非编码RNA调控真社会性昆虫品级分化和个体分工的研究进展

真社会性昆虫是最具代表性的表型可塑性的研究对象之一,其个体之间分工协作的社会性生活方式增强了整个群体的环境适应性和繁殖力。真社会性昆虫虽然具有相同的遗传背景,个体之间却表现出明显的品级分化和个体分工,这是由环境和遗传共同影响的。表观遗传被认为是应对环境条件下重塑基因表达的主要机制,非编码RNA作为一类广泛参与机体生命活动的不编码蛋白的功能性RNA,在真社会性昆虫的品级分化、个体分工等方面起着重要的调控作用。本文从微小RNA、长链非编码RNA、环状RNA、与PIWI蛋白相作用的RNA等非编码RNA,对蜜蜂、蚂蚁及白蚁等真社会性昆虫的非编码RNA调控机制研究进展进行了综述,以加深对真社会性昆虫内在遗传分子基础的理解和认识,也为害虫防治领域提供新的研发视角。

基于注意力机制和深度神经网络的中华绒螯蟹品级快速鉴定方法研究

提出一种基于注意力机制和深度神经网络(YOLO-v7)的中华绒螯蟹品质快速预测的新方法。首先,蟹在自然环境中生长会形成背部花纹特征,根据形态测量学将其划分为侧齿、龙骨脊、额突、疣突、颈沟、复眼6种特征,提出基于对称度的特征定量计算方法,并根据视觉注意力机制可视化YOLO-v7模型中对分类精准度较高的区域,采用LabelImg图像标记软件分别对差异较大的前5种组合特征进行活力品级标记,然后基于YOLO-v7模型对标记好的数据进行训练和推理,得到最优中华绒螯蟹品级鉴定和预测模型。结果显示,疣突+颈沟的蟹背纹理组合特征可实现中华绒螯蟹品级的快速识别,总体训练准确率可以达到95.0%,总体推理准确率可以达到96.2%,且每只河蟹活力品级的推理时间不超过0.5 s。该方法具有较大的应用前景和市场价值,为开发大规模中华绒螯蟹在线品质的无损检测装备提供关键技术。

镁砂品级对镁碳砖显微结构和组成的影响

为了对镁砂原料和役后镁碳砖更合理的利用,研究不同品级镁砂对镁碳砖显微结构和组成的影响。首先,进行热力学计算,确定了镁碳砖中MgO、SiO_(2)和FeO与石墨的反应温度,然后分别以96.5、97.5、98.5电熔镁砂和99高纯鳞片石墨为原料,以PF-5323型热固性酚醛树脂为结合剂,压制成型后在埋碳气氛下经不同温度热处理,得到不同品级镁碳砖,测其对常温性能的影响并借助SEM和EDS对其进行显微结构分析,研究镁碳砖显微结构和组成的变化规律。结果表明:随着镁砂原料品级的提高,镁碳砖体积密度增大,显气孔率降低,常温强度升高,显微结构更为致密。镁碳砖经高温热处理后,材料体系发生自耗反应,使二氧化硅、氧化铁含量降低,C/S比变大,自耗反应程度随着品级的提高而降低。有害成分的减少会对镁碳砖有提纯效果,可使低品级镁砂应用于更为苛刻场合,提高资源利用率。985镁碳砖相比于965镁碳砖而言有优异的性能表现,但是跟975镁碳砖相比差异不大,而且98.5镁砂价格昂贵,再加上废弃镁碳砖回收利用率较低,高档镁砂不足以发挥其全部价值,不利于节约资源,保护环境。

基于大容量棉花检测仪检测结果的进口锯齿棉品级分类

为了消除进口棉花品级分类中由于检测人员主观性引起的观察偏倚,以及其与预警信息化和及时性不相符等矛盾,文章基于大容量棉花检测仪(HVI)的检测结果,提出运用随机森林算法来预测进口锯齿棉品级分类的方法。对HVI检测获得的原始数据进行标准化处理,并运用主成分分析降低指标维度,采用随机森林算法构建分类模型,将测试样本带入训练好的分类模型,可自动判别出测试锯齿棉的品级。实验结果表明该方法的分类效果较好,可有效实现锯齿棉品级的自动分类。

煤矸石及低品级铝矾土制备烧结莫来石可行性研究

通过选取阳泉地区氧化铝含量较高、杂质含量较少的煤矸石和低品级铝矾土,优化烧结温度和保温时间,利用XRD全谱拟合对物相进行定量分析,采用标准方法检测烧结样品玻璃相含量,获得相对准确的物相定量结果,确定最佳保温时间和烧结温度,为煤矸石和低品级铝矾土的有效利用打下基础,有利于提高固废资源化再利用效率,提升资源化循环经济效益,促进绿色发展。

基于后基因组学的白蚁品级分化研究简述

白蚁是等翅目昆虫,是世界性五大害虫之一,分布广泛,对房屋建筑、园林绿化、水利工程、通信设施等均会造成严重破坏,全球每年因白蚁危害造成的经济损失多达数十亿美元。近年来,分子生物技术越来越广泛地被应用于白蚁学研究,加深了对白蚁的认知。对白蚁生殖品级、兵蚁品级等品级分化方面的最新研究进行了综述,旨在通过白蚁分子机制的全新认识和相关功能基因的筛选,为新型高效、环保的白蚁防治药剂的研发提供新的思路和参考。

浅析棉花感官品级检验改革

棉花品级标准贯穿于棉花的种植、收购、加工、销售乃至使用等各个环节，对我国棉花产业影响巨大。现行棉花品级标准已执行50多年，棉花品级检验的弊端日益显现，难以适应现代棉花产业和纺织生产发展的需求。

基于机器视觉技术的田间籽棉品级抽样分级模型研究

【目的】客观评价田间籽棉质量。【方法】依据中国籽棉品级分级标准,基于机器视觉技术选取棉花尺寸、色泽特征建立田间籽棉品级抽样分级模型。【结果】相关分析表明:亮度修正后,图像特征与籽棉品级之间相关显著。贝叶斯判别分析结果表明:基于10折交叉验证建立的籽棉品级判别模型的识别率在75.00%～92.86%之间,模型的平均识别率达83.20%。基于“1个标准误差”规则选取较好的贝叶斯判别模型,它在独立数据集上的泛化精度达89.11%,其中,前3级籽棉的识别率均达到100%。【结论】基于机器视觉技术识别籽棉品级是可行的,有利于提高籽棉品级抽样分级模型精度。

我国油页岩的成分和品级划分

根据我国21个油页岩产地,26个样品的分析数据,讨论了油页岩的含油率、灰分产率,灰分成分和密度等品级的划分,指出我国缺少高含油率页岩,提出中、低含油率油页岩的标准。并认为含油率在3.5~5.0%称含油页岩,含油率低于3.5%不应当作油页岩。油页岩灰分成分大多是硅铝质,因而灰熔点偏高。提出了油页岩灰分成分的分类表。指出我国油页岩的密度高于国外样品,原因是钙质成分含量较低。

各品级煤泥浮选规律的研究

引入了浮选入料粒度分布函数、各粒度下的密度条件分布函数及各粒度密度下的浮选速率常数分布函数 ,对浮选入料的不均匀性进行了较全面的描述和刻划 ,以分批浮选数学模型为基础 ,导出了煤泥浮选的粒群总体平衡模型 .进行了大量的分批浮选实验 ,详细考察了各品级煤在不同的操作变量条件下的浮选规律 .

基于电子鼻的金华和宣威火腿产地鉴别与品级评定

采用电子鼻及定量描述分析法(quantitative descriptive analysis,QDA)对不同等级与年份的金华、宣威火腿香气轮廓进行检测,并将感官评定与电子鼻分析结果进行相关性分析。电子鼻数据的主成分分析(principal component analysis,PCA)结果表明,各火腿香气轮廓区分显著,各样品点在PCA图上的分布与感官评价结果存在一定的相关性。采用软独立建模分类法(soft independent modeling class analogy,SIMCA)分别建立了火腿等级与产地鉴别模型,结果表明,宣威火腿等级鉴别模型和金华火腿产地鉴别模型区分效果较好,拒绝率基本达到了100%;但其中金华特级火腿的气味与优级火腿较为相似,以特级金华火腿为标准样品所建的SIMCA等级鉴别模型拒绝率仅为66.28%,模型效果不理想。

基于图像特征选择识别田间籽棉品级

依据中国籽棉品级文字标准,在HSI颜色空间提取了反映籽棉颜色和杂质含量的14个纹理特征以及反映棉瓣大小、结构的16个形状特征,该特征集存在维数灾难,需要进行降维。面向籽棉品级识别的特征选择问题属于非多项式(NP)难题,该文基于交叉验证、混合Filter-Wrapper和启发式搜索提出了一种求解算法。首先,以最优特征组合和浮动搜索为启发式搜索策略,基于10-折交叉验证在每一个训练集上用Filter启发式搜索最优l维特征子集(l=1,2,3,…,30),评价函数为类可分性准则;其次,在10个训练集上用Wrapper从最优l维特征子集中选择最优特征子集的容量(l=1,2,3,…,30),评价函数为Bayes分类器的误分率,10个验证集的平均误分率极小处产生最优特征子集的容量;最后,在最优特征子集容量处验证预测集的平均误分率。结果表明,所选择的10个最优特征子集在预测集上的平均识别率为88.39%,混合Filter-Wrapper和浮动搜索的特征选择算法效率高、效果好。

基于深度集成学习的青梅品级智能反馈认知方法

针对传统机器判定水果品级的开环认知模式存在特征空间和分类准则一旦建立不再更新的缺陷,模仿人由整体到局部反复推敲比对的思维信息交互认知模式,探索了一种具有认知结果熵测度指标约束的青梅品质智能反馈认知方法。首先,在有限论域不确定条件下从信息论角度建立具有信息完备性评价指标的非结构化多层面动态特征表征的青梅品级认知智能决策信息系统模型。其次,基于架构自适应的卷积神经网络(adaptive structure convolutional neural networks,ASCNNs)和集成随机权向量函数连接网络分类器(random vector functional-link net,RVFL),建立青梅图像由整体到局部有明确品级特征表征映射关系的特征空间数据结构与分类准则。再次,基于广义误差和广义熵理论,建立青梅图像认知结果的熵函数形式测度评价指标。最后,建立基于不确定过程认知结果性能测度指标约束的动态反馈认知智能运行机制。针对1 008幅青梅图像的平均识别率为98.15%,表明该文方法有效地增强了特征空间的泛化能力以及分类器的鲁棒性。该研究可为基于可见光的青梅品级快速准确机器认知提供参考。

基于ф69mm腔体温度场数值模拟的高品级金刚石合成工艺优化

采用有限元软件Ansys对HJ-1000型六面顶压机669mm金刚石合成腔体进行了间接加热温度场的分析，在数值模拟的基础上，对合成过程中的温度和压力进行了优化，并通过优化得到了温度压力动态匹配的合成工艺。对合成柱中的温度进行了计算并做成温度云图，结果表明：合成柱中的温度在加热过程中基本保持石墨管处温度最高，直到开始断电冷却，石墨管处的温度下降较快，使得在合成柱中心点处的温度最高，径向温差小于30℃，具备了温度压力相匹配的合成优质高品级金刚石的生长环境。这主要是因为合成腔体较大和优化的加热工艺有关。最后采用优化的金刚石合成工艺，获得了粒径600～650μm高品级金刚石。

干腌火腿品级风味品质指标分析研究

本文分析金华火腿一、二品级后熟6个月样品的游离氨基酸(FAA)、氯化钠含量、水分含量和挥发性风味物质,研究确定了品级火腿的风味品质等级差别,结果表明:一、二品级火腿FAA总量分别为7.492%和4.865%(干样),差异显著,其中谷氨酸(Glu)、丙氨酸(Ala)、亮氨酸(Leu)、赖氨酸(Lys)4种金华火腿特征性滋味FAA一级比二级分别增加26%、24%、55%和107%;氯化钠含量偏高、水分含量偏低;一、二品级火腿肌肉和脂肪中分别检出77和80～82种挥发性物质,其中醛、羧酸、醇、酯四类为主要挥发性风味物质,火腿皮下脂肪的挥发性风味物质比肌肉更丰富;金华火腿传统工艺手工作坊方式和原始落后的生产条件是产生一、二品级甚至品外级火腿的主要原因,干腌火腿传统工艺的现代化和标准化是提高其风味品质的必要条件。

气象因子对棉花产量和品级影响的灰色关联分析

采用灰色关联分析法，研究了气候因子对棉花产量和纤维品级的影响。结果在明，气象因素的变化曲线与皮棉单产和纤维品级的变化曲线相似。气象因子与皮棉产量之间的灰色关联度平均为０．６４２２．与纤维品级之间的灰色关联度为０．５５５８．对湖南棉花皮棉单产和纤维品红影响最大的气候因子是降雨日和日照时数，影响最小的是日平均温度。

基于模糊模式识别的籽棉品级分级模型

籽棉品级分类问题是对农业经济有着重要影响的一个问题。在对籽棉图像黄度、亮度和杂质等特征提取分析基础上,基于模糊模式识别,运用模糊贴近度,构建籽棉品级分级模型,利用统计分布计算得出模型参数选取方法。利用图像欧拉数求得了不同大小杂质数量的近似值,运用神经网络对模型进行有效求解,通过调整模型参数使籽棉品级分级精度不断提高,分级模型在充分学习后,籽棉品级分级准确率达到92%,满足了实际应用的需要。

国产与国外高品级金刚石性能对比实验

本文对十三个国产与国外中档及中高品级人造金刚石样品的性能进行了全面的对比,以了解目前国产金刚石对于国外高品级金刚石性能的差距。对比指标除TI,TTI,SFS值外,还采用D iashape金刚石形貌电脑检测系统和X-射线衍射-荧光谱仪分别对样品的晶形、透明度、纯净度、颜色和杂质相对含量等指标进行检测,最后将这些金刚石制成相同规格锯片做切割试验对比国产与国外金刚石的实际使用效果。分析和对比上述检测指标的关系及锯切试验结果表明,中等粒度(40/50)国产金刚石的综合性能已达到国外中高品级金刚石水平,较粗粒度(35/40)国产金刚石的综合性能则接近于国外中档品级产品的水平。

黑胸散白蚁幼期不同品级的发育和分化

在黑胸散白蚁Reticulitermeschinensis发育和分化过程中 ,发现有假工蚁、假若蚁两种虫态。假工蚁由 6龄和 7龄工蚁转化发育而来 ,假若蚁由 4龄和 5龄若蚁转化发育而来。显微测量结果表明 ,黑胸散白蚁的胚后发育主要包括 2个龄期的幼蚁期、 6个以上龄期的工蚁期、 4个龄期的若蚁期和有翅成虫。在此基础上分析了其他虫态的分化来源 ,发现兵蚁由 3～7龄工蚁分化发育而来 ,翅鳞型和长翅芽型补充生殖蚁由 6龄若蚁转化发育而来 ,短翅芽型补充生殖蚁由 4龄和 5龄若蚁转化发育而来 ,微翅芽型补充生殖蚁既可由 4～ 6龄工蚁转化发育而来 ,又可由假工蚁和假若蚁转化发育而来 ,无翅型补充生殖蚁由 3～ 7龄工蚁转化发育而来。