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。     

《猪业科学》投稿须知

《猪业科学》杂志为月刊,每月25日出版,面向全国发行。内容充实、实用,每期一个主题,充分挖掘、深度报道、全面分析,全面反映养猪产业的最新成果、发展动态和市场经济信息。全彩色印刷、图文并茂适应现代"读图时代"潮流。1内容本刊主要栏目有主题策划、国际瞭望、猪场兽医、营养与饲料、环境与设施、猪群保健、遗传改良、生产管理、地方猪种、猪场人才等。     

哺乳动物热休克蛋白研究进展

应激是动物对影响其正常生理机能的一切内外环境因素所作出的非特异性适应反应,而应激诱导产生的热休克蛋白能保护机体免受应激原所造成的伤害。随着热休克蛋白研究的不断深入,揭示其复杂的生物学效应对提高动物的抗逆性和更好地激发动物潜在的经济性能具有重要的意义。本文综述了近年来哺乳动物热休克蛋白的研究成果及目前的研究现状,以期为热休克蛋白的进一步研究提供一定的参考。     

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。     

茶多酚在健身操运动中生物学效应

随着科学理论水平不断成熟,当前我们在进行茶叶功效研究过程中,我们发现在茶叶中存在一种物质——茶多酚。有效利用这一物质,能够为有效对抗疲劳产生重要帮助。健身操运动是一种融入了体育、文化、艺术等多项内容的运动,合理开展健身操运动,能够起到减肥、健康体质的重要作用。而健身操运动属于中等运动强度的体育运动项目,因此我们在开展健身操运动时,必须注重对其相关因素及内涵进行有效认知。本文拟从健身操运动开展的背景及意义分析入手,结合茶多酚的具体功效和影响,从而分析茶多酚在健身操运动中生物学效应。     

2017年8月3—4日岫岩县特大暴雨雷达回波分析

利用常规MICAPS资料和多普勒雷达资料,对2017年8月3—4日辽宁省岫岩县特大暴雨过程的天气环境背景及雷达回波特征进行分析。结果表明,此次降水过程特点为影响范围广、降水强度强、持续时间长;天气形势为高空东北冷涡提供冷空气输送,西太平洋副高及台风"海棠"带来源源不断的水汽;中尺度系统为高空急流、低空西南急流水汽输送,低层有明显的切变线系统辐合形势,地面有辐合线存在,同时岫岩县山区地形明显,更加有利于辐合抬升及水汽堆积;大连、丹东地区700 hPa以下有比较深厚的湿层,850 hPa风速最大可达22 m/s,比湿最大可达22 g/kg,辽宁省南部地区的水汽条件较好。K指数大于35℃,沙氏指数(SI)和抬升指数(LI)小于0℃,层结不稳定。CAPE值均大于1 000 J/kg,不稳定能量不断堆积;岫岩此次降水过程主要降水时段分为3个阶段,此次降水过程的雷达回波为明显的"列车效应",并具有后向传播及低质心暖性降水的特征。     

面向养殖水体分布差异的COD光谱法检测研究

面向养殖水体，传统光谱法对化学需氧量（Chemical Oxygen Demand，COD）检测模型构建的基础：源域（现有样本库）与目标域（检测地水体）间光谱数据独立同分布。但是当源域与目标域分布间存在差异时，由源域得到的低误差模型常在目标域上表现下滑。针对该问题，提出面向UV Vis光谱的域对抗训练网络（DAUVwpNet），将分布不同的源域和目标域数据映射至相同分布的特征空间中，使其在该空间的分布距离尽可能接近，从而在特征空间中对源域训练的目标函数也可以迁移至目标域上，以降低模型在目标域的误差。试验表明：面向同一批测试数据，DAUVwpNet的预测误差为0.78，要低于传统模型的预测误差（0.85）；DAUVwpNet预测值与实测值间相关系数为0.95，要高于传统模型的相关系数（0.89）。表明了该网络能够较好对齐两域特征空间数据分布，降低因分布差异带来的COD检测误差。     

CRISPR/cas系统及其在家禽上的应用研究进展

CRISPR/cas是一种获得性免疫防御系统,广泛存在于细菌和古细菌中。Strep tococcus pyogenes cas9(Spcas9)作为目前研究最多、最清楚的效应蛋白,因其酶活性高和靶点广而被应用于生命科学各个领域,但Spcas9分子量大、脱靶率高等缺点在一定程度上限制了其应用。随着CRISPR系统技术被深入开发,一些新效应蛋白被发现,本文就CRISPR/cas系统分类、原理、新效应蛋白发现及cas9(S.Pyogenes)多种变构体技术开发在及家禽上的应用进行综述,为相关领域的研究提供参考。