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Evolutionary Patterns of the Proviral gp90 v3 to v5 Regions of Equine Infectious Anemia virus Associated with Immune Selection in Progressors and Nonprogressors

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Agricultural Sciences in China 2011年第1期10卷 126-135页

作者： YUAN Xiu-fang ZHOU Tao HOU Shao-hua TU Ya-bin PENG Jin-mei WEN Jian-xin QIU Hua-ji WU Dong-lai TONG Guang-zhi National Key Laboratory of veterinary Biotechnology Harbin Veterinary Research Institute Chinese Academy of Agricultural Sciences Harbin 150001 P.R.China Institute of Animal Science and veterinary Medicine Zhejiang Academy of Agricultural Sciences Hangzhou 310021 P.R. China Shanghai veterinary Research institute Chinese Academy of Agricultural Sciences Shanghai 200241 PR.China

The aim of this study was to determine the genomic evolutionary pattern of virulent equine infectious anemia virus （EIAv） during persistent infection. The evolutionary dynamics of proviral genomes were examined by challenging an EIAv seronegative equine （pony 1） and three EIAv vaccinated equines （ponies 4, 7, and 8） with the Chinese virulent strain EIAv- L. Ponies 1 and 7 succumbed to disease and were called progressors, while ponies 4 and 8 lacked clinical symptoms and were considered nonprogressors. Sequences spanning the v3, v4, and v5 hyper-variable regions of the EIAv-L envelope gp90 gene were sequenced from each pony as evolutionary markers of the provirus. The proviral genome of the EIAv-L inoculum evolved during persistent infection and displayed different patterns between EIA progressors and nonprogressors. Inoculum-like variants were isolated from nonprogressors during persistent infection, but only from progressors during acute infection. variant mutations from nonprogressors were dispersed throughout the sequenced region, while those from progressors were predominantly localized to v3. Humoral immunity and virus variant population selection analyses indicated that immune selection was positive in chronically infected progressors and weak in nonprogressors. In-frame stop codons were frequently localized to a defect ＂hot spot＂. The high number of defective variants in nonprogressors may promote disease survival.

关键词： equine infectious anemia virus provirus gp90 v3 PND immune selection

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基于改进YOLO v3网络的夜间环境柑橘识别方法

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农业机械学报 2020年第4期51卷 199-206页

作者：熊俊涛郑镇辉梁嘉恩钟灼刘柏林孙宝霞华南农业大学数学与信息学院广州510642 广东机电职业技术学院广州510515

为研究夜间环境下采摘机器人的视觉检测技术,实现采摘机器人的夜间作业,提出了一种多尺度卷积神经网络Des-YOLO v3算法,可实现夜间复杂环境下成熟柑橘的识别与检测。借鉴残差网络和密集连接网络,设计了Des-YOLO v3网络结构,实现了网络... 详细信息

为研究夜间环境下采摘机器人的视觉检测技术,实现采摘机器人的夜间作业,提出了一种多尺度卷积神经网络Des-YOLO v3算法,可实现夜间复杂环境下成熟柑橘的识别与检测。借鉴残差网络和密集连接网络,设计了Des-YOLO v3网络结构,实现了网络多层特征的复用和融合,加强了小目标和重叠遮挡果实识别的鲁棒性,显著提高了果实检测精度。柑橘识别试验结果表明,Des-YOLO v3网络的精确率达97.67%、召回率为97.46%、F1值为0.976,分别比YOLO v3网络高6.26个百分点、6.36个百分点和0.063。同时,经过训练的模型在测试集下的平均精度(m AP)为90.75%、检测速度达53 f/s,高于YOLO v3_DarkNet53网络的平均精度88.48%,m AP比YOLO v3_Dark Net53网络提高了2.27个百分点,检测速度比YOLO v3_DarkNet53网络提高了11 f/s。研究结果表明,本文提出的Des-YOLO v3网络对野外夜间复杂环境下成熟柑橘的识别具有更强的鲁棒性和更高的检测精度,为柑橘采摘机器人的视觉识别提供了技术支持。

关键词：柑橘采摘机器人 YOLO v3 夜间图像密集连接网络残差网络

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基于改进YOLO v3模型的挤奶奶牛个体识别方法

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农业机械学报 2020年第4期51卷 250-260页

作者：何东健刘建敏熊虹婷芦忠忠西北农林科技大学机械与电子工程学院陕西杨凌712100 农业农村部农业物联网重点实验室陕西杨凌712100 陕西省农业信息感知与智能服务重点实验室陕西杨凌712100

为实现无接触、高精度养殖场环境下奶牛个体的有效识别,提出了基于改进YOLO v3深度卷积神经网络的挤奶奶牛个体识别方法。首先,在奶牛进、出挤奶间的通道上方安装摄像机,定时、自动获取奶牛背部视频,并用视频帧分解技术得到牛背部图像;... 详细信息

为实现无接触、高精度养殖场环境下奶牛个体的有效识别,提出了基于改进YOLO v3深度卷积神经网络的挤奶奶牛个体识别方法。首先,在奶牛进、出挤奶间的通道上方安装摄像机,定时、自动获取奶牛背部视频,并用视频帧分解技术得到牛背部图像;用双边滤波法去除图像噪声,并用像素线性变换法增强图像亮度和对比度,通过人工标注标记奶牛个体编号;为适应复杂环境下的奶牛识别,借鉴Gaussian YOLO v3算法构建了优化锚点框和改进网络结构的YOLO v3识别模型。从89头奶牛的36790幅背部图像中,随机选取22074幅为训练集,其余图像为验证集和测试集。识别结果表明,改进YOLO v3模型的识别准确率为95.91%,召回率为95.32%,m AP为95.16%,Io U为85.28%,平均帧率为32 f/s,识别准确率比YOLO v3高0.94个百分点,比Faster R-CNN高1.90个百分点,检测速度是Faster R-CNN的8倍,背部为纯黑色奶牛的F1值比YOLO v3提高了2.75个百分点。本文方法具有成本低、性能优良的特点,可用于养殖场复杂环境下挤奶奶牛个体的实时识别。

关键词：挤奶奶牛个体识别视频分析机器视觉改进YOLO v3

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自然环境下柑橘采摘机器人识别定位系统研究

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农业机械学报 2019年第12期50卷 14-22,72页

作者：杨长辉刘艳平王毅熊龙烨许洪斌赵万华西安交通大学机械工程学院西安710049 重庆理工大学机械工程学院重庆400054

为了准确理解柑橘采摘机器人在自然环境下的作业场景,获取采摘目标及周围障碍物的位置信息,构建了基于卷积神经网络和Kinect v2相机的识别定位系统。首先,对采摘场景中的果树提出5类目标物分类准则,包含1类可采摘果实和4类障碍物目标;然... 详细信息

为了准确理解柑橘采摘机器人在自然环境下的作业场景,获取采摘目标及周围障碍物的位置信息,构建了基于卷积神经网络和Kinect v2相机的识别定位系统。首先,对采摘场景中的果树提出5类目标物分类准则,包含1类可采摘果实和4类障碍物目标;然后,在YOLO v3(You only look once)卷积层模块中添加3层最大池化层,对预测候选框进行K-means聚类分析,增强模型对枝叶类物体特征的提取能力,实现采摘场景的准确理解;最后,采用Kinect v2相机的深度图映射得到采摘目标和障碍物的三维信息,并在自然环境下进行了避障采摘作业。实验结果表明,构建的识别定位系统对障碍物和可采摘果实的识别综合评价指数分别为83.6%和91.9%,定位误差为5.9 mm,单帧图像的处理时间为0.4 s,采摘成功率和避障成功率分别达到80.51%和75.79%。

关键词：采摘机器人目标识别三维定位 YOLO v3 K-means

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SYNTHESIS AND STRUCTURE OF A LINEAR TRIvANADIUM COMPOUND(Ph_4P)[v_3(OC_6H_4S-o)_6]-SIMULATION OF THE vANADIUM SITE OF ALTERNATIvE NITROGENASE

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Chinese Chemical Letters 1990年第1期1卷 79-80页

作者： Bei Sheng KANG Ling Hong WENG Liang Ren HUANG Xue Tai CHEN Han Qin LIU Jia Xi LU Fuzhou Laboratory of Structural Chemistry andFujian Institute of Research on the Structure of Matter Chinese Academy of Sciences,Fuzhou 350002

Compound(Ph_4P)[v_3MP_6](MPH_2=o-HOC_6H_4SH)was obtained by reaction of vCl_3 and Na_2MP in ethanol in the presence of Ph_4PBr.It is triclinic and crystallizes in space group P1,fw=1237.3,a=14.127(4), b=14.342(4),c=15.878(4);α=65.08(2),β=73.09(2),T=78.68(2)°;v=2781.3~3, Z=2,d_c=1.48 g/cm^3.Final R factor is 0.063.The three vanadium atoms are linearly arranged and bridged by the oxygen atoms and terminally chelated by the thiolato-atoms of the six MP^2-ligands in pseudo-S_6 symmetry.

关键词： Ph4P SIMULATION OF THE vANADIUM SITE OF ALTERNATIvE NITROGENASE SYNTHESIS AND STRUCTURE OF A LINEAR TRIvANADIUM COMPOUND v3 SITE Figure Wang

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基于改进Yolo v3的电连接器缺陷检测

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传感技术学报 2020年第2期33卷 299-307页

作者：吴伟浩李青中国计量大学机电工程学院杭州310018

针对电连接器缺陷检测目前存在自动化程度低、检测精度低、检测速度慢以及鲁棒性较差等问题,提出了一种改进的Yolo v3算法来检测电连接器的缺陷。首先采用K-means聚类算法对本文数据集进行聚类分析得到3种宽高比的候选框,针对本文缺陷... 详细信息

针对电连接器缺陷检测目前存在自动化程度低、检测精度低、检测速度慢以及鲁棒性较差等问题,提出了一种改进的Yolo v3算法来检测电连接器的缺陷。首先采用K-means聚类算法对本文数据集进行聚类分析得到3种宽高比的候选框,针对本文缺陷对象提高检测精度;对主干网络第三个残差块输出的8倍降采样特征图进行4倍上采样,将得到的特征图与第二个残差块输出的2倍降采样特征图进行拼接得到融合特征检测层;将目标检测层之前经过的6个DBL单元改为2个DBL单元加上2个残差单元,以提高特征的复用与获取;另外本文选择单尺度特征图进行目标检测,而不是原网络的多尺度预测,既节省了计算量,又一定程度上避免误检。通过定性与定量的实验结果表明,本文改进后的Yolo v3算法对电连接器缺陷检测有着更好的性能以及速度,准确率为93.5%,相较于Faster R-CNN更加准确,原Yolo v3更加快速,基本上满足了工业现场对电连接器检测的要求。

关键词：缺陷检测电连接器机器视觉深度学习 Yolo v3

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改进YOLO v3的安全帽佩戴检测方法

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计算机工程与应用 2019年第11期55卷 213-220页

作者：施辉陈先桥杨英武汉理工大学计算机科学与技术学院

在生产和作业场地中,工人由于不佩戴安全帽而引发的安全事故时有发生。为了降低由于未佩戴安全帽而引发的安全事故发生率,提出了一种基于改进YOLO v3算法的安全帽佩戴检测方法。通过采用图像金字塔结构获取不同尺度的特征图,用于位置和... 详细信息

在生产和作业场地中,工人由于不佩戴安全帽而引发的安全事故时有发生。为了降低由于未佩戴安全帽而引发的安全事故发生率,提出了一种基于改进YOLO v3算法的安全帽佩戴检测方法。通过采用图像金字塔结构获取不同尺度的特征图,用于位置和类别预测;使用施工现场出入口监控视频作为数据集进行目标框维度聚类,确定目标框参数;在训练迭代过程中改变输入图像的尺寸,增加模型对尺度的适应性。理论分析和实验结果表明,在安全帽佩戴检测任务中,mAP(Mean Average Precision)达到了92.13%,检测速率提高到62 f/s,其检测准确率与检测速率相较于YOLO v3均略有提高,所提算法不仅满足安全帽佩戴检测中检测任务的实时性,同时具有较高的检测准确率。

关键词：图像处理深度学习 YOLO v3 安全帽佩戴检测

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Computer-assisted anti-AIDS drug development: cyclophilin B against the HIv-1 subtype A v3 loop

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Health 2010年第7期2卷 661-671页

作者： Alexander M. Andrianov Ivan v. Anishchenko 不详

Aim: The objects of this study originated from the experimental observations, whereby the HIv -1 gp120 v3 loop is a high-affinity ligand for immunophilins, and consisted in generating the structural complex of cyclophilin (Cyc) B belonging to immunophilins family with the virus subtype A v3 loop (SA-v3 loop) as well as in specifying the Cyc B segment forming the binding site for v3 synthetic copy of which, on the assumption of keeping the 3D peptide structure in the free state, may present a forwardlooking basic structure for anti-AIDS drug development. Methods: To reach the objects of view, molecular docking of the HIv-1 SA-v3 loop structure determined previously with the X-ray conformation of Cyc B was put into practice by Hex 4.5 program (http://www.***.fr/~ritchied/ hex/) and the immunophilin stretch responsible for binding to v3 (Cyc B peptide) was identified followed by examination of its 3D structure and dynamic behavior in the unbound status. To design the Cyc B peptide, the X-ray conformation for the identical site of the native protein was involved in the calculations as a starting model to find its best energy structural variant. The search for this most preferable structure was carried out by consecutive use of the molecular mechanics and simulated annealing methods. The molecular dynamics computations were implemented for the Cyc B peptide by the GROMACS computer package (http:// ***/). Results: The overmolecular structure of Cyc B with v3 was built by computer modeling tools and the immunophilinderived peptide able to mask effectively the structurally invariant v3 segments embracing the functionally crucial amino acids of the HIv-1 gp120 envelope protein was constructed and analyzed. Conclusions: Starting from the joint analysis of the results derived with those of the literature, the generated peptide was suggested to offer a promising basic structure for making a reality of the protein engineering projects aimed at developing the anti-AIDS drugs able to stop the HIv’s spread.

关键词： HIv-1 v3 Loop Cyclophilin B Computer Modeling Molecular Docking Anti-Aids Drug Design

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基于GRAPES-MESO模式的非静力三维变分同化方案性能分析

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高原气象 2013年第3期32卷 689-706页

作者：王叶红赖安伟林春泽王明欢中国气象局武汉暴雨研究所暴雨监测预警湖北省重点实验室湖北武汉430074

利用国家气象中心中尺度业务模式GRAPES-MESO v3.0,以2009年6—8月为例,用T213模式12h预报场为大尺度模式背景场,进行了非静力GRAPES-3DvAR系统同化(3DvAR试验)与不同化(CNTL试验)探空资料的两组数值试验,并对降水、高度、温度、风场和... 详细信息

利用国家气象中心中尺度业务模式GRAPES-MESO v3.0,以2009年6—8月为例,用T213模式12h预报场为大尺度模式背景场,进行了非静力GRAPES-3DvAR系统同化(3DvAR试验)与不同化(CNTL试验)探空资料的两组数值试验,并对降水、高度、温度、风场和相对湿度场进行了统计检验和典型个例分析,探讨了非静力三维变分同化系统的性能。结果表明:(1)除700hPa相对湿度场外,3DvAR试验850,700和500hPa初始温、压、湿和风场均方根误差均比CNTL试验有所增加,其中3DvAR试验对500hPa初始温、压和风场的负贡献最为显著。随着预报时间延长,3DvAR试验对500hPa风场预报的负贡献较为明显;(2)对整个模式积分区域平均状况而言,3DvAR试验对模式0～24h和12～36h降水预报中大多数降水量级的TS评分都小于CNTL试验;(3)CNTL试验对小雨、中雨的预报范围比较适中,对大雨、暴雨及大暴雨的预报范围均小于实况,且随着降水量级的增大,预报范围较实况偏小的程度加剧;3DvAR试验则对各量级降水范围预报偏小的程度均大于CNTL试验,特别是中雨以上强度的降水;(4)CNTL试验较3DvAR试验能更好地模拟雨带的分布、演变特征和降水强度的变化;(5)CNTL试验较好地再现了长江中下游、华南、华北、东北、西南地区东部和华东平均降水率的逐日演变及峰值、谷值模拟,但强度普遍偏弱;3DvAR试验模拟的各区域日平均降水率的演变趋势与CNTL试验类似,但强度弱于CNTL试验,因而其与实况的差异进一步加大;(6)两个试验与观测均有较好的一致性,CNTL试验的一致性略好于3DvAR试验;对1.5mm·d-1的降水,两个试验预报的都偏弱;对1.5mm·d-1以下的降水,两个试验的预报水平相当;对1.5mm·d-1以上的降水,CNTL试验的预报优于3DvAR试验;(7)对2009年6—8月逐日降水预报结果进行了考察,整体而言,CNTL试验能较好地预报出逐日雨带的位置,强度也与实况基本接近,对西风带低槽、台风、低涡、切变线和局地降水都有较好的表现。3DvAR试验对逐日雨带的预报大致与CNTL试验类似,但预报的降水强度普遍弱于CNTL试验。

关键词： GRAPES-3DvAR同化系统 GRAPES-MESO v3 0模式预报效果检验

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基于Google Maps API和RFID技术的图书馆书架导航系统

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国家图书馆学刊 2012年第1期21卷 33-37页

作者：程雪颖孙魁明北京师范大学图书馆北京师范大学数字图书馆技术研究中心

新型智能识别RFID技术为构建立体可视化的书目导航系统创造了条件。利用开放的Google MapsAPI v3、RFID以及JAvA MvC架构设计基于这三种技术的网络书架导航系统,并采用北京师范大学图书馆的书目数据进行系统的实际开发和测试,为实现图... 详细信息

新型智能识别RFID技术为构建立体可视化的书目导航系统创造了条件。利用开放的Google MapsAPI v3、RFID以及JAvA MvC架构设计基于这三种技术的网络书架导航系统,并采用北京师范大学图书馆的书目数据进行系统的实际开发和测试,为实现图书馆导航系统以及未来的扩展开发提供了可行的方法。图3。表2。参考文献6。

关键词：图书馆网络书架导航 RFID Google Maps API v3

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