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基于农业大数据和深度学习的稻田杂草识别

江苏农业科学 2024年第18期52卷 215-221页

作者：高发瑞古华宁张巧玲王秋云黄信诚李烜堃管宪鲁高国良济宁市农业科学研究院山东济宁272031 华南农业大学工程学院广东广州510642 青岛农业大学山东青岛266109

为在稻田中准确高效识别杂草,从而支持选择性喷药或机器人除草,基于农业大数据技术和深度学习技术提出改进的YOLO v8杂草检测模型,即采用CBAM(convolution block attention module)注意力机制来增强YOLO v8网络对复杂环境中杂草特征的... 详细信息

为在稻田中准确高效识别杂草,从而支持选择性喷药或机器人除草,基于农业大数据技术和深度学习技术提出改进的YOLO v8杂草检测模型,即采用CBAM(convolution block attention module)注意力机制来增强YOLO v8网络对复杂环境中杂草特征的提取能力,同时使用EIOU(expected intersection over union)+DFL(distribution focal loss)提高YOLO v8检测框的回归效率,并通过模型对比试验验证了改进YOLO v8模型的有效性。结果表明,改进YOLO v8模型在测试集上的均值平均精度(mean average precision,mAP)达到98.2%,相比YOLO v8提高了4.4百分点,且在参数量和计算量方面仅有微小增加。相比YOLO v3、YOLO v4、YOLO v5、YOLOX、YOLO v7,其mAP分别提高24.8、21.9、14.8、21.3、8百分点。在模拟不同光照条件的测试中,改进YOLO v8模型表现出较强的泛化能力,精度(precision,P)、召回率(recall,R)和mAP保持在88.1%以上。此外,在测试环境复杂的条件下,改进YOLO v8模型对6种杂草的识别显示出卓越的鲁棒性和泛化能力,P达到94.2%以上,R达到95.7%以上,AP均达到95.2%以上。综上,本研究提出的改进YOLO v8具有更少的参数和计算量,同时克服了现有稻田中杂草识别方法的局限性,可为稻田中的杂草控制工作提供技术支持。

关键词：稻田杂草识别农业大数据深度学习 YOLO v8模型鲁棒性泛化能力

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清风入校园 “廉”花次第开

湖北教育(政务宣传) 2024年第10期 54-54页

作者：古华荣张鑫长阳土家族自治县实验小学

近年来，长阳土家族自治县实验小学以学校“和韵”文化内涵为底色，以“见廉—尚廉—践廉”为主线，将清廉文化与校园文化建设、教学工作高度融合，走出了一条“处处见廉、人人尚廉、时时践廉”的特色廉洁教育之路。花开有声，处处见廉...

近年来，长阳土家族自治县实验小学以学校“和韵”文化内涵为底色，以“见廉—尚廉—践廉”为主线，将清廉文化与校园文化建设、教学工作高度融合，走出了一条“处处见廉、人人尚廉、时时践廉”的特色廉洁教育之路。花开有声，处处见廉。学校着力打造“廉洁微阵地”，校园里的每一面墙壁都会说话，每一处景观都在育人，清廉文化可感可触。

关键词：

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清风入校园 “廉”花次第开

湖北教育 2024年第30期 54-54页

作者：古华荣张鑫长阳土家族自治县实验小学

近年来,长阳土家族自治县实验小学以学校“和韵”文化内涵为底色,以“见廉—尚廉—践廉”为主线,将清廉文化与校园文化建设、教学工作高度融合,走出了一条“处处见廉、人人尚廉、时时践廉”的特色廉洁教育之路。花开有声,处处见廉。学... 详细信息

近年来,长阳土家族自治县实验小学以学校“和韵”文化内涵为底色,以“见廉—尚廉—践廉”为主线,将清廉文化与校园文化建设、教学工作高度融合,走出了一条“处处见廉、人人尚廉、时时践廉”的特色廉洁教育之路。花开有声,处处见廉。学校着力打造“廉洁微阵地”,校园里的每一面墙壁都会说话,每一处景观都在育人,清廉文化可感可触。

关键词：校园文化建设长阳土家族自治县实验小学高度融合微阵地着力打造廉洁教育之路

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神经系统信息处理和异常功能的复杂动力学

力学学报 2017年第2期49卷 410-420页

作者：古华光同济大学航空航天与力学学院上海200092

神经系统通过电活动实现信息处理及生物功能,电活动的节律和时空行为是功能的动力学表征.神经电生理实验结合理论模型,借助于分岔揭示了外界激励、参数和噪声调控下的周期、混沌和随机等多样性的节律模式及其节律的复杂转迁规律,揭示了... 详细信息

神经系统通过电活动实现信息处理及生物功能,电活动的节律和时空行为是功能的动力学表征.神经电生理实验结合理论模型,借助于分岔揭示了外界激励、参数和噪声调控下的周期、混沌和随机等多样性的节律模式及其节律的复杂转迁规律,揭示了感觉神经对信息(如血压压力信号和痛觉信息)的节律编码机制,揭示了突触噪声扩大脑神经元的信息传递能力并对能力强弱进行了分类,结果可用于提高信息检测能力和指导镇痛;借助于单神经元节律的动力学——如分岔和簇放电节律的快慢动力学——解释了网络功能异常的时空行为,如药物调控脑皮层的螺旋波/癫痫和慢抑制耦合调控的运动网络的同步转迁/运动模式异常,结果给出了调控系统功能的途径;通过大数据分析获得自闭症患者的脑功能网络的时空行为特征——症状相关脑区的同步活动降低,给出了用于诊断的潜在指标.通过新实验发现、新建理论模型、新分析方法和新观点阐释,揭示了神经系统的复杂动力学,认识和解释了神经系统的信息处理机制和异常生物功能/疾病,具有重要科学意义和潜在应用价值.

关键词：神经节律时空行为非线性动力学神经编码脑疾病

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一类位于加周期分岔中的貌似混沌的随机神经放电节律的识别

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物理学报 2012年第8期61卷 72-81页

作者：古华光惠磊贾冰陕西师范大学物理学与信息技术学院西安710062 陕西师范大学生命科学学院西安710062

识别非周期神经放电节律是混沌还是随机一直是一个重要的科学问题.在神经起步点实验中发现了一类介于周期k和周期k+1(k=1,2)节律之间非周期自发放电节律,其行为是长串的周期k簇和周期k+1簇的交替.确定性理论模型Chay模型展示出了周期k... 详细信息

识别非周期神经放电节律是混沌还是随机一直是一个重要的科学问题.在神经起步点实验中发现了一类介于周期k和周期k+1(k=1,2)节律之间非周期自发放电节律,其行为是长串的周期k簇和周期k+1簇的交替.确定性理论模型Chay模型展示出了周期k和周期k+1节律的共存行为.噪声在共存区诱发出了与实验结果类似的非周期节律,说明该类节律是噪声引起的两类簇的跃迁.非线性预报及其回归映射揭示该节律具有确定性机理;将两类簇分别转换为0和1得到一个二进制序列,对该序列进行概率分析获得了两类簇跃迁的随机机理.这不仅说明该节律是具有确定性结构的随机节律而不是混沌,还为深入识别现实神经系统的混沌和随机节律提供了典型示例和有效方法.

关键词：混沌随机节律神经放电加周期分岔

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