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Effects of Different Seed Stem Sizes on the Changes of Available Elements in Rhizosphere Soil of Fritillaria thunbergii Miq.

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Agricultural Biotechnology 2024年第3期13卷 18-23页

作者： Yong PENG Rui PAN Zhengyan LIU xiaohong wu Nong ZHOU Wenwu YANG Qijing District State Forest Farm Chongqing 401420China Chongqing Academy of Chinese Materia Medica Chongqing 400065China College of Biological and Food Engineering/Chongqing Engineering Laboratory for Green Cultivation and Deep Processing of the Three Gorges Reservoir Area's Medicinal Herbs Chongqing Three Gorges UniversityChongqing 404120China Chongqing Wangzhou Food and Drug Inspection Institute/Chongqing Key Laboratory of Development and Utilization of Genuine Medicinal Materials in Three Gorges Reservoir Area Chongqing 404000China

[Objectives]This study was conducted to screen suitable seed stems of Fritillaria thunbergii *** different provenances and to provide a theoretical basis for the high-yielding and high-efficiency cultivation of *** *** to different places.[Methods]*** *** four different provenances including Zhejiang,Nantong and Chongqing were introduced and cultivated in Wanzhou of *** contents of available Zn,Fe,Mn,Cu,Mo,N,P,K,Ca and Mg in rhizosphere soil of *** *** five growing stages were determined after selecting different stem sizes for field cultivation.[Results]Small stems of Pan an and Ningbo provenances(SSG3,121-160/kg)and middle stems of Nantong and Fengjie provenances(SSG2,81-120/kg)showed higher soil availability.[Conclusions]In the process of introduction and cultivation of *** Miq.,high yield and high efficiency can be achieved by selecting smaller seed stems of *** Miq.

关键词： Fritillaria thunbergii Miq. Different provenances Stem size Introduction Cultivation Soil nutrient element Availability

用于碳十四年代测定的古代灰浆样品分析与前处理方法述评

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文物保护与考古科学 2024年第1期36卷 149-156页

作者：王玥宫玮吴小红北京化工大学文法学院北京100029 文物保护领域科技评价研究国家文物局重点科研基地(北京化工大学) 北京100029 考古科学教育部重点实验室(北京大学) 北京100871 考古年代学国家文物局重点科研基地(北京大学) 北京100871 北京大学考古文博学院北京100871

自新石器时代以来,灰浆常被用作建筑的建造和装饰材料,如房址白灰面、砖墙缝隙胶凝材料、壁画灰质地仗层等。灰浆是研究古代建筑建造、修葺和壁画制作年代的重要样品,因其固化过程与建筑的建造、修葺和壁画制作行为直接相关。灰浆受原... 详细信息

自新石器时代以来,灰浆常被用作建筑的建造和装饰材料,如房址白灰面、砖墙缝隙胶凝材料、壁画灰质地仗层等。灰浆是研究古代建筑建造、修葺和壁画制作年代的重要样品,因其固化过程与建筑的建造、修葺和壁画制作行为直接相关。灰浆受原料、制作工艺和保存状态影响,其组分复杂,其中无机质组分中可能含有不同年代生成的干扰组分,因此准确测定灰浆样品碳十四年代的难度较大。本研究梳理了国内外对灰浆样品碳十四年代测定的前处理和制备方法,以及近年来无机质组分形成机理的研究成果,归纳现有灰浆样品分析检测与前处理方法的优势与不足,并提出利用计算机模拟计算干扰组分影响、有机残留物提取测年等可能的未来研究方向。

关键词：碳十四年代测定古代灰浆样品白灰面前处理方法

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古典装帧形式资料修复研究

档案学研究 2024年第4期 135-140页

作者：张羽吴晓红张燕中国科学院档案馆北京100190 北京联合大学应用文理学院北京100191 北京市档案馆北京100022

古典装帧形式资料是我国与他国文化交流、共享的见证,具有较强的学术研究与历史保存价值。随着保存时间增长、早期保存环境较差等原因,古典装帧形式资料现已出现不同程度的损毁,严重影响其利用和长期保存。本文以古典装帧形式资料为研... 详细信息

古典装帧形式资料是我国与他国文化交流、共享的见证,具有较强的学术研究与历史保存价值。随着保存时间增长、早期保存环境较差等原因,古典装帧形式资料现已出现不同程度的损毁,严重影响其利用和长期保存。本文以古典装帧形式资料为研究对象,对比其与中式装帧古籍在书芯载体材料、装帧形式、修复技术要点、修复材料等方面的差异,并在此基础上,参照中式装帧古籍的常用修复技术手段,制定修复技术路线,探讨修复技术方法,以期为古典装帧形式资料修复工作提供参考和借鉴。

关键词：古典装帧形式资料修复技术古籍修复

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基于改进YOLOv7的棉田虫害检测

农业工程学报 2024年第10期40卷 176-184页

作者：孙俊贾忆琳吴兆祺周鑫沈继锋武小红江苏大学电气信息工程学院镇江212013

棉田虫害的快速检测与准确识别是预防棉田虫害、提高棉花品质的重要前提。针对真实棉田环境下昆虫相似度高、背景干扰严重的问题,该研究提出一种ECSF-YOLOv7棉田虫害检测模型。首先,采用EfficientFormerV2作为特征提取网络,以加强网络... 详细信息

棉田虫害的快速检测与准确识别是预防棉田虫害、提高棉花品质的重要前提。针对真实棉田环境下昆虫相似度高、背景干扰严重的问题,该研究提出一种ECSF-YOLOv7棉田虫害检测模型。首先,采用EfficientFormerV2作为特征提取网络,以加强网络的特征提取能力并减少模型参数量;同时,将卷积注意力模块(convolution block attention module,CBAM)嵌入到模型的主干输出端,以增强模型对小目标的特征提取能力并削弱背景干扰;其次,使用GSConv卷积搭建Slim-Neck颈部网络结构,在减少模型参数量的同时保持模型的识别精度;最后,采用Focal-EIOU(focal and efficient IOU loss,Focal-EIOU)作为边界框回归损失函数,加速网络收敛并提高模型的检测准确率。结果表明,改进的ECSF-YOLOv7模型在棉田虫害测试集上的平均精度均值(mean average precision,mAP)为95.71%,检测速度为69.47帧/s。与主流的目标检测模型YOLOv7、SSD、YOLOv5l和YOLOX-m相比,ECSF-YOLOv7模型的mAP分别高出1.43、9.08、1.94、1.52个百分点,并且改进模型具有参数量更小、检测速度更快的优势,可为棉田虫害快速准确检测提供技术支持。

关键词：模型图像处理棉田虫害 YOLOv7 注意力机制 Slim-Neck Focal-EIOU

西文装帧形式资料修复研究——以北京市档案馆馆藏西文装帧形式资料为例

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北京档案 2024年第8期 33-37页

作者：张羽吴晓红张燕中国科学院档案馆中国科学院文献情报中心北京联合大学应用文理学院北京市档案馆

西文装帧形式资料蕴含重要的历史文化信息,具有较强的学术研究价值和历史保存价值。论文以北京市档案馆馆藏西文装帧形式资料为研究对象,对馆藏西文装帧形式资料破损状况进行调查,指出其病害类型、分析修复难点,并在此基础上提出西文装... 详细信息

西文装帧形式资料蕴含重要的历史文化信息,具有较强的学术研究价值和历史保存价值。论文以北京市档案馆馆藏西文装帧形式资料为研究对象,对馆藏西文装帧形式资料破损状况进行调查,指出其病害类型、分析修复难点,并在此基础上提出西文装帧形式资料的修复原则、修复流程,结合其结构特点和材料特性总结、设计出针对各类病害的修复技术手段,以期为西文装帧形式资料的修复工作提供参考与借鉴。

关键词：西文装帧形式资料修复原则修复实践

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数字乡村赋能乡村治理现代化的路径分析

邢台学院学报 2024年第1期39卷 24-28页

作者：吴晓红怀远县委党校安徽蚌埠233030

数字乡村加速了乡村治理现代化的进程。从多元治理主体共治、数字技术催生乡村产业新生态、数字治理手段激活乡村内生动力方面分析数字乡村赋能乡村治理现代化的机理。指出了存在的数字基础设施根基不稳、数字乡村赋能乡村治理现代化的... 详细信息

数字乡村加速了乡村治理现代化的进程。从多元治理主体共治、数字技术催生乡村产业新生态、数字治理手段激活乡村内生动力方面分析数字乡村赋能乡村治理现代化的机理。指出了存在的数字基础设施根基不稳、数字乡村赋能乡村治理现代化的要素支撑不足、数字信息平台建设不规范、传统乡村治理不能满足数字化时代治理需求的现实困境。基于此,构建了科学建设数字基础设施、激发数字乡村建设中各要素的活力、打造规范的数字平台准入规则、采用“传统+现代”的双治模式等路径,以期实现乡村振兴的战略目标。

关键词：数字乡村乡村治理现代化

基于特征级与决策级融合的农作物叶片病害识别

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江苏大学学报（自然科学版） 2024年第3期45卷 286-294页

作者：王梓衡沈继锋左欣武小红孙俊江苏大学电气信息工程学院江苏镇江212013 江苏科技大学计算机学院江苏镇江212003

针对单网络模型存在对数据产生学习偏好的缺陷,提出了一种基于多模型融合的农作物病害识别方法.该方法首先对4种主流卷积神经网络ResNet50、DenseNet121、Xception和MobileNetV2进行单模型性能评估,然后对这4种单模型分别进行特征级和... 详细信息

针对单网络模型存在对数据产生学习偏好的缺陷,提出了一种基于多模型融合的农作物病害识别方法.该方法首先对4种主流卷积神经网络ResNet50、DenseNet121、Xception和MobileNetV2进行单模型性能评估,然后对这4种单模型分别进行特征级和决策级多模型融合,最终输出识别结果.特征级融合方法分别对每个子网络的最后输出特征层进行平均化、最大值化和拼接压缩融合,实现异质特征的高效互补;而决策级融合方法分别对每个子网络的输出概率进行最大化和平均化融合,实现概率分布决策的高效联合.在农作物病害数据集PDR2018上的试验结果表明:特征级融合明显优于决策级融合和单模型方法,且拼接压缩特征融合方法具有最高的识别准确率,达到了98.44%.此外该模型在PlantDoc数据子集和实际拍摄图像的跨库试验结果同样表明:特征融合方法比单模型方法具有更好的精度和泛化性能.

关键词：农作物病害特征级融合决策级融合卷积神经网络泛化性能

基于速度特征的内河LNG船舶三维动态安全区建模方法

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重庆交通大学学报（自然科学版） 2024年第2期43卷 122-130页

作者：陈立家王冰吴小红李胜为武汉理工大学航运学院湖北武汉430063 武汉理工大学内河航运技术湖北省重点实验室湖北武汉430063

为提高LNG船舶安全区设置的科学性,保障内河水域LNG船舶的通航安全,提出了一种基于速度特征的内河LNG船舶三维动态安全区建模方法。基于LNG船舶航行方向和速度变化的特点,将传统速度的线性分布模型改进为随机分布模型;利用区域分解法,... 详细信息

为提高LNG船舶安全区设置的科学性,保障内河水域LNG船舶的通航安全,提出了一种基于速度特征的内河LNG船舶三维动态安全区建模方法。基于LNG船舶航行方向和速度变化的特点,将传统速度的线性分布模型改进为随机分布模型;利用区域分解法,将复杂的三维几何区域分解成若干个子区域,建立相应的边界方程;基于船舶间极限通过设定约束条件,根据其几何形状,运用停船视距理论、船舶漂移计算方法和富余水深计算方法对安全区内部结构不同方位的安全距离进行数值求解。针对某内河LNG船舶,通过设置不同速度条件进行仿真验证。研究结果表明:该模型能较真实反映船舶安全区在速度影响下的差异变化,为内河LNG船舶航路规划起到参考作用。

关键词：船舶工程内河水域 LNG船舶动态安全区速度特征

非独立同分布下联邦半监督学习的数据分享研究

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计算机工程 2024年第6期50卷 188-196页

作者：顾永跟高凌轩吴小红陶杰湖州师范学院信息工程学院浙江湖州313000

联邦学习作为一种保护本地数据隐私安全的分布式机器学习方法,联合分散的设备共同训练共享模型。通常联邦学习在数据均有标签情况下进行训练,然而现实中无法保证标签数据完全存在,提出联邦半监督学习。在联邦半监督学习中,如何利用无标... 详细信息

联邦学习作为一种保护本地数据隐私安全的分布式机器学习方法,联合分散的设备共同训练共享模型。通常联邦学习在数据均有标签情况下进行训练,然而现实中无法保证标签数据完全存在,提出联邦半监督学习。在联邦半监督学习中,如何利用无标签数据提升系统性能和如何缓解数据异质性带来的负面影响是两大挑战。针对标签数据仅在服务器场景,基于分享的思想,设计一种可应用在联邦半监督学习系统上的方法Share&Mark,该方法将客户端的分享数据由专家标记后参与联邦训练。同时,为充分利用分享的数据,根据各客户端模型在服务器数据集上的损失值动态调整各客户端模型在联邦聚合时的占比,即ServerLoss聚合算法。综合考虑隐私牺牲、通信开销以及人工标注成本3个方面的因素,对不同分享率下的实验结果进行分析,结果表明,约3%的数据分享比例能平衡各方面因素。此时,采用Share&Mark方法的联邦半监督学习系统FedMatch在CIFAR-10和Fashion-MNIST数据集上训练的模型准确率均可提升8%以上,并具有较优的鲁棒性。

关键词：联邦半监督学习联邦学习数据非独立同分布鲁棒性聚合算法数据分享