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Multi-omics analysis reveals the pivotal role of phytohormone homeostasis in regulating maize grain water content

The Crop Journal 2024年第4期12卷 1081-1092页

作者： Yuanliang Liu Manman Li Jianju Liu Suining Deng Yan Zhang Yuanfeng Xia Baoshen Liu mingliang xu State Key Laboratory of Plant Environmental Resilience/College of Agronomy and Biotechnology/National Maize Improvement Center/Center for Crop Functional Genomics and Molecular Breeding China Agricultural UniversityBeijing 100193China College of Agronomy/State Key Laboratory of Crop Biology Shandong Agricultural UniversityTai’an 271018ShandongChina Institute of Agricultural Biotechnology Jilin Academy of Agricultural SciencesGongzhuling 136100JilinChina Maize Research Institute Jilin Academy of Agricultural SciencesGongzhuling 136100JilinChina

Grain water content(GWC)is a key determinant for mechanical harvesting of maize(Zea mays).In our previous research,we identified a quantitative trait locus,qGWC1,associated with GWC in ***,we examined near-isogenic lines(NILs)NILL and NILH that differed at the qGWC1 *** GWC in NILL was primarily attributed to reduced grain water weight(GWW)and smaller fresh grain size,rather than the accumulation of dry *** difference in GWC between the NILs became more pronounced approximately 35 d after pollination(DAP),arising from a faster dehydration rate in *** an integrated analysis of the transcriptome,proteome,and metabolome,coupled with an examination of hormones and their derivatives,we detected a marked decrease in JA,along with an increase in cytokinin,storage forms of IAA(IAA-Glu,IAA-ASP),and IAA precursor IPA in immature NILL *** kernel development,genes associated with sucrose synthases,starch biosynthesis,and zein production in NILL,exhibited an initial up-regulation followed by a gradual down-regulation,compared to those in *** discovery highlights the crucial role of phytohormone homeostasis and genes related to kernel development in balancing GWC and dry matter accumulation in maize kernels.

关键词： Grain water content Maize kernel Phytohormone homeostasis

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多源视频数据驱动的舰面保障作业三维重建

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计算机辅助设计与图形学学报 2024年第3期36卷 357-367页

作者：徐明亮王政王华鲁爱国郑州大学计算机与人工智能学院郑州450000 中国船舶集团第709研究所武汉430070

针对现有公开的航母舰面保障作业视频数据碎片化、相机角度多变、像素质量低下等问题,提出一种多源视频数据驱动的舰面保障作业三维重建方法.该方法首先对视频中对象轨迹方向进行预测,并采用联合外观和方向相似度的跟踪方法实现视频数... 详细信息

针对现有公开的航母舰面保障作业视频数据碎片化、相机角度多变、像素质量低下等问题,提出一种多源视频数据驱动的舰面保障作业三维重建方法.该方法首先对视频中对象轨迹方向进行预测,并采用联合外观和方向相似度的跟踪方法实现视频数据的多目标轨迹跟踪;然后基于跟踪结果,依次采用相似度关联、特征轨迹分割、轨迹聚类提取多源数据中的保障作业对象并进行关联与融合;最后对融合得到的轨迹进行逼真三维重建.在MOT20数据集和舰面保障作业公开视频数据上,实验和用户调研数据的t检验结果表明,采用所提方法有99.5%的把握得到可信的舰面保障作业三维重建效果.

关键词：舰面保障作业多目标轨迹跟踪轨迹关联与融合三维重建

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细化多尺度感知与优化轮廓的自适应道路场景语义分割网络

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计算机辅助设计与图形学学报 2024年第6期36卷 844-856页

作者：司马海峰许毓霜王静徐明亮河南理工大学软件学院焦作454000 郑州大学计算机与人工智能学院、软件学院郑州450001

语义分割通常被描述为像素级的分类任务,而集成卷积神经网络与Transformer的MaskFormer网络则将其描述为掩模级的分类任务.为了解决语义分割形变建模能力差、物体轮廓分割模糊和收敛速度慢的问题,提出一种细化多尺度感知与优化轮廓的自... 详细信息

语义分割通常被描述为像素级的分类任务,而集成卷积神经网络与Transformer的MaskFormer网络则将其描述为掩模级的分类任务.为了解决语义分割形变建模能力差、物体轮廓分割模糊和收敛速度慢的问题,提出一种细化多尺度感知与优化轮廓的自适应道路场景语义分割网络.在编码器中,采用标准卷积与可变形卷积堆叠形成的瓶颈结构提高网络的形变建模能力;在解码器中,采用特征细化模块过滤无关特征,进一步提高特征金字塔网络的解码能力;针对特征金字塔网络进行多层级特征融合时上采样特征出现像素点错位的问题,引入特征校准模块优化物体轮廓的分割效果;最后在Transformer模块中采用Miti-DETR解码器加快网络的训练速度,提升分割精度.实验结果表明,所提网络在Cityscapes和Mapillary Vistas数据集上以较大的优势超过了现有的语义分割网络.

关键词：语义分割可变形卷积特征细化特征校准

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大规模神经记录的峰电位聚类算法(特邀)

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计算机工程 2024年第6期50卷 1-34页

作者：徐明亮李芳媛马浩然何飞中国科学技术大学物理学院安徽合肥230026 中国科学院上海光学精密机械研究所上海201800 中国科学院大学北京100049 张江实验室上海201210

峰电位聚类是指在进行细胞外神经记录时,从神经电极记录中检测、聚类并确认出不同峰电位信号,并以一定的可靠度与假定的不同神经元对应。它是对细胞外神经记录进行预处理分析的基本步骤,也是神经科学中神经解码的首要步骤,更是当前高带... 详细信息

峰电位聚类是指在进行细胞外神经记录时,从神经电极记录中检测、聚类并确认出不同峰电位信号,并以一定的可靠度与假定的不同神经元对应。它是对细胞外神经记录进行预处理分析的基本步骤,也是神经科学中神经解码的首要步骤,更是当前高带宽脑机接口(BCI)的重要研究方向之一。传统峰电位聚类包括峰电位检测、峰电位对齐、特征提取、特征聚类等步骤。当前,随着神经电极数量和密度不断增加,神经记录的规模呈爆炸式增长,这对峰电位聚类算法的效率和精度提出重大挑战。此外,针对现有峰电位聚类算法特征提取和表征能力不强、信噪比低、信息混叠等问题,各种算法增强方案乃至人工智能和大数据峰电位聚类方案应运而生,极大促进了对大脑复杂原理和工作机制的理解。研究首先概述侵入式BCI、神经编解码与峰电位聚类的相关性,接着阐述了各类峰电位聚类算法的原理和一般过程,并探讨了大脑神经信号与具体行为的映射关系与应用,最后展望了未来神经编解码所面临的挑战和发展趋势。

关键词：峰电位聚类侵入式脑机接口神经编解码机器学习深度学习

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Unsupervised pseudoinverse hashing learning model for rare astronomical object retrieval

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Science China(Technological Sciences) 2022年第6期65卷 1338-1348页

作者： WANG Ke GUO Ping LUO ALi xu mingliang Artificial Intelligence Research Center School of Computer and Artificial IntelligenceZhengzhou UniversityZhengzhou 450001China School of Systems Science Beijing Normal UniversityBeijing 100875China Key Laboratory of Optical Astronomy National Astronomical ObservatoriesChinese Academy of SciencesBeijing 100012China

Searching for rare astronomical objects based on spectral data is similar to finding needles in a haystack owing to their rarity and the immense data volume gathered from large astronomical spectroscopic *** this paper,we propose a novel automated approximate nearest neighbor search method based on unsupervised hashing learning for rare spectra *** proposed method employs a multilayer neural network using autoencoders as the local compact feature *** are trained with a non-gradient learning algorithm with graph Laplace *** algorithm also simplifies the tuning of network architecture hyperparameters and the learning control ***,the graph Laplace regularization can enhance the robustness by reducing the sensibility to *** proposed model is data-driven;thus,it can be viewed as a general-purpose retrieval *** proposed model is evaluated in experiments and real-world applications where rare Otype stars and their subclass are retrieved from the dataset obtained from the Large Sky Area Multi-Object Fiber Spectroscopic Telescope(Guo Shoujing Telescope).The experimental and application results show that the proposed model outperformed the baseline methods,demonstrating the effectiveness of the proposed method in rare spectra retrieval tasks.

关键词： compact features unsupervised hashing object retrieval pseudoinverse learning

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Robust least squares projection twin SVM and its sparse solution

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Journal of Systems Engineering and Electronics 2023年第4期34卷 827-838页

作者： ZHOU Shuisheng ZHANG Wenmeng CHEN Li xu mingliang School of Mathematics and Statistics Xidian UniversityXi’an 710126China School of Physical Education Zhengzhou UniversityZhengzhou 450001China School of Computer and Artificial Intelligence Zhengzhou UniversityZhengzhou 450001China

Least squares projection twin support vector machine(LSPTSVM)has faster computing speed than classical least squares support vector machine(LSSVM).However,LSPTSVM is sensitive to outliers and its solution lacks ***,it is difficult for LSPTSVM to process large-scale datasets with *** this paper,we propose a robust LSPTSVM model(called R-LSPTSVM)by applying truncated least squares loss *** robustness of R-LSPTSVM is proved from a weighted ***,we obtain the sparse solution of R-LSPTSVM by using the pivoting Cholesky factorization method in primal ***,the sparse R-LSPTSVM algorithm(SR-LSPTSVM)is *** results show that SR-LSPTSVM is insensitive to outliers and can deal with large-scale datasets fastly.

关键词： outliers robust least squares projection twin support vector machine(R-LSPTSVM) low-rank approximation sparse solution

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Quantitative disease resistance:Multifaceted players in plant defense

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Journal of Integrative Plant Biology 2023年第2期65卷 594-610页

作者： Mingyue Gou Peter Balint-Kurti mingliang xu Qin Yang State Key Laboratory of Wheat and Maize Crop Science Collaborative Innovation Center of Henan Grain CropsCenter for Crop Genome EngineeringCollege of AgronomyHenan Agricultural UniversityZhengzhou 450002China The Shennong Laboratory Zhengzhou 450002China Department of Entomology and Plant Pathology North Carolina State UniversityRaleighNC 27695USA Plant Science Research Unit USDA-ARSRaleighNC 27695USA State Key Laboratory of Plant Physiology and Biochemistry National Maize Improvement CenterCenter for Crop Functional Genomics and Molecular BreedingCollege of AgronomyChina Agricultural UniversityBeijing 100193China State Key Laboratory of Crop Stress Biology for Arid Areas Key Laboratory of Maize Biology and Genetic Breeding in Arid Area of Northwest Region of the Ministry of AgricultureCollege of AgronomyNorthwest A&F UniversityYangling 712100China

In contrast to large-effect qualitative disease resistance,quantitative disease resistance(QDR)exhibits partial and generally durable resistance and has been extensively utilized in crop *** molecular mechanisms underlying QDR remain largely unknown but considerable progress has been made in this area in recent *** this review,we summarize the genes that have been associated with plant QDR and their biological *** QDR genes belong to the canonical resistance gene categories with predicted functions in pathogen perception,signal transduction,phytohormone homeostasis,metabolite transport and biosynthesis,and epigenetic ***,other"atypical"QDR genes are predicted to be involved in processes that are not commonly associated with disease resistance,such as vesicle trafficking,molecular chaperones,and *** diversity of function for QDR genes contrasts with qualitative resistance,which is often based on the actions of nucleotidebinding leucine-rich repeat(NLR)resistance *** understanding of the diversity of QDR mechanisms and of which mechanisms are effective against which classes of pathogens will enable the more effective deployment of QDR to produce more durably resistant,resilient crops.

关键词： biological function durable resistance plant defense quantitative disease resistance(QDR)

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基于分阶段自编码器与注意力机制的舰载机着舰航迹实时预测模型

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计算机科学 2024年第9期51卷 273-282页

作者：李哲刘奕阳王可杨杰李亚飞徐明亮郑州大学计算机与人工智能学院郑州450001 国家超级计算郑州中心郑州450001 智能集群系统教育部工程研究中心郑州450001

航空母舰舰载机着舰过程中应沿相对固定的航迹下滑,以保证触舰点位于舰艉拦阻系统所在的区域,因此舰载机航迹是着舰信号官进行指挥决策的重要依据之一。舰载机航迹实时预测有助于着舰信号官判断着舰作业发展态势,及时形成正确的航迹纠... 详细信息

航空母舰舰载机着舰过程中应沿相对固定的航迹下滑,以保证触舰点位于舰艉拦阻系统所在的区域,因此舰载机航迹是着舰信号官进行指挥决策的重要依据之一。舰载机航迹实时预测有助于着舰信号官判断着舰作业发展态势,及时形成正确的航迹纠偏引导指令。为此,提出一种基于分阶段自编码器与注意力机制的着舰航迹实时预测模型。第一阶段采用降噪自编码器对历史航迹数据进行特征提取;第二阶段基于长短期记忆网络构建时序自编码器,同时引入注意力机制对不同时刻的编码器输出分配不同的权重,自适应学习其对最终预测结果的影响强度。通过仿真实验将所提模型与6种基线模型进行对比,结果表明,所提模型的综合性能优于基线模型,能够满足着舰航迹实时准确预测的应用需求。

关键词：舰载机着舰航迹预测长短期记忆网络自编码器注意力机制

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地球化学测量在黑龙江省宝泉铜矿勘查中的应用及找矿效果

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吉林地质 2024年第1期43卷 49-56页

作者：孙刚杨云宝许国伟许明亮黑龙江省第一地质勘查院黑龙江牡丹江157011

宝泉铜矿位于黑龙江省黑河市附近,是黑河-嫩江铜金成矿带内近年来新发现的中型铜矿床。在该矿床的发现及勘查过程中,不同比例尺的地球化学测量工作均起到了至关重要的作用。研究表明,该矿床具有明显的地球化学异常特征,异常的主成矿元... 详细信息

宝泉铜矿位于黑龙江省黑河市附近,是黑河-嫩江铜金成矿带内近年来新发现的中型铜矿床。在该矿床的发现及勘查过程中,不同比例尺的地球化学测量工作均起到了至关重要的作用。研究表明,该矿床具有明显的地球化学异常特征,异常的主成矿元素均为Au、Ag、Cu、Mo,其中与矿体高度吻合的1∶5万辰-06-Hs-1和1∶1万Ⅳ-15Ht-4号组合异常综合排序均为第一,异常面积分别达39.3 km^(2)和3.42 km^(2),且浓集中心明显,异常强度较高且重现性较好,与铜矿体相吻合的Cu-20号土壤异常具内带,极大值为501.5×10^(-6),平均值为129.2×10^(-6)。工程揭露发现铜矿体的赋存部位、空间展布及规模产状均与各元素的异常特征高度吻合。从异常分布上来看,铜元素沿正南及北东向具有一定的延伸,经后期钻孔验证后,与铜矿体产状一致,证明异常对找矿有明显效果。该方法为区域异常圈定和控制矿体的延深、延展提供理论依据。

关键词：水系沉积物测量土壤地球化学测量组合异常异常查证宝泉铜矿

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A survey of urban visual analytics:Advances and future directions

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Computational Visual Media 2023年第1期9卷 3-39页

作者： Zikun Deng Di Weng Shuhan Liu Yuan Tian mingliang xu Yingcai Wu State Key Lab of CAD&CG Zhejiang UniversityHangzhou 310058China Microsoft Research Asia Beijing 100080China School of Information Engineering Zhengzhou UniversityZhengzhouChina Henan Institute of Advanced Technology Zhengzhou UniversityZhengzhou 450001China

Developing effective visual analytics systems demands care in characterization of domain problems and integration of visualization techniques and computational *** visual analytics has already achieved remarkable success in tackling urban problems and providing fundamental services for smart *** promote further academic research and assist the development of industrial urban analytics systems,we comprehensively review urban visual analytics studies from four *** particular,we identify 8 urban domains and 22 types of popular visualization,analyze 7 types of computational method,and categorize existing systems into 4 types based on their integration of visualization techniques and computational *** conclude with potential research directions and opportunities.

关键词： visual analytics smart city spatiotemporal data analysis urban analytics

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