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“十三五”期间我国油菜遗传育种研究进展——基于“十三五”国家重点研发计划“七大农作物育种”重点专项实施情况分析

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中国油料作物学报 2024年第4期46卷 703-711页

作者：杨毅叶世英满建国华中农业大学科学技术发展研究院湖北武汉430070 华中农业大学植物科学技术学院湖北武汉430070

“七大农作物育种”重点专项是“十三五”期间生物种业领域的唯一专项,对于夯实和引领育种科技发展方向,保障我国农作物种业安全具有重要意义。油菜是“七大农作物育种”重点专项重要研究对象之一,本文根据油菜遗传育种领域在专项中的... 详细信息

“七大农作物育种”重点专项是“十三五”期间生物种业领域的唯一专项,对于夯实和引领育种科技发展方向,保障我国农作物种业安全具有重要意义。油菜是“七大农作物育种”重点专项重要研究对象之一,本文根据油菜遗传育种领域在专项中的布局与实施情况,从优异种质资源挖掘、重要农艺性状基因的克隆和机理解析、育种方法与技术创新、重要新材料和新品种选育、种子繁育与加工技术等五个方面梳理总结油菜遗传育种在“十三五”期间取得的主要研究进展和重大成果以及项目组织实施管理经验,并对未来该领域的研究提出三点对策建议,一是加强顶层设计,做好重大项目系统化布局;二是优化管理制度,完善生物技术育种管理法规体系;三是创新育种产业链,构建科企密切分工合作的种业创新体系。

关键词：油菜遗传育种国家重点研发计划进展与成效对策与建议

团队合作如何影响技术转移——国家重点研发计划技术转移绩效影响机制研究

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中国科技论坛 2024年第8期 13-22页

作者：李萍方卫华北京航空航天大学公共管理学院北京100191 北京市哲学社会科学研究生教育改革与发展研究基地北京100191

本文以国家重点研发计划项目为研究语境,以“契约明确性-合作参与度-技术转移能力-技术转移绩效”为理论模型,探讨项目团队应如何合作才有助于高技术转移绩效的产生,应用结构方程模型对该模型进行检验,使用多群组结构方程模型探讨不同... 详细信息

本文以国家重点研发计划项目为研究语境,以“契约明确性-合作参与度-技术转移能力-技术转移绩效”为理论模型,探讨项目团队应如何合作才有助于高技术转移绩效的产生,应用结构方程模型对该模型进行检验,使用多群组结构方程模型探讨不同资源依赖性、合作嵌入度、社会认可需求情境对模型各路径的不同影响。研究发现:契约明确性是技术转移绩效的前因变量,技术转移能力对技术转移绩效的影响力最强,合作参与度在契约明确性对技术转移绩效的影响过程中起传导作用。在不同情境中,契约明确性对技术转移绩效的各影响路径存在显著差异。研究结论可为政府有效管理科技项目以及首席科学家管理团队工作、促进技术转移提供参考。

关键词：国家重点研发计划契约明确性合作参与度技术转移绩效

基于“十三五”国家重点研发计划项目立项实施情况与成果产出的食品安全应急管理体系研究

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中国食品药品监管 2024年第1期 22-29页

作者：李福荣张秋房军李晶陈慧元延芳国家药品监督管理局高级研修学院(国家药品监督管理局安全应急演练中心) 国家药品监督管理局信息中心

本文回顾了国家重点研发计划项目“食品安全突发事件及重大事件应急演练及应急保障决策系统研究”的实施过程,分析了成果产出及实施成效,阐述了标志性成果。项目已初步形成食品安全应急演练和应急决策保障研究领域科技创新体系,为我国... 详细信息

本文回顾了国家重点研发计划项目“食品安全突发事件及重大事件应急演练及应急保障决策系统研究”的实施过程,分析了成果产出及实施成效,阐述了标志性成果。项目已初步形成食品安全应急演练和应急决策保障研究领域科技创新体系,为我国食品安全应急管理研究工作提供了借鉴与思路,对完善我国监管应急技术体系起到了技术支撑作用。建议加强成果应用,维持投入的稳定性,深化关键领域研究。

关键词：食品安全应急演练应急保障应急技术体系国家重点研发计划

基于决策边界分析的深度神经网络鲁棒性评估与优先次序验证

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计算机学报 2024年第4期47卷 862-876页

作者：林韧昊周清雷扈天卿王一丰郑州大学计算机与人工智能学院郑州450001 信息工程大学密码工程学院郑州450001

随着深度学习技术在现实世界的广泛应用,人们对基于深度神经网络的系统安全性提出了更高要求.鲁棒性是神经网络的重要安全性质,对网络鲁棒性的量化分析和验证是深度学习模型安全性研究的关键问题.针对神经网络验证技术中难以解决的效率... 详细信息

随着深度学习技术在现实世界的广泛应用,人们对基于深度神经网络的系统安全性提出了更高要求.鲁棒性是神经网络的重要安全性质,对网络鲁棒性的量化分析和验证是深度学习模型安全性研究的关键问题.针对神经网络验证技术中难以解决的效率问题,提出了一种新颖的优先次序优化方法.结合局部鲁棒性的规约方式,在一组待验证输入内选择具有更高验证需求的不稳定点代替常规的逐点验证模式.根据对鲁棒性问题与决策边界距离的关联性分析,提出了一种基于网络输出单元值大小的鲁棒性评估方法作为优先验证的输入点选择依据.在此基础上将其扩展为输入的预分析模块与验证工具集成,进而设计了基于优先次序的验证框架.在常用的验证基准上进行了实验,结果表明,该方法的决策边界分析理论与突变测试结果一致,鲁棒性评估中选择不安全样本的平均准确率高于90%,通过减少安全样本的验证开销使验证效率提高了148.6%~432.6%.

关键词：深度神经网络鲁棒性验证优先次序模式决策边界鲁棒性度量指标

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探地雷达数值模拟与道路裂缝图像检测的深度学习增强方法

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地球物理学报 2024年第6期67卷 2455-2471页

作者：刘震顾兴宇李骏董侨蒋继望东南大学交通学院南京211189 贵州省凯里公路局贵阳550008

针对路面结构内部裂缝的无损检测与智能识别需求,提出一种基于改进的YOLOv8和AutoAugment增强的探地雷达检测与图像自动识别方法.结合Gprmax数值模拟、室内模型试验及现场探地雷达测试,分析得出内部裂缝在探地雷达图像上呈现出明显的"... 详细信息

针对路面结构内部裂缝的无损检测与智能识别需求,提出一种基于改进的YOLOv8和AutoAugment增强的探地雷达检测与图像自动识别方法.结合Gprmax数值模拟、室内模型试验及现场探地雷达测试,分析得出内部裂缝在探地雷达图像上呈现出明显的"双曲线"特征,且裂缝宽度与双曲线的幅度成正比.利用MALA探地雷达GX-750检测获取路面结构内部裂缝病害图像,经多重滤波处理后采用640×640的像素框进行截取.针对裂缝特征在探地雷达图像中尺度较小的问题,通过对最新的YOLOv8模型增加一层像素为160×160的输出层得到改进的YOLOv8模型.同时,引入SKNet注意力机制进一步增加感受野,并采用power IoU损失函数以降低模型训练的损失.针对原始图像数据集,采用AutoAugment无监督自动增强方法,通过近端策略优化的强化学习算法寻找最佳增强策略及其概率和强度,实现了探地雷达数据集的有效扩充.在扩充的数据集上进行训练与测试,结果表明改进的YOLOv8模型取得了90.7%的平均检测精度和90.1%的F1分数,相比原始YOLOv8模型分别提升了6.3%和5.9%,也大幅度超越了主流的目标检测模型.在进行图像增强后,模型的平均检测精度和F1分数分别提升了4.1%和4.6%,对各类尺度的裂缝图像检测也体现出良好的鲁棒性.在养护路段应用探地雷达图像智能识别方法的检测结果与取芯验证结果相吻合,表明提出的改进模型在实际工程应用中是可靠的.

关键词：道路工程路面结构内部裂缝探地雷达检测正演模拟深度学习图像增强

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被动式红外热像法研究古代建筑壁画裂隙病害动态成因

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光谱学与光谱分析 2024年第7期44卷 1952-1959页

作者：贺源刘成西北大学文化遗产学院陕西西安710127 西北大学文化遗产研究与保护技术教育部重点实验室陕西西安710127 中国-中亚人类与环境“一带一路”联合实验室陕西西安710127

红外热像法是文物保护领域广泛应用的无损检测方法之一。在目前的文物保护工作中,常利用主动式红外热像法对文物本体的病害状况和结构缺陷进行评估,而对被动式红外热像法的重视程度不足,且极少直接考察文物与赋存环境之间的动态作用关... 详细信息

红外热像法是文物保护领域广泛应用的无损检测方法之一。在目前的文物保护工作中,常利用主动式红外热像法对文物本体的病害状况和结构缺陷进行评估,而对被动式红外热像法的重视程度不足,且极少直接考察文物与赋存环境之间的动态作用关系。以辽宁义县奉国寺元代建筑壁画裂隙病害为例,探索被动式红外热像法研究“文物本体-赋存环境”交联耦合作用的可行性。在拍摄壁画表面红外热像照片从而获得更全面檐墙结构信息的基础上,分别对东、西墙中部纵向长裂隙以及北墙N1壁画整体开展连续红外热成像监测,并对裂隙、普通墙体表面和木骨处墙体表面进行温度测量;采用累积距平法和小波分析法对这些特征位置温度的变化趋势和周期波动性进行分析,从传热学角度对监测和分析结果进行定性讨论,区分壁画不同位置的传热影响模式,并结合裂隙产状特征对其形成过程进行初步判断。结果表明,壁画属多层不均匀结构,存在传热通路和结构强度上的差异;东、西墙的温度变化趋势具有相似性,而在波动信号及波动能量方面存在明显不同;裂隙的总体波动能量大于墙体,并与发育程度呈正相关;第一主周期的波动能量来源于气温的日变化,而次级主周期的波动能量可能与传热过程中的随机扰动有关,白天及日落后一段时间内的能量波动在传热影响中起到了关键作用;木骨与裂隙处的传热过程更快,随时间推移形成高温中心与横向传热趋势。裂隙病害的产生是材料对温度机械应变差异的结果,而传热影响途径有二:一是以檐墙为媒介的导热,二是通过檐柱处空气通道的对流换热;前者主要诱导生成间口内上下平行若干层的横向短裂隙组,后者则促进檐柱处纵向长裂隙的产生。该研究可为评估其他类型文物在复杂环境下的传热影响过程提供参考。

关键词：红外热成像壁画奉国寺病害机理传热影响

基于大口径高温固定点黑体的光谱辐射照度国家基准量值复现新方法

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光谱学与光谱分析 2024年第4期44卷 925-931页

作者：代彩红王彦飞李玲吴志峰谢一航中国计量科学研究院光学与激光计量科学研究所北京100029

采用国际前沿的大口径高温固定点黑体新技术,中国计量科学研究院NIM(National Institute of Metrology)组建了大口径钨碳-碳WC-C高温固定点黑体辐射源,在3020.11 K的融化点温度,实现了250~2500 nm光谱辐射照度、相关色温和分布温度基准... 详细信息

采用国际前沿的大口径高温固定点黑体新技术,中国计量科学研究院NIM(National Institute of Metrology)组建了大口径钨碳-碳WC-C高温固定点黑体辐射源,在3020.11 K的融化点温度,实现了250~2500 nm光谱辐射照度、相关色温和分布温度基准的量值复现。这是国际上首次将大口径高温固定点黑体技术成功应用于光谱辐射度基准复现领域。针对大口径固定点黑体熔化温坪曲线的特点、以及测量期间温坪曲线中间部分缺失的问题,提出了固定点熔化温坪拐点温度计算新方法,重构了缺失的熔化温坪曲线。采用光谱比较法,通过双光栅光谱比较测量系统将黑体的量值传递至光谱辐射照度副基准灯组,完成光谱辐射照度基准量值的复现和保存。新的量值复现方法将黑体温度的测量不确定度减小为0.36 K,缩短了量传链,实现光谱辐射照度最佳测量不确定度0.25%(k=2)。在250~2500 nm,基于固定点新方法和传统变温黑体法进行量值复现的平均偏差为0.42%,将两种方法相结合,最终实现我国光谱辐射照度基准的测量不确定度(k=2)为:250~400 nm,U rel=1.9%~0.43%;400~1000 nm,U rel=0.43%~0.25%;1000~2200 nm,U rel=0.25%~0.76%;2200~2500 nm,U rel=0.76%~2.4%。基于固定点黑体的光谱辐射照度量值复现技术已经应用于遥感仪器的辐射定标,用于提升仪器的测量准确度。

关键词：光谱辐射照度大口径固定点黑体变温黑体国家基准测量不确定度

激光诱导击穿光谱技术对钕铁硼永磁材料中多元素的定量表征

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光谱学与光谱分析 2024年第1期44卷 141-147页

作者：刘佳郭飞飞于雷崔飞鹏赵迎韩冰沈学静王海舟钢铁研究总院北京100081 钢研纳克检测技术股份有限公司纳克研究院北京100081

“磁王”钕铁硼是现今性能最为优异的永磁体,因其优异的磁性能被广泛应用于工业互联网、新能源、 5G通讯等诸多高新科技领域。目前研究钕铁硼材料中元素成分的主要分析方法有电感耦合等离子体发射光谱(ICP-OES)和X射线荧光光谱(XRF),其... 详细信息

“磁王”钕铁硼是现今性能最为优异的永磁体,因其优异的磁性能被广泛应用于工业互联网、新能源、 5G通讯等诸多高新科技领域。目前研究钕铁硼材料中元素成分的主要分析方法有电感耦合等离子体发射光谱(ICP-OES)和X射线荧光光谱(XRF),其中ICP-OES是湿法分析,样品前处理复杂,测试周期长,而XRF法可实现直接分析,但受制于其轻元素的检测能力很难满足对钕铁硼材料中主要轻元素B的分析需求。激光诱导击穿光谱(LIBS)技术具有分析效率高,样品前处理简单,多元素直接分析,适用于现场分析、在线分析等技术优点,使其在快速定量表征方面展现出其独有的优势。运用LIBS分析技术开展对钕铁硼材料中多元素定量表征的直接、快速分析的方法研究,首先针对钕铁硼材料中定量表征的九个元素Nd、 Co、 B、 Dy、 Tb、 Pr、 Cu、 Al、 Ga完成特征谱线的筛选,通过对系统激光器电压、激光剥蚀方式等因素在不同条件下对钕铁硼材料光谱信号稳定性的影响分析,优化并确立了分析条件,最终选用720V的激光器电压,15个预剥蚀脉冲15个剥蚀脉冲的激光剥蚀方式为钕铁硼样品的分析条件;其次,选取8个通过ICP-OES法定值的烧结钕铁硼样品,样品具有元素成分的梯度差异化特征,作为建立分析方法的标准样品,采用标准曲线法通过相对强度与浓度的关联方式,建立钕铁硼样品中Nd、 Co、 B、 Dy、 Tb、 Pr、 Cu、 Al、 Ga九个元素的定量分析校准曲线;最后选取两个烧结钕铁硼试样,运用建立的定量分析方法完成九个元素的定量表征,分析时间小于30 s,其定量结果与ICP-OES法测定结果的比对,具有较好的一致性。运用激光诱导击穿光谱分析技术实现了对钕铁硼材料中多元素成分的直接、同时、快速定量表征,为钕铁硼材料的快速定量表征提供了新的技术思路和表征方法。

关键词：激光诱导击穿光谱钕铁硼定量表征

一个预测紫叶生菜花青素含量的高光谱深度学习模型

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光谱学与光谱分析 2024年第3期44卷 865-871页

作者：张美玲陈勇杰王敏娟李民赞郑立华 “智慧农业系统集成研究”教育部重点实验室中国农业大学北京100083

紫叶生菜叶片内富含花青素、胡萝卜素、维生素、矿物质等元素,其中花青素作为叶片组织中的主要色素对植物提供多种修复及保护功能,其含量可反应紫叶生菜的生理状态,因此其高精度预测具有现实意义。为了高效、准确地估算紫叶生菜的花青... 详细信息

紫叶生菜叶片内富含花青素、胡萝卜素、维生素、矿物质等元素,其中花青素作为叶片组织中的主要色素对植物提供多种修复及保护功能,其含量可反应紫叶生菜的生理状态,因此其高精度预测具有现实意义。为了高效、准确地估算紫叶生菜的花青素含量,采集了紫叶生菜的高光谱数据并开展了高精度建模研究。对原始平均反射光谱数据进行了一阶导数(FD)、二阶导数(SD)、标准正态变换(SNV)、S-G滤波和多元散射校正(MSC)五种预处理操作,基于不同预处理光谱建立紫叶生菜花青素含量的偏最小二乘回归(PLSR)模型并进行性能对比,确定MSC为理想的光谱预处理方法。针对原始光谱及经MSC预处理的光谱,使用竞争自适应重加权采样(CARS)算法分别选择特征波段,基于全波段(原始光谱、经MSC预处理光谱)和特征波段(基于原始光谱的特征波段、基于MSC预处理光谱的特征波段)分别构建PLSR模型,表现最佳的MSC-CARS-PLSR在验证集上的决定系数(R2)和均方根误差(RMSE)分别为0.872和0.070 mg·L^(-1),剩余预测偏差(RPD)为2.862。为进一步提高预测精度,本文提出一种融合深度卷积特征和极限学习机(ELM)的回归分析框架Ensemble,基于改进的Inception模块设计了与输入光谱信号匹配的一维卷积神经网络(1DCNN)作为特征提取器,采用ELM代替全连接层作为高级回归器对提取的特征进行计算。通过对比分析,Ensemble性能优于单独的1DCNN模型、ELM模型以及基于预处理光谱构建的最佳PLSR模型,其在验证集上的R2和RMSE分别为0.905和0.060 mg·L^(-1),RPD为3.319,表现出较高预测精度以及极佳的稳定性。进一步分析了预处理操作对Ensemble预测精度的影响,实验结果显示Ensemble对于预处理操作的依赖程度远小于PLSR,表明该模型同时继承了1DCNN的深度特征表示和ELM的高泛化性,能够实现基于原始光谱进行端到端的高精度花青素含量预测,为及时、准确掌握紫叶生菜长势情况提供了理论支撑。

关键词：紫叶生菜花青素高光谱偏最小二乘回归深度学习