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基于认知负荷理论的计算机组成原理实验教学设计与应用

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实验室研究与探索 2025年第1期44卷 177-181页

作者：杨磊司国东王春桃黄沛杰肖克辉杜治国华南农业大学数学与信息学院广州510642 华南农业大学信息网络中心广州510642

计算机组成原理实验教学能提高学生系统设计及应用创新能力,但因其实验原理抽象、知识点多,实验平台复杂等特点也让学生在实验过程中产生较高的认知负荷。为解决高认知负荷对实验教学造成的负面影响,基于认知负荷理论对实验进行教学设计... 详细信息

计算机组成原理实验教学能提高学生系统设计及应用创新能力,但因其实验原理抽象、知识点多,实验平台复杂等特点也让学生在实验过程中产生较高的认知负荷。为解决高认知负荷对实验教学造成的负面影响,基于认知负荷理论对实验进行教学设计,分析学生学习需要因材施教控制学生内部认知负荷,优化实验教材设计及呈现方式降低学生外部认知负荷,激发学生学习兴趣以提高学生相关认知负荷,提升实验教学效果。教学实践表明,新型教学设计有效降低学生实验过程中的认知负荷总量,计算机系统设计及创新能力得到较高的提升。此方法也可为其他实验课程教学改革提供参考。

关键词：计算机组成原理认知负荷理论实验教学成效研究

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广电视听产业变革：改革赋能动力焕新

中国广播电视学刊 2025年第2期 31-34+55页

作者：杨明品高媛媛杨晨国家广播电视总局发展研究中心华南农业大学珠江学院

2024年，广电视听产业变革呈现新态势，结构性变革和动力变革相互促进。一方面，改革全面深化与重点突破交互推进，“双治理”落地实施取得重大成效，精简精办取得重要进展，媒体融合主流模式塑造新格局，“全国一网”改革进入决战阶段... 详细信息

2024年，广电视听产业变革呈现新态势，结构性变革和动力变革相互促进。一方面，改革全面深化与重点突破交互推进，“双治理”落地实施取得重大成效，精简精办取得重要进展，媒体融合主流模式塑造新格局，“全国一网”改革进入决战阶段，机构改革务实推进，管理改革不断优化。另一方面，广电视听产业发生重要结构性变化，总体动能充沛，内容、渠道、平台产业深刻变革，新的产业模式加快形成并逐步推广。与此同时，动力转型加快，高品质驱动、新业态驱动、文化与科技融合驱动形成合力，广电视听产业有望迎来新的黄金时代。

关键词：广电视听产业变革改革深化动力转型

基于改进Faster R-CNN的荔枝病虫害检测

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华中农业大学学报 2025年第1期44卷 62-73页

作者：谢家兴廖飞王卫星高鹏胡凯吴佩文邓钲奇刘洪山华南农业大学电子工程学院(人工智能学院) 广州510642 广东省农情信息监测工程技术中心广州510642 华南农业大学珠江学院广州510900

针对荔枝园复杂背景下荔枝小目标病虫害检测困难的问题,提出一种基于改进Faster R-CNN的荔枝病虫害检测方法。以Faster R-CNN为基础,使用特征提取能力更优秀的Swin Transformer代替原有主干网络VGG16;通过特征金字塔网络(feature pyrami... 详细信息

针对荔枝园复杂背景下荔枝小目标病虫害检测困难的问题,提出一种基于改进Faster R-CNN的荔枝病虫害检测方法。以Faster R-CNN为基础,使用特征提取能力更优秀的Swin Transformer代替原有主干网络VGG16;通过特征金字塔网络(feature pyramid network, FPN)提升Faster R-CNN模型的多尺度特征融合能力,均衡提高每一类荔枝病虫害的识别精确率;引入感兴趣区域对齐(region of interest align, ROI Align)策略提升模型的候选框定位精度,进一步提升模型的整体检测效果。结果显示,改进后的模型平均精度均值达到92.76%,相较原始Faster R-CNN检测器提升了30.08百分点,在5类荔枝病虫害图像(藻斑病、炭疽病、煤烟病、毛毡病、叶瘿蚊)中的检测精度分别为93.05%、94.81%、96.57%、87.03%和92.34%,平均精度均值比SSD512、RetinaNet、EfficientDet-d0和YOLOv5s模型分别提高了20.50、5.70、13.08和3.26百分点。结果表明,改进后的Faster R-CNN模型能准确检测复杂背景下的荔枝病虫害目标,具有较高的应用价值,能为农作物病虫害快速、准确识别研究提供参考。

关键词：荔枝病虫害检测 Faster R-CNN Swin Transformer 多尺度特征融合

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农业领域多模态融合技术方法与应用研究进展

农业机械学报 2025年第1期56卷 1-15页

作者：李道亮赵晔杜壮壮中国农业大学信息与电气工程学院国家数字渔业创新中心

多模态融合技术通过结合多源数据，可以克服单一模态的局限性。近年来，传感器以及遥感技术的发展为作物监测提供了更加丰富的数据源，光谱数据、图像数据、雷达数据以及热红外数据被广泛应用于作物监测中。通过利用计算机视觉技术以及... 详细信息

多模态融合技术通过结合多源数据，可以克服单一模态的局限性。近年来，传感器以及遥感技术的发展为作物监测提供了更加丰富的数据源，光谱数据、图像数据、雷达数据以及热红外数据被广泛应用于作物监测中。通过利用计算机视觉技术以及数据分析方法，可以从中获取作物的表型参数、理化特征等信息，从而有助于评估作物的生长状况、指导农业生产管理。现有研究多数是基于单一模态数据展开，而单一模态的数据仅有一种类型的输入，缺乏对整体信息的理解，且容易受到单模态噪声的影响；部分研究虽然采用了多模态融合技术，但仍未能充分考虑模态间的复杂交互关系。为了深入分析多模态融合技术在农业领域应用的潜力，本文首先阐述了农业领域中多模态融合的先进技术与方法，重点梳理了多模态融合技术在作物识别、性状分析、产量预测、胁迫分析及病虫害诊断领域中的应用研究成果，分析了多模态融合技术在农业领域中存在的数据利用程度低、有效特征提取难、融合方式单一等问题，并对未来发展提出展望，以期通过多模态融合的方法推动农业精准管理、提高生产效率。

关键词：多模态融合传感器遥感技术作物监测计算机视觉农业精准管理

MWDLS: 考虑语言风格特征的多模态在线健康谣言检测方法

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数据分析与知识发现 2025年

作者：刘艳詹雅兰江梓恒李锦亮颜志军贺超城华中农业大学公共管理学院华中农业大学计算社会科学与公共政策研究中心华中农业大学信息学院北京理工大学管理学院武汉大学信息管理学院

[目的] 针对已有文献对谣言语言风格特征和部分真实的双面健康信息关注较少的研究不足，提出了一个考虑语言风格特征的多模态在线健康谣言检测框架（A multimodal wide and deep approach for online health rumor detection considerin... 详细信息

[目的] 针对已有文献对谣言语言风格特征和部分真实的双面健康信息关注较少的研究不足，提出了一个考虑语言风格特征的多模态在线健康谣言检测框架（A multimodal wide and deep approach for online health rumor detection considering language style，MWDLS）。[方法] MWDLS利用亚里士多德修辞理论来提取诉诸情感、诉诸逻辑和诉诸人格的说服语言风格特征，然后基于双向跨模态交互融合策略和门控机制来实现浅层语言风格特征和深层语言内容特征的联合表征学习和分类预测。[结果] 基于一个微博场景真实数据集的一系列对比实验与消融实验发现，MWDLS的平均F1值在目标任务上比基线模型提高了1.75% ～ 11.98%，表明了MWDLS在健康谣言检测任务上的优越性。[局限] 随着大语言模型性能的不断增强，未来可将本文算法框架与大语言模型进行结合，以探索新的性能提升方向。[结论] 本文提出了一个融合语言风格特征和语言内容特征的多模态健康谣言检测框架，并基于真实社交媒体数据集验证了该模型在健康谣言检测任务上的有效性，具有重要的理论与实践意义。

关键词：健康谣言检测语言风格多模态 Wide&Deep框架亚里士多德修辞理论

单增李斯特菌、格氏李斯特菌或威尔斯李斯特菌侵染果蝇S2细胞后的转录分析

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华南农业大学学报 2025年第1期46卷 12-24页

作者：邓健浩刘力舒婵吴坤吴坤钟姚兵华李康田铃黄志君华南农业大学动物科学学院广东广州510642 华南师范大学昆虫发育生物学与应用技术重点实验室广梅园研发中心广东梅州514779

【目的】利用果蝇作为宿主比较单增李斯特菌Listeria monocytogenes、格氏李斯特菌L. grayi以及威尔斯李斯特菌L. welshimeri侵染后触发果蝇S2细胞基因表达模式的异同,为探究宿主的先天免疫防御机制以及不同种李斯特菌的致病差异机制提... 详细信息

【目的】利用果蝇作为宿主比较单增李斯特菌Listeria monocytogenes、格氏李斯特菌L. grayi以及威尔斯李斯特菌L. welshimeri侵染后触发果蝇S2细胞基因表达模式的异同,为探究宿主的先天免疫防御机制以及不同种李斯特菌的致病差异机制提供一定的研究基础。【方法】单增李斯特菌、格氏李斯特菌以及威尔斯李斯特菌分别侵染果蝇S2细胞3 h后,利用转录组测序技术检测果蝇S2细胞中的mRNA表达谱,并利用生物信息学方法筛选出差异表达基因(DEGs),然后对这些基因进行GO注释和KEGG分析,最后采用qRT-PCR技术验证5个Toll和Imd通路相关的抗菌肽基因的转录水平。【结果】单增李斯特菌、格氏李斯特菌和威尔斯李斯特菌侵染3 h后果蝇S2细胞中共有18个DEGs,特有DEGs分别为104、28和33个。3种李斯特菌侵染组共有的DEGs被注释到代谢过程、细胞过程、细胞器、对刺激反应和免疫系统过程等共有的GO条目;此外,单增李斯特菌侵染组特有的DEGs被注释到生物黏附、参与化学突触传递的突触前过程、生物过程的负调节、核酸结合转录因子活性和信号转导器活性等特有GO条目;格氏李斯特菌侵染组特有的DEGs被注释到多个生物体过程、细胞外区域等特有GO条目;威尔斯李斯特菌侵染组特有的DEGs则被注释到发育过程及膜包裹腔等特有GO条目。KEGG分析结果显示,3种李斯特菌侵染组的DEGs均富集到了Toll/Imd信号通路。qRT-PCR验证5个Toll和Imd通路相关的抗菌肽基因转录水平,定量结果与测序结果基本吻合。【结论】3种不同李斯特菌侵染后触发S2细胞的转录表达模式具有一定的相似性,但同时也存在不同之处,这些差异存在的信号通路可能与3种李斯特菌在S2细胞中的致病力强弱存在相关性。

关键词：单增李斯特菌格氏李斯特菌威尔斯李斯特菌果蝇S2细胞转录组测序抗菌肽信号通路

东安鸡与商品肉鸡胚胎期腿肌差异表达miRNA筛选及分析

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中国家禽 2025年

作者：曾斌唐敏屈宏斌于桂阳陈婷唐伟永州职业技术学院农学院永州市畜禽高效健康养殖工程技术研究中心华南农业大学动物科学学院

研究旨在筛选东安鸡与商品肉鸡胚胎发育关键期腿肌差异表达的miRNA，为深入探究miRNA在东安鸡肌肉发育过程中的调控机制奠定基础。研究选取东安鸡、白羽肉鸡和黄羽肉鸡胚胎期第15天（E15）腿肌组织进行HE染色和小RNA测序。通过生物信息... 详细信息

研究旨在筛选东安鸡与商品肉鸡胚胎发育关键期腿肌差异表达的miRNA，为深入探究miRNA在东安鸡肌肉发育过程中的调控机制奠定基础。研究选取东安鸡、白羽肉鸡和黄羽肉鸡胚胎期第15天（E15）腿肌组织进行HE染色和小RNA测序。通过生物信息学分析，对差异miRNAs的靶基因进行功能富集分析，构建差异miRNA-mRNA调控网络，并随机选取6个差异表达miRNA和8个mRNA进行qRT-PCR验证。结果显示：9个测序文库中共鉴定出824个已知miRNAs和81个新的miRNAs。东安鸡有12个miRNA与两种商品肉鸡都差异表达，其中显著上调3个，显著下调9个。功能富集分析发现东安鸡差异miRNA的靶基因主要富集在大分子代谢和细胞生长周期通路，包括糖酵解/糖异生代谢、花生四烯酸代谢、戊糖磷酸途径、Wnt、P53和MAPK信号通路。miRNA-mRNA联合分析表明，gga-miR-194-TOR1B、gga-miR-122-5p-WNT11B、gga-miR-200b-3p-MYO5A、gga-miR-135a-2-3p-PAX9等互作对可能是调控东安鸡肌肉发育及其相关性状形成的关键调控因子。QRT-PCR的检测结果与测序结果、靶基因预测结果吻合，证实测序数据和分析结果的准确可靠。研究表明，东安鸡与两种商品肉鸡在E15腿肌中存在12个差异表达的miRNAs，这些miRNAs的功能聚焦在细胞大分子代谢过程和生长发育信号通路，为深入探索东安鸡肌肉性状的分子调控机理和遗传改良应用奠定基础。

关键词：东安鸡肉鸡胚胎期腿肌 miRNA

紬理群籍：《国家珍贵古籍名录》数字平台构建

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中国图书馆学报 2025年第1期 4-18页

作者：王林旭王军史睿包菊香南京农业大学信息管理学院北京大学信息管理系、北京大学数字人文研究中心北京大学中国古代史研究中心国家图书馆

《国家珍贵古籍名录》是由国务院及文化和旅游部公布的我国现存珍贵古籍目录。本研究以《国家珍贵古籍名录》数据为基础，结合国际通用书目描述方案和行业现行规范设计了一个古籍知识模型，从古籍描述层和通用知识层对古籍进行描述，以... 详细信息

《国家珍贵古籍名录》是由国务院及文化和旅游部公布的我国现存珍贵古籍目录。本研究以《国家珍贵古籍名录》数据为基础，结合国际通用书目描述方案和行业现行规范设计了一个古籍知识模型，从古籍描述层和通用知识层对古籍进行描述，以总结数据特征、规范数据处理、归纳用户需求、完善系统设计。在此基础上，结合统计、可视化、检索等方法，构建了《国家珍贵古籍名录》数字平台，平台包括名录介绍、名录浏览与名录分析三个部分，可通过文献类型、文种、版本朝代、版本类型四个维度联合检索古籍，并以交互式多重可视化方式介绍和展示《国家珍贵古籍名录》的各方面内容。本研究所提出的知识模型不仅是《国家珍贵古籍名录》数字平台开发的根本依据，也为数字环境下呈现古籍目录提供了概念依据与知识框架。图5。表2。参考文献19。

关键词：《国家珍贵古籍名录》古籍目录知识组织系统设计可视化

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复杂场景下的实时运动目标检测

小型微型计算机系统 2013年第4期34卷 915-920页

作者：赵志宏田绪红高月芳华南农业大学信息学院人机交互研究中心广州510642

提出一种改进的混合高斯模型算法对复杂场景中的运动目标进行实时检测.该算法首先在模型更新过程中提出一种相似模型调整策略,通过对模型值接近的模型的均值、权值、学习速率等进行自动调整,从而使算法更快地适应光照变化;然后基于尺度... 详细信息

提出一种改进的混合高斯模型算法对复杂场景中的运动目标进行实时检测.该算法首先在模型更新过程中提出一种相似模型调整策略,通过对模型值接近的模型的均值、权值、学习速率等进行自动调整,从而使算法更快地适应光照变化;然后基于尺度不变性局部三值模式纹理特征对检测结果进行校验,以快速有效地消除运动目标的阴影和光照渐变及突变的影响;最后设计一种图像尺度变换方法以提高算法的实时性.与现有算法相比,本文提出的方法能更好地在复杂背景中稳定检测运动目标,同时显著提高目标检测的效率.试验结果验证了本算法的有效性.

关键词：混合高斯模型背景建模运动检测相似模型调整

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