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基于多任务学习农作物叶片病害诊断方法

中国农业科技导报 2024年第1期26卷 89-98页

作者：郑果姜玉松重庆三峡学院生物与食品工程学院重庆404000 重庆文理学院园林与生命科学学院重庆402100

为了快速、准确判别农作物叶片病害图像的病害类型及病害程度,提出基于多任务学习的诊断方法。引入通道和空间注意力模型,对经典的MobileNetV3网络模型进行改进,并在此基础上构建基于特征金字塔的多任务深度卷积神经网络模型,实现作物... 详细信息

为了快速、准确判别农作物叶片病害图像的病害类型及病害程度,提出基于多任务学习的诊断方法。引入通道和空间注意力模型,对经典的MobileNetV3网络模型进行改进,并在此基础上构建基于特征金字塔的多任务深度卷积神经网络模型,实现作物类型、病害类型和病害程度的精准识别。采用多种图像增强方法对农作物叶片病害图像进行扩展,对改进前后模型与其他图像识别模型在农作物病害叶片识别性能上进行对比试验,并探究在有无数据增强处理条件下不同模型的性能。结果表明:该模型在作物类型识别、病害类型识别与病害程度识别任务上,平均准确率比原模型分别提升1.38、2.24和2.03个百分点;召回率比原模型分别提升2.38、1.62和1.18个百分点;对比MobileNetV3,InceptionV3、YOLOv7模型,该模型在上述3个任务上平均识别准确率和召回率均达到最高。

关键词：智慧农业病害识别深度学习卷积神经网络多任务学习

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高氯酸盐对秀丽隐杆线虫生长发育的影响

中国食品学报 2024年第6期24卷 155-164页

作者：李苏婉郝梦真姜玉池熊文文车会莲中国农业大学食品科学与营养工程学院北京100083

食物链可以通过环境中的高氯酸盐(一种新型持久性无机污染物)富集人体。进入食物链的高氯酸盐数量不容忽视,尽管目前缺乏具体事实支持。本研究以高氯酸盐为研究对象,以秀丽隐杆线虫为模型生物,检测秀丽隐杆线虫的氧化应激(ROS、SOD、CAT... 详细信息

食物链可以通过环境中的高氯酸盐(一种新型持久性无机污染物)富集人体。进入食物链的高氯酸盐数量不容忽视,尽管目前缺乏具体事实支持。本研究以高氯酸盐为研究对象,以秀丽隐杆线虫为模型生物,检测秀丽隐杆线虫的氧化应激(ROS、SOD、CAT、MDA、GSH)。测量暴露于不同浓度高氯酸盐的秀丽隐杆线虫的生长和发育相关指标(体长、寿命和产卵量)和生长基因表达的相关水平,以确定高氯酸盐影响秀丽隐杆线虫生长和发育的机制。结果表明,高氯酸盐显著降低了秀丽隐杆线虫的生命周期[(4.654 d±0.146 d)~(7.212 d±0.050 d)]、产卵频率(-28.1%~-49.0%)和体长。此外,秀丽隐杆线虫的ROS、GSH和MDA水平升高,SOD和CAT活性增强。胰岛素/胰岛素生长因子信号通路中的Daf-2、Daf-16、Daf-18、Sir-2.1、Skn-1等相关基因可能受到影响。高氯酸盐通过氧化应激,可激活胰岛素/胰岛素生长因子信号通路及相关基因,影响生长发育。

关键词：高氯酸盐秀丽隐杆线虫氧化应激生长发育 IIS信号通路

新格局背景下产业转型升级的经济增长效应研究——以京津冀区域为例

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数理统计与管理 2024年

作者：陆小莉刘强姜玉英北京印刷学院基础教育学院北京联合大学数理与交叉科学研究院首都经济贸易大学统计学院

本文立足新格局背景,以五大发展理念为基础,提出了区域经济增长质量的多维测度方法;与此同时,在引入经济增长理论分析的基础上,通过构建面板平滑转换模型(PSTR),从“质量”和“数量”双重视角,以京津冀区域为例,系统地剖析了产业转型升... 详细信息

本文立足新格局背景,以五大发展理念为基础,提出了区域经济增长质量的多维测度方法;与此同时,在引入经济增长理论分析的基础上,通过构建面板平滑转换模型(PSTR),从“质量”和“数量”双重视角,以京津冀区域为例,系统地剖析了产业转型升级对经济增长的影响机制及异质性特征。研究发现:(1)整体上京津冀经济增长质量呈现出显著的提升态势,但增速存在增减交替的演变与市域差异特征,增长模式转型与协调开放发展是区域经济增长质量提升的核心维度;(2)产业转型升级对经济增长质量存在一定的驱动效应,但表现为显著的非线性过渡机制,且其转换速度较为平滑;(3)经济增长“数量”层面的非线性过渡机制的门槛阈值显著小于“质量”层面。进一步表明,以产业转型升级促进经济增长质量有效提升,是新时代、新格局下区域经济高质高效发展的重要着力点。

关键词：新格局经济增长产业转型升级 PSTR模型京津冀

基于钢框架梁柱焊接节点超低周疲劳性能的焊接孔构造优化研究

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建筑结构学报 2024年第4期45卷 206-215页

作者：吴雨杭李元齐同济大学土木工程学院上海200092

强往复荷载作用可能导致钢框架梁柱节点的焊接孔处发生超低周疲劳(ULCF)断裂,将数值模拟的应力应变状态代入循环孔洞扩张模型(CVGM)是预测ULCF断裂的普遍方法。将上述方法扩展至改进循环孔洞扩张模型(ICVGM),可用于各类焊接孔形节点的... 详细信息

强往复荷载作用可能导致钢框架梁柱节点的焊接孔处发生超低周疲劳(ULCF)断裂,将数值模拟的应力应变状态代入循环孔洞扩张模型(CVGM)是预测ULCF断裂的普遍方法。将上述方法扩展至改进循环孔洞扩张模型(ICVGM),可用于各类焊接孔形节点的断裂预测,给出优化的焊接孔形。为此,基于既有试验数据提出ICVGM参数标定方法,确定Q355钢的相关参数;将ICVGM预测结果与钢框架节点局部试件断裂试验结果进行对比,揭示二者的一致性,验证ICVGM较CVGM的准确性;同时,采用ICVGM获得不同焊接孔形节点的断裂倾向,提出优化建议及合理孔形。有限元参数分析表明:增加焊接孔长度可以降低节点的断裂倾向;采用半圆形及FEMA-350推荐孔形节点的断裂倾向最低;优化孔形使得断裂位置由热影响区转移至母材,从而提高节点延性。

关键词：梁柱焊接节点往复作用超低周疲劳断裂改进循环孔洞扩张模型参数标定优化焊接孔形

基于微信小程序的“校企社”联动社区药学服务模式构建与应用

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中国药房 2024年第1期35卷 107-111页

作者：张怡姜玉琴重庆医药高等专科学校药学院(中药学院) 重庆401331

目的构建基于微信小程序的“校企社”联动社区药学服务模式,提档升级社区药学服务内容和服务方式,提升居民健康生活质量。方法围绕社区居民药学服务需求,整合学校、企业及社区药学资源,打造“药享健康”微信小程序,构建“线上+线下”社... 详细信息

目的构建基于微信小程序的“校企社”联动社区药学服务模式,提档升级社区药学服务内容和服务方式,提升居民健康生活质量。方法围绕社区居民药学服务需求,整合学校、企业及社区药学资源,打造“药享健康”微信小程序,构建“线上+线下”社区药学服务模式。采用分类随机抽样,随机选取小程序用户为观察组,以线下药学服务结对帮扶社区居民为对照组,围绕用药健康知识掌握合格率、用药依从率、用药行为正确率3个方面进行干预效果比较。结果“药享健康”小程序由“药健康”“药温暖”“药安全”“个人信息”4个模块构成。基于“药享健康”小程序的“校企社”联动社区药学服务模式于2022年7月开始实践应用,小程序现有用户6185人,完成回收过期药品2732次,完成药学服务941次,完成咨询订单3354次。干预后,观察组居民的用药健康知识掌握合格率、用药完全依从率、用药行为正确率分别由干预前的33.53%、20.23%、49.71%提升至76.87%、46.26%、89.80%,且干预后的提升效果均显著优于对照组(P<0.05)。结论该服务模式有效提升了社区药学服务质量,提高了社区居民用药健康意识,促进了居民用药规范化、合理化、安全化。

关键词：社区药学服务模式微信小程序学校企业社区

LQ550冷轧高强薄钢板高周疲劳性能试验研究

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建筑结构学报 2024年第4期45卷 189-197页

作者：王雅倩李元齐同济大学土木工程学院上海200092

冷弯型钢具有冷加工便捷、截面高效灵活、连接方便等优势,在冷弯型钢结构体系中得到广泛应用,同时疲劳破坏作为重要破坏形式之一,其研究对冷弯型钢的进一步推广具有重要意义。而新修订GB 50018—202X《冷弯型钢结构技术标准》(报批稿)中... 详细信息

冷弯型钢具有冷加工便捷、截面高效灵活、连接方便等优势,在冷弯型钢结构体系中得到广泛应用,同时疲劳破坏作为重要破坏形式之一,其研究对冷弯型钢的进一步推广具有重要意义。而新修订GB 50018—202X《冷弯型钢结构技术标准》(报批稿)中,尚无关于冷弯型钢抗疲劳设计的相关条文。为此,对0.8 mm和1.2 mm两种厚度、不同取材方向的LQ550冷轧高强薄钢板进行了拉伸高周疲劳试验,采用最小二乘法拟合得到反映疲劳性能的S-N曲线,并与现行相关规范和Q690高强钢已有疲劳试验曲线进行对比。试验结果表明:沿轧制方向取材的钢板疲劳性能优于垂直于轧制方向取材的钢板疲劳性能;厚度越大,沿轧制方向取材的钢板疲劳性能越差,垂直于轧制方向取材的钢板疲劳性能越好;两种厚度的钢板合并拟合且在95%保证率下,沿轧制方向的母材疲劳极限应力分别比AISC 360-2016、AISI S100-2016、GB 50017—2017的理论计算值提高192%、172%、165%,垂直于轧制方向的母材疲劳极限应力分别提高103%、88%、84%,即受轧制影响,钢板的疲劳性能远高于普通钢的;垂直于轧制方向取材的钢板疲劳性能和高强钢的相近。

关键词： LQ550冷轧高强薄钢板高周疲劳性能 S-N曲线轧制方向钢板厚度

胶东大尹格庄金矿碳酸盐矿物的特征、物源及其在金成矿过程中的作用

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岩石学报 2024年第4期40卷 1264-1284页

作者：王天齐李红艳王栋中国科学院地质与地球物理研究所岩石圈演化国家重点实验室北京100029 中国地质科学院矿产资源研究所自然资源部成矿作用与资源评价重点实验室北京100037 中国科学院大学地球与行星科学学院北京100049

胶东金矿的成因研究一直是矿床学研究的热点,其中金的物质来源与活化、沉淀机制是最受关注的问题之一。大尹格庄金矿位于胶西北地区的招平断裂带中段,是区内典型的超大型破碎蚀变岩型金矿,以存在大量碳酸盐脉而有别于区内其他金矿床,这... 详细信息

胶东金矿的成因研究一直是矿床学研究的热点,其中金的物质来源与活化、沉淀机制是最受关注的问题之一。大尹格庄金矿位于胶西北地区的招平断裂带中段,是区内典型的超大型破碎蚀变岩型金矿,以存在大量碳酸盐脉而有别于区内其他金矿床,这些热液成因的碳酸盐脉对该矿区Au成矿具有重要作用,因而是破解胶东巨量Au物质来源和成矿机制的良好对象。本研究通过细致的岩相学观察,发现大尹格庄金矿中的碳酸盐矿物主要包括菱铁矿和方解石,以脉状、浸染状存在于黄铁绢英岩型矿石中,其中部分菱铁矿与黄铁矿等金属硫化物共生,其他菱铁矿则与石英共生,方解石则呈浸染状和脉状两种形式产出,菱铁矿和方解石均为热液型碳酸盐矿物。扫描电子显微镜研究表明,在菱铁矿和方解石中均发现有金矿物的存在。Au含量分析结果表明,菱铁矿和方解石是大尹格庄金矿的重要载金矿物,形成于成矿作用的主要阶段。碳酸盐矿物原位微区稀土元素数据也显示出热液型碳酸盐矿物的特征;同位素地球化学数据显示大尹格庄金矿中碳酸盐矿物与胶东地区前寒武纪变质基底中的大理岩明显不同。C-O同位素分析显示,大尹格庄金矿中菱铁矿的δ^(13)CPDB为-5.12‰~-4.82‰,δ^(18)OSMOW为12.13‰~12.80‰,具有明显的幔源特征;而方解石δ^(13)CPDB为-0.64‰,δ^(18)OSMOW为6.21‰,显示出幔源流体在上升过程中受到了一定程度的围岩的影响。金矿中菱铁矿显示轻稀土相对亏损,重稀土相对富集,有轻微的负Eu异常,(87Sr/86Sr)i为0.709842~0.710087,εNd(t)为-18.5~-17.1;方解石的(87Sr/86Sr)i为0.710861,εNd(t)为-12.7,指示形成碳酸盐矿物的CO_(2)流体可能来自于幔源的基性岩浆。结合胶东以及整个华北克拉通中生代地质演化,本文认为胶东巨量金可能来自于富集的岩石圈地幔,成矿物质随这些幔源基性岩浆的活动沿断层等壳内软弱面向上运移,而CO_(2)流体在这个过程中起到了促进作用,并随含金流体最终运移至地壳浅部发生金成矿作用。

关键词：胶东地区大尹格庄金矿碳酸盐矿物成矿物质来源大陆岩石圈地幔

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自动驾驶高精地图的信息传输模型

武汉大学学报（信息科学版） 2024年第4期49卷 527-536页

作者：尹章才齐如煜应申武汉理工大学资源与环境工程学院湖北武汉430070 武汉大学资源与环境科学学院湖北武汉430079

高精地图的“非视觉”和面向机器特性,使其与传统面向人的时空产品有明显不同,相应的描述地图主、客体及其与产品之间关系的传输模型也面临巨大变革。已有的传输模型重构了上述关系,包括新增用户个性信息及其传输,但也存在信息传递工具... 详细信息

高精地图的“非视觉”和面向机器特性,使其与传统面向人的时空产品有明显不同,相应的描述地图主、客体及其与产品之间关系的传输模型也面临巨大变革。已有的传输模型重构了上述关系,包括新增用户个性信息及其传输,但也存在信息传递工具仍采用面向人而非机器的地图语言等不足。为此,结合自动驾驶中地图信息的传输特点,构建面向机器认知的高精地图信息传输模型,通过对已有的传输模型进行扩展:GIS语言代替地图语言,将用户个性信息整合到高精地图的用户图层中,将行动指导扩展为行动实践。研究结果表明,构建的全机器认知的高精地图信息传输模型实现了地图信息认知的主体由人到机器的扩展,适应了高精地图在感知、定位、规划、控制等传输过程中全人工智能的特性。所提出的模型一方面有助于准确把握高精地图的本质及内容结构,提升认知效果;另一方面,对驾驶服务具有重要的指导作用,包括内容选取、表达方法、系统功能框架设计等,提高传输效率。

关键词：高精地图地图信息传输模型自动驾驶地图空间认知

基于GMM-KNN-LSTM的烧结矿化学指标预测

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东北大学学报（自然科学版） 2024年第3期45卷 314-322页

作者：閤光磊吴朝霞刘梦园姜玉山东北大学秦皇岛分校控制工程学院河北秦皇岛066004 东北大学秦皇岛分校数学与统计学院河北秦皇岛066004

针对烧结矿化学指标检测频率低导致无标签样本无法被机器学习利用的问题,提出了一种充分利用样本中有用信息的烧结矿化学指标预测模型.首先,结合高斯混合模型(GMM)和K-近邻(KNN)算法,将无标签样本转化为有标签样本,然后与长短期记忆(LS... 详细信息

针对烧结矿化学指标检测频率低导致无标签样本无法被机器学习利用的问题,提出了一种充分利用样本中有用信息的烧结矿化学指标预测模型.首先,结合高斯混合模型(GMM)和K-近邻(KNN)算法,将无标签样本转化为有标签样本,然后与长短期记忆(LSTM)单元相结合,用于预测烧结矿的总铁质量分数、FeO质量分数和碱度3个化学指标.通过与反向传播神经网络(BPNN)、循环神经网络(RNN)和LSTM三种模型对比,结果表明所建模型具有较低的预测误差.总铁质量分数和FeO质量分数的预测命中率在允许误差±0.5%内时分别达到98.73%和95.33%,碱度的预测命中率在允许误差±0.05内为98.13%,展现了较高的预测精度.

关键词：烧结矿化学指标预测模型无标签样本处理算法 LSTM 数据预处理