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为确定转移因子纳米脂质体的最佳制备工艺,以及保质期。本研究采用逆相蒸发法制备,以包封率为优化指标,正交试验优选最佳配方。电镜下观察形态,检测包封率、渗透率。结果确定最佳制备工艺:卵磷脂/胆固醇(摩尔比)为2:1,转移因子(TF)浓度为6mg/m l,吐温-80为1m l,有机相/水相(体积比)为4:1。电镜下大部分粒径小于100nm,分布均匀,包封率高达49.5%,四个半用后的渗透率为52.4%。优选工艺制备的转移因子纳米脂质体质量符合标准,具有一定的稳定性。 相似文献
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基于迁移学习的无人机影像耕地信息提取方法 总被引:7,自引:0,他引:7
随着精准农业技术的发展,对农作物用地信息快速、准确提取的需求越来越高。同时,无人机技术以其方便、高效、具有低空云下飞行能力等优势被广泛应用于自然资源的调查中。但无人机影像普遍光谱信息较为匮乏,因此很难准确、快速地提取出耕地信息。基于此,提出了一种利用迁移学习机制的耕地提取方法(TLCLE)。首先,利用深度卷积神经网络(DCNN)剔除线状地物(道路、田埂等),然后,通过引入迁移学习机制将DCNN特征训练过程中得到的特征提取方法迁移到耕地提取中,最后,将所提方法与利用易康(e Cognition)软件进行耕地提取(ECLE)结果进行对比。研究结果表明:对于实验影像1、2,TLCLE方法耕地提取总体精度分别为91.9%、88.1%,ECLE方法总体精度分别为90.3%、88.3%,2种方法提取精度相当,在保证耕地地块完整、连续性上TLCLE方法优于ECLE方法。 相似文献
7.
为提高果树病虫害危害程度分级精度进而更好地指导果园病虫害防治,采用迁移学习技术与GoogLeNet模型相结合的方法,对6种果园作物的25类病虫害样本进行识别与危害程度分级研究;同时,探究不同数据集大小以及不同优化算法对模型性能的影响;基于MATLAB平台设计了一款可视化的病虫害识别与分级系统。结果表明:1)基于迁移学习的GoogLeNet模型,对病虫害识别精度可达99.35%,危害程度分级精度可达92.78%;2)在相同训练参数下,本研究模型比AlexNet、VGG-16、ResNet-18、SqueezeNet、原GoogLeNet及MobileNet-v2模型验证精度提高了2.38%~11.44%,并且收敛速度最快;3)本研究模型识别精度随着数据集的增大而提高;在3种优化算法中SGDM算法耗时最短且精度最高,更适合本研究模型。通过拍摄果树叶片病害区域图像,本研究设计的系统能够在0.43 s左右准确识别出果树种类、病害类型以及危害等级等信息。 相似文献
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9.
大麦DNA导入小麦引起叶耳颜色变异的遗传学初步观察 总被引:3,自引:1,他引:3
将二棱大麦(叶舌、叶耳红色)DNA通过花粉管途径导入小麦品种“百农3217”(叶舌、叶耳无色),获得叶耳、叶舌颜色红色的变异植株。观察其后代(T2、T3*),以及“百农3217×叶耳红色T4株”杂交的F2。结果表明,变异植株的叶舌、叶耳红色性状表现单基因显性遗传,同时也发现,普通小麦叶舌、叶耳红色性状遗传非一对基因控制(导入处理产生的红色∶无色=3∶1是叶舌叶耳遗传的一个特例),颜色深浅还有数量基因的累加效应,并且一定环境条件(稀植、低温)可诱导叶舌、叶耳红色表现。 相似文献
10.
分别对转入反义Trxs基因的成熟小麦00TY5籽粒及非转基因对照小麦Y5ck籽粒进行常规发芽试验,难溶性麦谷蛋白组分测定及a-淀粉酶活性测定结果表明,反义Trxs基因可在小麦受体中良好表达,切实提高小麦的抗穗发芽能力。 相似文献