提高机读目录数据的检索功能是计算机编目管理的更高要求

计算机编目是对书目数据处理的过程,所形成的机读目录中的所有检索点,是通过计算机自动抽取相应字段建立起来的,编目人员在计算机编目过程中,应当尽可能地著全、著准全部检索点,以方便读者多角度、多途径检索.文章结合多年工作实际,就如何扩大题名、责任者等检索途径进行简要论述.     

民猪耐寒基因目标风险最小特征搜索

面对小样本海量特征的基因芯片数据,准确高效地筛选分类特征基因是数据分析的重要工作。通过制备常温状态和低温状态两类地方民猪样本的基因芯片数据,以抗寒性状相关基因筛选为目的,提出目标风险最小特征搜索算法,通过设定目标参数筛选出抗寒性状相关的基因集合。这些抗寒性状相关基因对两类样本分类效果非常好,通过与经典的分类方法相比较,多种方法都获得稳定高效的分类准确率,该特征筛选过程获得的抗寒相关基因具有较强的分类效能。通过基因功能生物学注释,得到特征基因所在的功能结点信息,这些已知基因的功能为进一步研究特征基因集合中未知基因的功能提供了试验设计依据。目标风险最小特征搜索的同时可以进行样本分类和重要分类特征的筛选,适用于基因表达谱数据的统计分析。     

中华草蛉幼虫对西花蓟马若虫的捕食功能反应与搜寻效应

中华草蛉是蓟马的重要天敌,为探明其对西花蓟马的控制效能,在室内开展了中华草蛉幼虫对西花蓟马若虫的捕食功能反应与搜寻效应研究。结果表明,在供试温度下,该捕食功能反应符合HollingII型方程。在相同温度下,中华草蛉幼虫的捕食量随着猎物密度的增加而增大,搜寻效应随着猎物密度的增加而降低。在18～26℃范围内,随着温度的升高,中华草蛉幼虫对西花蓟马若虫的捕食量增加,而在26～34℃范围则有相反的趋势。26℃时捕食数量最大,捕食上限达163.9头。在相同猎物密度条件下,捕食作用率与中华草蛉幼虫密度的关系为E=0.3284P-0.4467,分摊竞争强度与中华草蛉幼虫密度的关系为I=0.8203lgP 0.0038。     

东亚小花蝽对茶棍蓟马成虫的捕食功能

为明确东亚小花蝽Orius sauteri对茶棍蓟马Dendrothrips minowai的捕食作用和生物防治潜能,于室内系统研究东亚小花蝽3～5龄若虫和成虫对茶棍蓟马雌成虫的捕食行为、捕食功能反应、搜寻效应、自身干扰反应及两者之间的相互干扰效应。结果表明,东亚小花蝽取食单头茶棍蓟马雌成虫的时间随着自身发育阶段的增大而变短,成虫取食时间最短,为7.40 min。在一定的猎物密度范围内,东亚小花蝽3～5龄若虫与成虫对茶棍蓟马的捕食作用均符合HollingⅡ功能反应模型,东亚小花蝽3～5龄若虫与雌成虫的捕食量均随猎物密度的增加而升高。东亚小花蝽雌成虫对茶棍蓟马雌成虫的瞬时攻击率、捕食能力和日最大捕食量均最高,分别为0.459、124.05和250.00头。东亚小花蝽对茶棍蓟马的捕食量与猎物密度呈正相关,但搜寻效应与猎物密度呈负相关,且东亚小花蝽雌成虫的搜寻效应最高。东亚小花蝽对茶棍蓟马的捕食作用同时受自身密度的影响,随着自身密度的增大其平均捕食率降低。东亚小花蝽成虫的捕食作用率随着自身密度和猎物密度的增大而降低。表明东亚小花蝽对茶棍蓟马有较好的生物防治潜能。     

异色郭公虫对柏肤小蠹捕食作用的研究

试验研究了异色郭公虫TillusnotatusKlug成虫对柏肤小蠹PhloeosinusaubeiPerris成虫的功能反应及其寻找效应。功能反应属HollingⅡ型,圆盘方程为Na=0 4357N1+0 001372N。功能反应的参数表明,异色郭公虫成虫是捕食潜能较大的一种柏肤小蠹天敌。寻找效应分别用Hassell＆Varley的模型E=QP-m和Bedding ton的模型E=aT/〔1+btw(P-1)〕进行模拟,模拟模型分别为E=0 4221P-0 5903和E=0 39340 6359+0 3641P。两者表明,随着异色郭公虫密度的增大其捕食作用率随之降低。寻找效应与异色郭公虫密度和柏肤小蠹密度之间的关系为三维曲面,即寻找效应(E)随异色郭公虫密度(P)和猎物柏肤小蠹密度(N)的增大而下降。     

数字图书馆支撑技术及其发展

本文通过对数字图书馆核心研究领域的分析,论述了数字图书馆网络、通信和信息技术的发展现状和最新开发利用领域.文章讨论了多种数字图书馆关键技术的应用与特点,并对网格技术对数字图书馆建设的影响进行了探讨.     

龟纹瓢虫成虫对亚洲玉米螟卵的捕食作用

本试验研究了龟纹瓢虫Propylaea japonica(Thunberg)成虫对亚洲玉米螟Ostrinia furnacalis(Guen啨e)卵的功能反应、寻找效应以及干扰效应。结果表明,其功能反应符合Holling功能反应Ⅱ型,拟合获得其模型为:Na=1.1945N/(1+0.00406N)。日最大捕食量为294粒。龟纹瓢虫寻找效应随自身密度的增加而降低,可用Hassell数学模型描述,模型为:E=0.4497P-0.5777,相互干扰模型为:E=0.7153P-1.0851。3个模型为评价龟纹瓢虫成虫控制亚洲玉米螟的作用提供了科学依据。     

基于改进粒子群算法的生鲜农产品配送路径优化研究

以生鲜农产品在途时间最短、配送成本最低为优化目标,构建了农产品配送路径优化问题的模型,采用基于局部精益搜索策略的改进粒子群算法求解该问题。通过仿真实验表明,改进粒子群算法是农产品配送路径优化问题的一种有效方法,对于提高农产品配送效率,降低配送成本有重要的现实意义。     

大学本科信息检索课程改革初探

从本枝文献信息检索与利用课存在的问题出发,提出“更新和拓展教学内容、改进教学方法与手段、改变教学模式、加强教学实践环节、提高教师业务素质、完善教学评估和考核体系、改善教学环境等”改革措施。     

基于VINS-MONO和改进YOLO v4-Tiny的果园自主寻筐方法

面向果园运输车果品采收自主运输作业场景,提出了一种基于VINS-MONO和改进YOLO v4-Tiny的果园自主寻筐方法。首先基于VINS-MONO视觉惯性里程计算法,进行果园运输车位置姿态的实时估计。然后基于改进YOLO v4-Tiny目标检测算法,根据图像数据进行果筐实时目标检测并获取对应深度信息。其次根据运输车当前位置姿态、果筐深度信息以及深度相机内参,进行被识别果筐位置更新。最后基于三次B样条曲线拟合原理,以被识别果筐位置为控制点,进行寻筐路径实时拟合,为果园运输车抵近果筐提供路线引导。试验结果表明：改进YOLO v4-Tiny果筐识别模型的平均识别精度为93.96%,平均推理时间为14.7 ms, 4 m内的果筐距离定位误差小于4.02%,果筐角度定位误差小于3°,果园运输车实测平均行驶速度为3.3 km/h,果筐搜寻路线平均更新时间为0.092 s,能够在果树行间和果园道路两种作业环境下稳定实现自主寻筐。该方法能够为果园运输车提供自主寻筐路径引导,为其视觉导航提供研究参考。