赭曲霉毒素A对肉鸡毒性作用的研究进展

霉菌毒素污染是影响动物饲料安全的重要因素。赭曲霉毒素A（ochratoxin A,OTA）广泛存在于肉鸡饲料原料中。众多研究表明,OTA对肉鸡具有肾毒性、肝毒性、细胞毒性、遗传毒性、致癌性、致畸性、免疫毒性和肠道毒性等,给肉鸡养殖业带来了巨大的经济损失,也对动物和人类的健康造成威胁。对国内外OTA研究进展进行总结归纳,从诱导机体产生肠毒性、肝毒性、肾毒性和免疫毒性四方面阐述OTA对肉鸡的致毒机制,为深入研究OTA提供参考。     

植物耐盐性及其生理生化指标的研究进展

本文综述了盐渍化的现状、植物耐盐途径、作用机理和如何提高植物耐盐性与选育耐盐植物方法等方面的内容,并论述了植物耐盐的生理指标的鉴定。     

西部农村贫困形成机理及治理对策研究

西部农村是我国贫困人口最多、最集中的地区.由于西部的自然环境条件恶劣,影响农业生产的发展,从而导致农村贫困.长期的贫困又使西部农村人口素质普遍较低;加之落后的传统观念,使得人口增长过快,人均资源更少,贫困愈来愈严重.治理西部农村贫困,必须继续从治理环境,提高人口素质入手.     

穴苗移栽机双旋转式分苗装置设计

为了解决移栽机整排取苗后投苗不连续、作业效率不高、穴苗易破损的问题,该研究设计了一种整排放苗的分苗装置,运用2排投苗台交替运动实现无间断投苗。通过台架试验,依据实际作业状态对投苗过程进行分析,确定影响投苗效果的主要因素为投苗高度、投苗速度和穴苗倾角。以投苗成功率和基质破损率为评价指标进行单因素试验,确定各影响因素的参数范围。并进行正交试验,通过方差分析得出影响成功率和破损率的主要因素分别为穴苗倾角和投苗高度。在此基础上进行响应面分析,分析各因素交互作用对投苗效果的影响。运用MINITAB优化模块对工作参数进行优化,结果得到最佳工作参数组合为:投苗高度150 mm,投苗速度65株/min,穴苗倾角85°±5°。验证试验结果表明,最佳工作参数下投苗成功率为96.41%,基质破损率为1.65%。该装置可实现分苗投苗作业,研究结果可为全自动移栽机设计提供参考。     

基于轻量型残差网络的自然场景水稻害虫识别

准确识别水稻害虫对水稻及时采取防护和治理措施具有重要意义,该研究以自然场景中水稻害虫图像为研究对象,针对水稻害虫图像的颜色纹理与背景相近以及同类害虫形态差异较大等特点,设计了一个由特征提取、全局优化以及局部优化模块构成的轻量型残差网络（Light Weight Residual Network,LW-ResNet）用于水稻害虫识别。在特征提取模块通过增加卷积层数以及分支数对残差块进行改进,有效提取自然场景中水稻害虫图像的深层全局特征并使用全局优化模块进行优化;局部优化模块通过设计轻量型注意力子模块关注害虫的局部判别性特征。LW-ResNet网络在特征提取模块减少了残差块的数量,在注意力子模块中采用深度可分离卷积减少了浮点运算量,从而实现了模型的轻量化。试验结果表明,所设计的LW-ResNet网络在13类水稻害虫图像的测试数据集上达到了92.5%的识别准确率,高于VGG16、ResNet、AlexNet等经典卷积神经网络模型,并且LW-ResNet网络的参数量仅为1.62×106个,浮点运算量仅为0.34×109次,低于MobileNetV3轻量级卷积神经网络模型。该研究成果可用于移动端水稻害虫的自动识别。     

基于注意力机制及多尺度特征融合的番茄叶片缺素图像分类方法

针对番茄早期缺素性状不明显及各生长期特征差异较大所导致的特征区域尺寸不一致、难提取、难辩别等问题,提出了一种基于注意力机制及多尺度特征融合卷积神经网络的番茄叶片缺素图像分类方法（Multi-Scale Feature Fusion Convolutional Neural Networks Based On Atte ntion Mechanism,MSFF-AM-CNNs）。首先根据番茄叶片缺素特点提出了多尺度特征融合结构（Multi-Scale Feature Fusion Module,MSFF Module）;其次在DenseNet基础上,结合浅层网络主要提取纹理、细节特征,深层网络主要提取轮廓、形状特征的特点分别提出具有针对性的特征提取方法,通过不同形式引入注意力机制及多尺度特征融合结构,使全局多尺度信息融合多个特征通道、选择性地强调信息特征并达到对特征精准定位的功能;同时引入Focal Loss函数以减少易分类样本的权重。试验结果表明,MSFF-AM-CNNs的平均召回率、平均F1得分、平均准确率较原模型DenseNet-121均大幅提升,其中缺氮和缺钾叶片的准确率分别提高了8.06和6.14个百分点,召回率分别提高了6.31和5.00个百分点,F1得分分别提高了7.25和5.55个百分点,平均识别准确率可达95.92%,具有较高的识别准确率及广泛的适用性,能够满足番茄叶片缺素图像的高精度分类需求,可为植物叶片缺素识别提供参考。     

混流式水轮机叶道空化涡诱发高振幅压力脉动特性

混流式水轮机部分负荷叶道空化涡不稳定特性已成为制约水电与其他可再生能源多能互补发展、扩大水轮机稳定运行范围急需研究的技术难题。该研究以HL702低水头混流式模型水轮机为研究对象,通过非稳态数值模拟技术及涡流可视化试验,对部分负荷工况下的叶道空化涡不稳定涡流演化及压力脉动特性展开研究。结果表明,叶道空化涡在水轮机转轮内为一个体积周期性变化的动态过程,其涡结构脉动主频为转轮转频的1.1倍。叶道空化涡诱发时,水轮机转轮叶片压力面和吸力面均捕捉到与涡结构频率相同的压力脉动信号。叶道空化涡体积的变化主要发生在转轮叶片背面出水边与下环交界附近,引起压力脉动幅值的局部放大。进一步分析发现,叶道空化涡发生工况下水轮机内部的瞬时压力脉动信号与空泡体积加速度成正比,表明涡流演化是引起压力脉动幅值上升的重要原因。研究进一步阐明了部分负荷工况叶道空化涡的演化特征,揭示了涡流诱发不稳定高振幅压力脉动的内在机制。     

融合卷积神经网络与视觉注意机制的苹果幼果高效检测方法

果实表型数据高通量、自动获取是果树新品种育种研究的基础,实现幼果精准检测是获取生长数据的关键。幼果期果实微小且与叶片颜色相近,检测难度大。为了实现自然环境下苹果幼果的高效检测,采用融合挤压激发块(Squeeze-and-Excitation block, SE block)和非局部块(Non-Local block, NL block)两种视觉注意机制,提出了一种改进的YOLOv4网络模型(YOLOv4-SENL)。YOLOv4模型的骨干网络提取高级视觉特征后,利用SE block在通道维度整合高级特征,实现通道信息的加强。在模型改进路径聚合网络(Path Aggregation Network, PAN)的3个路径中加入NL block,结合非局部信息与局部信息增强特征。SE block和NL block两种视觉注意机制从通道和非局部两个方面重新整合高级特征,强调特征中的通道信息和长程依赖,提高网络对背景与果实的特征捕捉能力。最后由不同尺寸的特征图实现不同大小幼果的坐标和类别计算。经过1 920幅训练集图像训练,网络在600幅测试集上的平均精度为96.9%,分别比SSD、Faster R-CNN和YOLOv4模型的平均精度提高了6.9百分点、1.5百分点和0.2百分点,表明该算法可准确地实现幼果期苹果目标检测。模型在480幅验证集的消融试验结果表明,仅保留YOLOv4-SENL中的SE block比YOLOv4模型精度提高了3.8百分点;仅保留YOLOv4-SENL中3个NL block视觉注意模块比YOLOv4模型的精度提高了2.7百分点;将YOLOv4-SENL中SE block与NL blocks相换,比YOLOv4模型的精度提高了4.1百分点,表明两种视觉注意机制可在增加少量参数的基础上显著提升网络对苹果幼果的感知能力。该研究结果可为果树育种研究获取果实信息提供参考。     

百里香酚对鱼源耐药性维氏气单胞菌的体外抑菌效果及其机制研究

为探究百里香酚对鱼源耐药性维氏气单胞菌(Aeromonas veronii)的抑菌效果和作用机制,从患病黄颡鱼(Pelteobagrus fulvidraco)体内分离得到一株维氏气单胞菌,药敏试验结果显示,其对氟苯尼考、环丙沙星和恩诺沙星耐药。通过测定最低抑菌浓度(MIC)、最低杀菌浓度(MBC)和生长曲线来评价百里香酚对耐药性维氏气单胞菌的抑菌活性;通过测定百里香酚对其细胞膜通透性、可溶性蛋白、乳酸脱氢酶活性和DNA的影响,结合电镜观察细菌超微结构的变化研究其作用机制。结果显示,百里香酚对耐药性维氏气单胞菌的抑菌效果明显,MIC为256μg·mL^-1,MBC为512μg·mL^-1。经512μg·mL^-1的百里香酚作用1 h后,维氏气单胞菌液电导率极显著(P<0.01)上升,DNA外渗量迅速上升至(115.6±0.5)mg·L^-1。经512μg·mL^-1的百里香酚作用后,维氏气单胞菌的可溶性蛋白明显变少,细菌乳酸脱氢酶活性在2、4、6、8 h分别极显著(P<0.0...     

辊刷式蓖麻收获机采摘机构优化设计与试验

针对蓖麻机械化采收时采净率低、破损率高等难题,结合蓖麻物理特性和种植模式,研究设计了辊刷式蓖麻收获机采摘机构。首先在分析采摘机构总体结构的基础上阐述了辊刷式采摘原理,阐明了辊刷、螺旋输送器、传动系统等关键部件的设计。进一步地,为探究采摘机构相关参数的最优组合,提高蓖麻采摘质量,采用Box-Benhnken响应面试验设计理论,以前进速度、辊刷转速、刷丝长度为影响因素,以采净率、籽粒破损率及含杂率为作业质量评价指标,进行参数优化试验。建立各影响因素与指标之间的回归数学模型,并分析各因素对响应值的交互影响,同时对模型进行了综合优化,获得最优参数组合为:前进速度0.72 m/s、辊刷转速371.69 r/min、刷丝长度56.60 mm,对应的采净率、籽粒破损率、含杂率分别为90.81%、0.17%、11.27%。对优化结果进行验证试验,试验结果表明在最优参数组合下,采净率为91.36%、籽粒破损率为0.18%、含杂率为11.67%,各评价指标与预测值均很接近。研究结果可为辊刷式蓖麻收获机进一步完善结构设计和工作参数优化提供参考。