基于SASGAN的戏剧脸谱多样化生成

为解决现有自动生成的戏剧脸谱在分辨率和真实性上效果不佳的问题,提出了基于自注意力机制的风格化生成对抗网络(SASGAN)。首先在StyleGAN的基础上引入了自注意力机制以及矢量量化方法,增强了对脸谱图案几何结构特征的提取,接着通过多样化差异性增强(DDG)扩充数据,采用脸谱色调辅助算法对DDG方法进行补充,建立了包含12599张图像的戏剧脸谱数据集,最后在此数据集上进行训练,生成了兼顾多样性和真实性的脸谱图像。实验结果表明,对于戏剧脸谱图像,DDG方法较传统方法在数据增广方面有着较大提升,而SASGAN则提升了戏剧脸谱图像的分辨率和真实性,在主观视觉上得到了理想的效果。

畜禽粪便中铜和锌污染现状及风险分析

为研究我国畜禽粪便中重金属Cu和Zn的现状及对土壤的污染风险,对数据库和课题组已有的数据进行整理,分析了我国畜禽粪便中Cu、Zn的现状,建立土壤中畜禽粪便重金属Cu和Zn的风险评估模型,预测施用畜禽粪便后土壤Cu、Zn的污染情况,并推算畜禽粪便Cu、Zn的阈值。研究发现,不同畜禽粪便中Cu、Zn含量差异较大,且Zn的含量均高于Cu含量。猪粪中Cu、Zn含量最高,中位值分别为406.9 mg·kg-1和671.3 mg·kg-1,羊粪中Cu、Zn含量最低,中位值分别为28.7 mg·kg-1和101.1 mg·kg-1。施用猪粪的土壤中Cu和Zn的积累速率分别为12 080.0 g·hm-2·a-1和18 928.4 g·hm-2·a-1;家禽粪的影响其次,Cu和Zn的积累速率分别为1 396.4 g·hm-2·a-1和7 978.1 g·hm-2·a-1;牛粪和羊粪的污染风险较低。根据模型计算的阈值中,粪肥中Cu和Zn的阈值范围分别为80.8~2 256.6 mg·kg-1和1 322.4~20 040.9 mg·kg-1;粪肥污染风险与阈值呈负相关,污染风险最高的猪粪,阈值最低,其Cu和Zn的阈值范围分别为80.8~163.2 mg·kg-1和1 322.4~1 972.8 mg·kg-1。

提高农业资源利用效率促进现代农业发展

提高农业资源的使用效率是促进现代农业发展和进步的重要举措,因此提出针对性的措施较为关键。当前我国农业资源的利用还有待提高,尤其是针对土地资源、农业生态以及法律法规建设等问题要进行深入的研究。为此本文针对农业资源的内涵及研究意义展开了论述,并对我国农业资源利用现状进行了逐步地分析,最后针对我国农业资源利用上的不足提出改善措施。

菲反硝化降解菌群的富集及其群落结构解析

从潜在多环芳烃(Polycyclic Aromatic Hydrocarbons,PAHs)污染的油田区域采集土壤样品,以菲为唯一碳源且添加硝酸根的培养基来富集土壤中的菲反硝化降解菌群.随后,通过定量PCR(Polymerase Chain Reaction)测定了获取的富集菌群中反硝化相关功能基因(硝酸还原酶基因nar G、亚硝酸还原酶基因nir S)的丰度,并通过Illumina Mi Seq测序对其中的细菌群落结构进行解析.结果表明,获取到的3个菌群(PDN-1、PDN-2和PDN-3)12 d内对菲的降解率分别为45.18%、34.04%和25.92%.各富集培养菌群中nar G的丰度均高于nir S,且菲降解率最高的PDN-1中的反硝化相关基因丰度较低.Illumina Mi Seq测序结果表明,菲降解率最高的富集菌群PDN-1同时也具有较高的细菌多样性指数,变形菌门(Proteobacteria)、疣微菌门(Verrucomicrobia)和拟杆菌门(Bacteroidetes)是各富集菌群中的优势菌门,且Proteobacteria在3个富集菌群PDN-1(97.78%)、PDN-2(96.57%)、PDN-3(93.90%)中的比例均最高.变形菌门的Pseudomonas(γ-Proteobacteria)和Methylophilus(β-Proteobacteria)则是各富集菌群中最大的优势菌属,前者为公认的PAHs降解菌,而后者则为能够利用还原型"一碳化合物"的特殊菌属.细菌多样性与菲的降解率呈正相关,表明菲的反硝化降解可能是多种细菌参与的共同结果.上述结果可为揭示典型PAHs反硝化降解的微生物机制提供理论依据,同时为深入研究反硝化与菲代谢的偶联机理打下基础.