计提长期资产减值准备的不良影响及防范

由于历史和现实条件的限制，我国新的投资准则有关长期资产减值准备的计提与实施，会出现一些难以避免的不良影响。如容易偏离历史成本，计提依据不易掌握，新旧概念易于混淆，国家税易于流失，影响会计核算工作及时性和国有资产的保值与增值等等。就这些不良影响及其防范，提出了几种浅显的看法。     

黄鳍鲷肝细胞体外培养研究

以黄鳍鲷肝脏细胞为材料 ,研究其肝细胞体外培养适宜的 p H、血清浓度、谷氨酰胺等条件 ,并进行传代培养试验。结果表明 ,培养液为 :MEM含 2 0 %小牛血清、15 g/ L L-谷氨酰胺及 p H 6 .9～ 7.1时 ,在 2 3℃中静置培养 ,黄鳍鲷肝细胞生长良好 ,3～ 5 d长满单层 ,细胞主要为成纤维细胞状 ,并能顺利传代。细胞动力学试验表明 :传代细胞 1～ 2代为适应期 ,3～ 5代为旺盛期 ,6代之后表现出衰老现象     

Soil organic and inorganic carbon sequestration by consecutive biochar application: Results from a decade field experiment

Biochar addition can expand soil organic carbon (SOC) stock and has potential ability in mitigating climate change. Also, some incubation experiments have shown that biochar can increase soil inorganic carbon (SIC) contents. However, there is no direct evidence for this from the field experiment. In order to make up the sparseness of available data resulting from the long‐term effect of biochar amendment on soil carbon fractions, here we detected the contents and stocks of the bulk SIC and SOC fractions based on a 10‐year field experiment of consecutive biochar application in Shandong Province, China. There are three biochar treatments as no‐biochar (control), and biochar application at 4.5 Mg ha^?1 year^?1 (B4.5) and 9.0 Mg ha^?1 year^?1 (B9.0), respectively. The results showed that biochar application significantly enhanced SIC content (3.2%–24.3%), >53 μm particulate organic carbon content (POC, 38.2%–166.2%) and total soil organic carbon content (15.8%–82.2%), compared with the no‐biochar control. However, <53 μm silt–clay‐associated organic carbon (SCOC) content was significantly decreased (14%–27%) under the B9.0 treatment. Our study provides the direct field evidence that SIC contributed to carbon sequestration after the biochar application, and indicates that the applied biochar was allocated mainly in POC fraction. Further, the decreased SCOC and increased microbial biomass carbon contents observed in field suggest that the biochar application might exert a positive priming effect on native soil organic carbon.     

The optimal nutrition of maize in the hungarian national long‐term field experimental network

In Hungary, maize is grown on 1 million ha and occupies more than 20% of the arable land. The rich assortment of maize cultivars of different vegetation periods and different responses to nutritional effects, water supply etc. gives the growers the possibility to choose the cultivars suiting best the site characteristics (Jolânkai et al. 1999). Among the cereals maize has the highest genetical potential. To utilize its yield and quality potential, soil types of high nutrient content and regular nutrient supply are required (Gyõrffy, 1979). Both over‐ and under‐fertilization have an unfavourable effect on the yield and quality of maize (Debreczeni, 1985). Crops can be supplied with the appropriate nutrient amounts only with the knowledge of soil characteristics in the different agro‐ecological regions (nutrient content, water supply, soil compactness, pH, nutrient supplying capacity etc.). In Hungary, a network of long‐term field fertilization trials with uniform fertilizer treatments has been maintained at nine experimental sites representing different agro‐ecological regions of the country. This experimental network gives a basis to test the nutrient responses of our main crops and calibrate their optimal nutrient supply (Kismányoky, 1991).     

基于WT-CNN-LSTM的溶解氧含量预测模型

溶解氧（Dissolved oxygen, DO）含量是影响水产养殖产量的重要因素之一,具有时序性、不稳定性和非线性等特点,且其影响因子过多、存在复杂的耦合关系,难以实现精准预测。针对传统长短时记忆神经网络（Long short term memory, LSTM）预测模型易引入冗余数据,且在训练过长序列时会出现梯度消失现象,从而不能捕捉因子间长期的依赖性问题,提出了基于小波变换（Wavelet transform, WT）、卷积神经网络（Convolutional neural network, CNN）和LSTM的溶解氧含量预测模型。首先,使用WT降低数据噪声;然后,使用CNN深度挖掘各变量之间的潜在关系;最后,利用LSTM的时序性预测2h后的水产养殖溶解氧含量。结果表明,本文提出的WT-CNN-LSTM模型预测效果良好,其平均绝对误差、均方根误差和决定系数分别为0.138、0.229和0.954,比传统LSTM模型分别优化了28.87%、21.03%和4.61%。     

基于部首嵌入和注意力机制的病虫害命名实体识别

为了解决农业病虫害命名实体识别过程中存在的内在语义信息缺失、局部上下文特征易被忽略和捕获长距离依赖能力不足等问题,以农业病虫害文本为研究对象,提出一种基于部首嵌入和注意力机制的农业病虫害命名实体识别模型(Chinese agricultural diseases and pests named entity recognition with joint radical embedding and self attention, RS-ADP)。首先,该模型将部首嵌入集成到字符嵌入中作为输入,用以丰富语义信息。其中,针对部首嵌入设计了3种特征提取策略,即卷积神经网络(Convolutional neural network, CNN)、双向长短时记忆网络(Bidirectional long short term memory network, BiLSTM) 和CNN-BiLSTM;其次,采用多层不同窗口尺寸的CNNs层提取不同尺度的局部上下文信息;然后,在BiLSTM提取全局序列特征的基础上,采用自注意力机制进一步增强模型提取更长距离依赖的能力;最后,采用条件随机场(Conditional random field, CRF)联合识别实体边界和划分实体类别。在包含11个类别和24715条标注样本的农业病虫害自制语料上进行了实验。结果表明,本文模型RS-ADP在该数据集上精确率、召回率和F1值分别为94.16%、94.47%和94.32%;在具体实体类别上,RS-ADP在作物、病害、虫害等易识别实体上F1值高达95.81%、97.76%和97.23%。同时,RS-ADP在草害、病原等难以识别实体上F1值仍保持86%以上。实验结果表明,本文所提模型能够有效识别农业病虫害命名实体,其识别精度优于其他模型,且具有一定的泛化性。     

南方酸化红壤钾素淋溶对施石灰的响应

为探究石灰施用的长期和短期效应对酸化红壤钾素的影响,依托始于1990年的国家红壤肥力与肥料效益监测长期定位试验,选取化肥氮磷配施(NP)、氮磷钾配施(NPK)、氮磷钾配施+半量秸秆还田(NPKS)及其增加常量石灰（NPL、NPKL、NPKSL）6个处理。室内土柱淋溶试验设置0 L、0.5 L、1 L和1.5 L石灰施用量,监测田间和淋溶后0 ~ 50 cm土层速效钾和缓效钾含量、pH及淋溶液中钾离子（K⁺）含量的变化。结果表明：1）施用石灰4年后,与NPKS、NPK、NP相比,各处理均增加了相应土层的缓效钾含量;NPKSL和NPL处理分别增加了0 ~ 40 cm和0~10 cm速效钾含量,增幅分别为2.06 % ~ 36.39 %和27.26 %。2）石灰施用量相同,各处理土壤累积K⁺淋溶量由大到小依次为NPKS处理、NPK处理和NP处理。施用石灰减少了NPKS和NPK处理淋溶液中累积K⁺含量,降幅为18.10 % ~ 57.70 %,且K⁺淋溶率也下降。3）施石灰提高了表层土壤pH;土壤中钾素盈余情况下,石灰当季施用量每增加1 000 kg·hm^-2,K⁺淋溶损失率降低11.7%;施用石灰和施肥是显著影响平均淋溶K⁺量和K⁺累积淋溶量的主效应。可见,施用石灰的短期和长期效应均能提高表层土壤pH;减少速效钾在剖面的运移,增加剖面下层缓效钾的含量;土壤淋溶K⁺量、累积K⁺淋溶量和K⁺淋溶率均随土壤中速效钾含量的增加而增加,随施用石灰而降低。合理的石灰用量能够有效降低酸化红壤K⁺淋溶损失风险。     

适量有机肥与氮肥配施方可提高河西绿洲土壤肥力及作物生产效益

【目的】 河西绿洲灌溉农业区是我国主要的商品粮生产及玉米制种基地,结合当地耕作制度进行土壤有效培肥是提高农业生产效益和可持续发展的基础。本研究以河西灌漠土长期定位试验为依托,探讨了长期施用一种或者多种有机肥以及有机无机肥配合对土壤养分、土壤酶活性及产量的影响,为筛选出适于当地农业可持续发展的施肥模式提供理论依据。 【方法】 试验采用随机区组排列,除对照外,在施磷肥 (P₂O₅) 150 kg/hm2 的基础上,再设 12 个处理:单施用农家肥 120 t/hm2 (M);单施绿肥 45 t/hm2 (G);单施秸秆 10.5 t/hm2 (S);单施氮肥 375 kg/hm2 (N);农家肥 60 t/hm2 + 绿肥 22.5 t/hm2 (1/2MG);农家肥 60 t/hm2 + 秸秆 5.25 t/hm2 (1/2MS);农家肥 60 t/hm2 + 氮肥 187.5 kg/hm2 (1/2MN);绿肥 22.5 t/hm2 + 氮肥 187.5 kg/hm2 (1/2GN);秸秆 60 t/hm2 + 氮肥 187.5 kg/hm2 (1/2SN);农家肥 40 t/hm2 + 绿肥 15 t/hm2 + 氮肥 124.5 kg/hm2 (1/3MGN);农家肥 40 t/hm2 + 秸秆 3495 kg/hm2 + 氮肥 124.5 kg/hm2 (1/3MSN);农家肥 30 t/hm2 + 秸秆 2625 kg/hm2 + 绿肥 11.25 t/hm2 + 氮肥 94.5 kg/hm2 (1/4MGSN)。调查了耕层土壤有机质和速效养分含量变化以及几种主要土壤酶活力,采用主成分分析、聚类分析、经济效益分析综合比较了不同施肥方式对土壤质量与经济收益的影响。 【结果】 长期不施肥、单施氮肥(N)、氮肥配施绿肥或者秸秆均会造成土壤钾素匮缺,较 1988 年初测土土壤速效钾含量分别下降了 16.59%、39.37%、25.04%、23.31%;M、G、S 三种有机肥单施或与氮配施均能提高土壤碱解氮、土壤有效磷、土壤有效钾、土壤有机质(SOM)含量,不同施肥方式下,其含量大小总体表现为高量有机肥 > 减量有机肥 + 减量 N > N > CK;M、G、S、N 单施或 1/2MN、1/2GN、1/2SN 处理均能提高蔗糖酶、磷酸酶、脲酶、过氧化氢酶活性,以 G、1/2GN 处理对提高土壤蔗糖酶、脲酶的活性的效果最显著,M、G、MN、GN 处理对提高碱性磷酸酶活性的效果最显著;主成分得分进行聚类分析,不同处理培肥土壤质量效果由高到低分成四类,分别为一类高量有机肥 M、G、1/2MG > 二种有机肥与氮肥减量配施 1/2MN、1/3MSN、1/3MGN、1/2GN、1/2MS、1/4MSGN > 三类氮肥、秸秆、秸秆与氮肥 N、1/2SN、S > 四类不施肥(CK);各施肥方式均能提高作物产量,与不施肥(CK)相比,增产幅度为 12.21%～235.4%,肥料贡献率在 10.89%～70.18% 之间,单施肥增产总趋势为 N > G > M > S,减量配施肥增产总趋势为 1/2GN > 1/2MN>1/2MS,施肥方式以有机肥配施 N 对产量贡献最大;经济效益分析表明施 N 或有机肥与 N 配施对于提高净收益作用较大。 【结论】 通过主成分分析与聚类分析、经济效益与产量综合比较,农家肥、绿肥和秸秆长期单施成本高,产量和经济效益低,维持土壤养分和产量需要的用量大。因此,提倡适量有机肥与氮肥配施,达到提高作物产量,增加经济效益,保证土壤肥力可持续发展。      

基于注意力机制的时空卷积数控机床热误差模型研究

为了提高数控机床热误差模型的精度与泛化性,提出了基于注意力机制的长短时记忆卷积神经网络(Long short term memory convolutional neural network based on attention mechanism, AM-CNN-LSTM)热误差模型。利用卷积神经网络提取高维数据空间状态特征的能力和长短时记忆网络提取长时间序列状态特征的能力,构建具有2个支路的热误差模型,分别提取特征后输入到注意力机制中进行特征重要性重构,建立原始数据与热误差的特征映射,最后通过全连接层进行热误差预测。采用G460L型数控机床进行实验数据采集,将不同季节采集到的温度数据和热误差作为模型输入,采用循环学习率与正则化优化方法对模型进行训练。与LSTM、ConvLSTM和CNN-LSTM热误差模型对比,结果表明,AM-CNN-LSTM模型对特征还原能力最强,残差波动范围最小,其残差范围较最大值下降62.09%,模型预测精度在2.4μm以内。     

大蕉幼雄花易碎胚性愈伤组织长期继代培养及其植株再生

大蕉未成熟雄花接种到胚性愈伤组织诱导培养基中,4～5个月后可诱导出胚性愈伤组织,并可在继代培养基上长期增殖。这些继代培养了6年多的松软易碎的胚性愈伤组织转移到含有0.2 mg/L 6-BA的分化培养基中,可诱导出芽,得到了53株再生植株,这些再生植株可进一步扩大繁殖。组织学切片证明长期继代培养的愈伤组织维持了胚性的状态。