基于VGGNet网络的雾霾无人车防碰撞研究

针对雾霾天气下无人车行驶容易出现视野受限，导致防碰撞能力下降的问题，提出了一种基于VGGNet网络的深度卷积神经网络模型，通过反向传播算法不断调整模型的权重和偏置，对收集雾霾天气下的图像和相关数据进行处理，实现模型的训练和优化。实验结果表明，所提出的方法可以有效地提高无人车在雾霾天气下的防碰撞能力，达到了良好的效果。研究结果可以为无人车行业在特殊气候条件下的防碰撞提供了一种新思路和实现方法，具有一定的参考价值和应用前景。     

自走式圆捆机喂入量控制系统设计

为解决自走式圆捆机在作业过程中,因喂入量过高使得圆捆机易发生堵塞故障的问题,设计了以作业主轴负载为反馈信号,以闭式液压驱动系统为执行部件的喂入量控制系统。文中采用5点取样法测定秸秆生长密度为0.54 kg/m~2,结合作业速度可计算得到喂入量。通过不同喂入量对应的平均主轴负载数据,得到主轴负载与喂入量的关系曲线(R~2=0.994)。田间试验结果表明:当圆捆机打捆扭矩超过设定的最高扭矩时,控制系统可在7 s内减速至当前速度的50%,以减小喂入量,降低打捆负载,满足喂入量控制系统要求。     

我国农业新闻传媒的功能和发展路径——评《农业新闻传播》

最近几十年,我国正经历一个飞跃式的黄金发展期。各行各业都在飞速发展。其中工业和科技的发展最为亮眼。然而在现在这样一个工业和科技的黄金发展年代,农业的发展趋势变得缓慢甚至有些倒退。农业作为立国之本,政府出台了很多扶持政策来推动其发展,在这期间,中国的农业迅速发展,但是"三农"问题尚未彻底解决,成为我国农业发展的一大瓶颈。为了解决"三农"问题,中央政府及相关学者一直在探索。实践表明,信息畅通是保证产业发展的必要条件,农业新闻的传播为我国的农业对接最新科学技术提供了可能,迅速反应政策和文化上的支持。     

野生杜鹃林土壤微生物生物量碳氮磷化学计量特征

探究不同种类杜鹃林土壤微生物生物量碳、氮、磷的特征及相互之间的联系,为野生杜鹃林土壤养分含量和判断土壤养分限制作用提供依据.以贵州百里杜鹃林区3种优势种马缨杜鹃、迷人杜鹃和露珠杜鹃为研究对象,运用生态化学计量学的理论和方法,对其根际土壤微生物生物量碳(SMBC)、土壤微生物生物量氮(SMBN)、土壤微生物生物量磷(SMBP)及其化学计量特征进行评价.结果表明,不同种类杜鹃林下土壤养分、SMBC、SMBN、SMBP含量不同.迷人杜鹃林的SMBC、SMBN显著高于马缨杜鹃林和露珠杜鹃林,SMBP含量为露珠杜鹃林>迷人杜鹃林>马缨杜鹃林.不同种类杜鹃林下土壤SMBC/SMBP和SMBN/SMBP差异显著,但土壤SMBC/SMBN无显著差异.表明不同种类杜鹃林下土壤SMBC/SMBN具有内稳性;不同种类杜鹃林SMBC/SMBP适合作为根际生态系统限制性营养的指标.     

陕西关中冬小麦不同生育期作物系数研究——在充分供水条件下基于蒸散仪试验

利用大型称重式蒸散仪监测资料通过分析研究得出充分供水条件下冬小麦全生育期最大耗水量665mm;采用动力场订正模型,对气象站观测到的降水资料进行了订正,实际降雨量较观测值提高18%;根据FAO P-M公式计算冬小麦不同生育期(播种~分蘖、分蘖~越冬、越冬~返青、返青~拔节、拔节~抽穗、抽穗~乳熟、乳熟~收获、全生育期)平均作物系数KC分别为1.20,1.25,1.34,0.69,1.07,1.60,1.65,1.14。     

对外汉语文化传播中的茶文化传播研究

中国茶文化富含传统文化内涵和精髓,蕴含有中国传统儒、释、道三家的哲学思想,在当今"汉语热"的浪潮之下,我国的茶文化可以借此为契机,在对外汉语文化输出过程中,将中国传统的茶文化传播和输出。将有关茶的汉字词语与时代性相联系,采用情境相融的茶文化传播方式,对我国传统的茶文化进行广泛的传播,展现出茶文化在中国的独特魅力。从而在全球化经济文化竞争日益激烈的形势下,更好的增强我国的"软实力"。     

落叶松毛虫发生量的预测及综合防治措施研究

本文介绍了松毛虫生物学特性,总结了松毛虫种群数量消长规律,分析了气象等环境因子对松毛虫种群数量的影响,从而对落叶松毛虫发生做出准确的预测。根据预测情况进行有效综合防治,收到良好效果。     

1株猪源2009/H1N1流感病毒反向遗传系统的建立

为建立1株猪源2009/H1N1流感病毒A/swine/Heilongjiang/44/2009(HLJ44)的反向遗传系统,利用双向表达质粒p HW2000,分别构建了该病毒株8个基因节段的重组质粒,将其共转染于293T和MDCK混合培养的细胞,拯救出重组病毒R-HLJ44。测序结果表明,R-HLJ44与亲本病毒HLJ44的核苷酸序列完全一致;二者在细胞上具有相似的增殖特性;抗原性未发生变化;分别以106TCID50的剂量鼻腔感染BALB/c小鼠,结果显示R-HLJ44与亲本HLJ44在小鼠脏器中的复制滴度也基本一致。以上结果表明拯救的重组病毒保持了与亲本病毒一致的生物学特性。该病毒反向遗传系统的建立,为进一步研究H1N1亚型流感病毒的致病分子机制及新型疫苗研制等奠定了基础。     

基于快速卷积神经网络的果园果实检测试验研究

近年来,基于数字图像处理和机器学习算法的果实自动识别检测研究已经越来越成熟。针对传统检测方法检测过程中难以满足实时性要求的缺点,采用了基于Faster-RCNN的果实快速检测模型。模型由卷积神经网络(CNN)和区域提议网络(RPN)组成,首先由CNN进行卷积和池化操作提取特征,然后由RPN选取候选区域,通过网络全连接层参数共享,由目标识别分类器和边界框预测回归器得到多个可能包含目标的预测框,最后通过非极大值抑制挑选出精度最高的预测框完成目标检测。分别对桃子、苹果和橙子的三种果实进行检测,采用迁移学习方法,使用已经预训练好的两种深度神经网络模型ZFnet和VGG16,通过数据集的训练对Dropout及候选区域数量进行参数调整完成网络调优。检测并分析果实不同布局形态下模型的检测效果。试验结果表明,当Dropout取值为0.5或0.6,候选区域数量为300时网络模型最佳,ZFnet网络中,苹果平均精确度为92.70%,桃子为90.00%,而橙子为89.72%。VGG16网络中,苹果平均精度为94.17%,桃子为91.46%,橙子为90.22%。且ZFnet和VGG16的图像处理速度分别达到17 fps和7 fps,能够达到果实实时检测的目的。