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。     

毛竹笋在快速生长期的木质化调控网络

木本竹因其优质材性而成为传统木材良好的替代品。木质化程度和木质素含量影响着木材材性，然而单子叶植物的木质化调控网络尚不清楚。为了阐明毛竹（Phyllostachys edulis）木质化的分子调控机制，利用转录组、miRNA和降解组测序，并结合实验对竹笋进行综合分析研究。结果表明：木质化程度和木质素含量随笋高度的增加而增加，而苯丙氨酸解氨酶（PAL）和漆酶（LAC）活性则随笋高度的增加表现为先升高后降低。在不同高度笋的代表性节间（第13节）的不同部位中共鉴定了11 504个差异表达基因（DEG），其中与细胞壁和木质素生物合成相关的大部分DEG表达随笋高度上调，而与细胞生长相关的一些DEG表达则下调。通过miRNA测序鉴定出1 502个miRNA，包括已知的1 223个和新鉴定的279个。通过生物信息学预测和降解组分析，共鉴定出691个差异表达的miRNA，共靶向5 756个差异表达基因。据此构建了毛竹笋木质化调控网络，包括11个miRNA、22个转录因子和36个酶基因。另外，根据过表达PeLAC20转基因拟南芥中木质素含量显著增加，提出了一个miRNA介导的‘MYB-PeLAC20’的木质素单体聚合调控模型。研究结果不仅对解析竹子木质素生物合成的调控分子机制具有重要科学价值，而且对理解其他单子叶植物的相关机制具有重要参考价值，有助于制定竹材材性改良策略。     

四种玉米品种全株青贮效果比较分析

甘肃省中西部地区作为玉米制种的主要基地,有着丰富的牧草资源,为青贮饲料生产奠定了一定基础,青贮饲料中含有丰富的易消化营养成分,可以以一定比例替代生猪饲料中的精料.本文通过试验研究甘肃省"粮改饲"四种主要玉米品种的青贮效果,发现金凯3号玉米在营养品质和矿物质含量方面与其他品种相比有显著差异(P＜0.05),可作为青贮玉米的优势品种.     

基于大数据背景下智能农机应用分析

近些年来,我国的经济取得了巨大的进步,与此同时,农业领域也迎来了新的发展契机,农业朝着机械化、智能化的方向发展。农业与民生关系更为密切,而且在大数据背景下,智能农业呈现出良好的发展趋势,智能农机的应用提高了农业工作的效率,对此进行了分析和探讨。     

山西省营造林工程综合核查系统建设与应用实践

近年来,山西省陆续实施了50余项林业工程项目,投资和工程量巨大,而检查验收作为工程管理的基础措施之一,每年的任务也非常繁重。在以往的检查验收工作中,主要以纸质图纸、表格手工进行勾绘、填报、汇总的方式进行,存在耗时、费力、效率低、数据完整性差且不易保存等问题。为此,我们结合工作实际,研发了山西省营造林工程综合核查系统,并在核查工作中得到了充分应用,基本实现了无纸化办公,减轻了内外业工作量,保证了数据的完整性和准确性,提高了整体工作效率。本文对该系统的建设和应用进行了总结和分析,旨在为相关系统的研发提供参考。     

研究无人机在林火监测中的应用

本次研究目的是通过探索森林防火监测新手段,有效提高预测预报服务的准确性,达到切实提升森林安全管理技术水平的目地。采取针对无人机森林防火中的监测系统进行研究的措施,结果是通过对系统软件的研究,得到烟雾识别模型,利用无人机实现实时采样,再通过该模型识别是否出现林火。