磷指数模型在美国的应用和发展

磷是植物生长必需的营养元素之一,在农业生产中起着关键作用。然而,长期过量的磷肥投入导致土壤磷素水平增加,进而加大了土壤磷素流失风险,造成农业非点源磷污染,同时这也成为导致水体富营养化的主要因素之一。因此,识别和管理农业非点源磷的流失风险关键区,成为面源污染亟待解决的关键问题。磷指数模型起源于20世纪90年代,是评估农田磷流失潜力和指导磷管理决策的重要工具之一。根据研究区特点,美国众多学者在各州设立了不同的磷指数指标体系,优化了磷指数的组成因子、计算方法和分级标准。本文对美国各州磷指数模型评价体系进行了综述和评价,指出了磷指数模型的局限性,提出了改进方向,以期为我国磷素管理方法提供借鉴。     

农村水环境政策与污染的时空迁移特征及关系

为了揭示农村水污染与政策治理的时空演化关系,在测算政策力度与污染强度的基础上,绘制两指标的重心迁移轨迹,并结合夏普利值分解法确定各省份所属的“政策-污染”类型,进一步采用格兰杰因果检验法深入剖析各类型下政策与污染的因果关系。结果表明：政策与污染的重心均位于我国东南部,但两者的迁移轨迹联动性较差,前者呈现“偏南-偏西-偏北-偏东”的迁移趋势,而后者整体向南迁移;从政策与污染的关系来看,“增长-降低”型省份的污染降低导致政策力度增长,且东、西部省份增长的动因有所不同;“降低-降低”型省份的污染降低会导致政策力度下降,但在具体污染维度上存在政策关注失衡现象;所有“污染增长”型省份在两指标上不存在格兰杰因果关系。建议在未来政策制定中考虑政策与污染结果的联动性,加强政策的精准性、协同性和前瞻性,这将有助于提升政策规制的效率和效果。     

基于迁移学习的花类图像分类方法研究

传统的花类识别方法和普通卷积神经网络模型无法对花类图像进行准确的特征提取,花类之间较高的相似性使得分类识别较难。针对以上问题,为提高图像识别率,提出一种基于VGG16网络的迁移学习方法,对花卉图像进行分类。首先对花卉图像进行数据加强,然后对数据集预训练模型进行迁移学习,修改全连接分类层,最后对优化器与激活函数进行微调,得出分类结果。实验表明：该模型在花类分类识别中比传统方法和普通卷积神经网络模型得出的准确率高,迁移后准确率达到89.10%。     

海南岛火山岩砖红壤铁质风化壳主量元素特征[1]

通过对海南岛西北部火山岩砖红壤铁质风化壳剖面样品进行X荧光光谱法检测、风化特征指数及质量迁移系数的计算,揭示海南岛新生代火山岩砖红壤铁质风化壳的主量元素分布、风化强度和迁移特征。风化壳主量元素以Fe2O3、Al2O3、SiO2为主,K、Na、Ca、Mg等易溶组分较低;Fe2O3、Al2O3富集、SiO2淋失的热带地区风化特征。风化层CIA指数高达95%以上、Fe2O3/Al2O3上升,BA值较低, SiO2/Al2O3、SiO2/R2O3、BA下降;以Zr为参比元素,铁、铝迁移系数大于1,最大可达4.029,钠、钾、钙、镁、硅、锰迁移系数小于1,可低至-0.996。研究认为海南岛西北部火山岩风化壳表现为典型的脱硅富铁,铁质元素强烈富集,其它元素淋失明显,且铁铝元素发生了的分异,是比较成熟的风化壳。     

药用植物珍珠菜提取物ZE4调控卵巢癌细胞增殖、侵袭和迁移的分子机制

珍珠菜是中国传统中药,含有异槲皮苷、黄芪甲素、槲皮素、山奈酚、芦丁等黄酮类成分,珍珠菜具有抗肿瘤、抗氧化、保肝、抗菌等活性。本研究试图探讨珍珠菜提取物ZE4对卵巢癌细胞增殖、侵袭和迁移的影响及其相关机制。研究表明,与对照组相比,不同浓度的ZE4处理的A2780细胞增殖抑制率显著提高(P<0.05),且呈现出剂量、时间依赖性。不同浓度ZE4较对照组明显降低A2780细胞侵袭数和迁移数、CyclinD1、MMP-2、p-Akt蛋白水平(P<0.05),显著提高E-cadherin、p-FoxO3a蛋白表达量(P<0.05),均呈剂量依赖性。抑制剂LY294002作用于A2780细胞后,相比于对照组,细胞增殖抑制率、E-cadherin、p-FoxO3a蛋白水平显著升高(P<0.05),细胞侵袭数、迁移数和CyclinD1、MMP-2、p-Akt蛋白水平明显下降(P<0.05)。与ZE4 (75μg/mL)组比较,IGF-1和ZE4组细胞增殖抑制率、E-cadherin和p-FoxO3a蛋白水平降低,细胞侵袭数、迁移数和CyclinD1、MMP-2、p-Akt蛋...     

基于迁移学习的芒果成熟度分类算法研究

成熟度判别是芒果采收及储藏的重要依据.为了适应移动设备硬件算力的限制,对比了传统机器学习方法和迁移学习方法在芒果成熟度鉴别方面的表现,优选最佳模型并开发了芒果成熟度分类软件.试验采集了不同成熟度的小台农图像100张,进行数据扩充后按照8:2划分为训练集和测试集,以准确率、F1值和预测时间作为模型评价指标,分别采用k近邻(K-NearestNeighbor, KNN)、支持向量机(Support vector machine, SVM)、朴素贝叶斯(Naive bayes, NB)、决策树(Decision tree, DT)机器学习算法模型和AlexNet、ResNet18、VGG16、GoogleNet和SqueezeNet迁移学习算法模型进行训练和测试,并对比分析各模型的表现.结果表明：机器学习虽然运算速度快,但分类的准确率明显低于迁移学习,迁移学习的分类准确率均在90%以上.但综合考虑模型的分类准确率和计算能力认为Resnet18表现最佳,它在迭代20次后准确率达到98.75%,而测试时间仅为74.66 ms,优于其它深度学习模型.     

基于LF-NMR及MRI 的2种速生材干燥过程中水分分布状态研究

为了解太阳能干燥过程中速生材内部水分状态及迁移规律,采用低场核磁共振及核磁共振成像检测桉、杨木干燥过程中水分分布、含量变化及迁移过程,借助扫描电镜在微观层面进行分析。结果表明：核磁共振信号强度与称重法所测含水率相关性系数高达0.99以上,因此低场核磁共振可准确测定木材中的水分含量;桉木和杨木饱水试样的核磁共振信号中均存在3种峰,桉木弛豫时间分别为1.32、32.75、403.70 ms,杨木为2.66、32.75、352.12 ms,对应着结合水及两种状态的自由水;随着干燥进行,不同状态水分的横向弛豫时间逐渐减小,木材对水分的束缚增加。当桉木含水率为27.28%,杨木含水率为35.71%左右时,水分散失转为以结合水为主。通过核磁共振成像中氢质子密度的不同可对水分含量进行区分,进而可观测干燥过程中木材内部水分移动状态。因此,通过低场核磁共振及核磁共振成像可研究速生材干燥过程中的内部水分状态及分布。     

语言迁移理论视阈下的大学生三语习得状况

在语言迁移理论视阈下,通过实证方法从词汇与句法层面考察了我国大学生三语习得状况。研究发现中、英、德三种语言规则对学习者三语习得产生正、负迁移的情况较为复杂,需要通过多种策略,例如加强语言外因素影响的研究,重视语际共性的作用,以及增加语言输入等策略来降低语言负迁移的干扰。     

秦川牛保种情况的分析 Ⅰ群体规模、年龄结构与迁移

采用群体遗传学理论与方法研究了陕西省秦川牛场秦川牛保种群30多年来的保种情况,详细地分析了保种群的规模、年龄结构及迁移情况。研究发现,该保种群规模变化剧烈,总的来说规模偏小,尤其是公牛群远小于保种遗传学基本法则规定的最小值;畜群结构不稳定,迁入不规则,该研究结果将为今后采取适当的措施提高保种效果提供科学的参考依据。     

谈谈警犬技术职业培训教学技巧

随着全国各地公安机关发展警犬技术工作需求的逐年增加,以部属四大警犬技术单位为"龙头"的警犬技术职业培训量呈逐年递增的态势,各省级警犬技术单位更是广泛开展了以警犬复训为主要内容的职业培训工作。在当前的社会环境下,研究采用符合培训对象学习心理的培训技巧是提高警犬技术职业培训教学水平的重要途径。本文将职业培训心理学与警犬技术职业培训工作相结合,研究学员们培训中的心理,探讨警犬技术职业培训教学方法。