车辆图片作为训练集输入神经网络,通过多次训练,选择合适的神经网络超参数,最终得到了可以通过输入图片直接识别汽车类型的卷积神经网络模型,且准确率约为92%。同时,通过学习,以Tensorflow为后端,keras为前端进行建模、编程的完整流程,为进一步使用Tensorflow深度学习框架构建图像识别的应用环境打下了基础。     

几种瓜菜种子的寿命及新陈识别

种子贮藏超过了寿命期,发芽率就会降低,甚至不发芽.种子发芽率低,生长势必弱,抗性随之大大降低,菜农在购买瓜菜种子时,要学会辨认新陈种子,以免误时误事.     

牛蒡黑斑病的识别与防治

牛蒡是菊科牛蒡属中能形成肉质直根的二三年生草本植物,既是美食,又能入药,还可作茶,经济价值较高,但随着面积的扩大和重茬种植,黑斑病严重影响了牛蒡的产量和质量.现将该病症状识别和防治方法介绍如下.     

怎样识别拼装和翻新机动车

一、拼装的车辆 拼装车辆是以报废机动车为骨架,配以大量的旧零件,加上一部分新零件,非法组装成的机动车辆,经过简单的喷漆后,以次充好,坑害消费者。拼装的机动车辆有以下特征：1．在底盘部分,特别是行走系统,可以找到旧零件。2．没有出厂合格证;即使提供合格证。也有涂改痕迹,或者合格证上没有生产厂家的产品检验章和检验员的印章,