几种药剂对小麦赤霉病的飞防效果

本试验旨在比较在无人机飞防条件下各药剂对小麦赤霉病的防治效果。结果表明,以麦甜+麦甜伴侣处理防效最佳,为94.4%,其次为麦甜+力承处理,防效为92.3%,之后为麦甜预混剂处理,防效为89.6%;以麦甜预混剂处理组的产量最高(561.8 kg/667m^(2)),且相较于空白对照增产23.5%,其次为麦甜+麦甜伴侣处理组(549.1 kg/667m^(2)),较空白对照增产20.7%;麦甜+力承处理组产量第三(518.1 kg/667m^(2)),较空白对照增产13.9%。综上,麦甜(氟唑菌酰羟胺)无论是与公司推荐使用的麦甜伴侣,还是与国内市面常见助剂力承(环丙唑醇)配合使用,对防治小麦赤霉病和提高小麦产量都有很好效果,在生产实践中推荐使用麦甜(氟唑菌酰羟胺)系列产品进行小麦赤霉病防治。

基于并行LSTM-CNN的化工过程故障检测

为保证生产过程的安全稳定运行,避免因故障导致损失,及时检测出异常工况并对异常工况进行准确诊断十分重要。针对化工过程的复杂性,提出一种并行长短时记忆网络和卷积神经网络(Parallel Long and Short-Term Memory Network and Convolutional Neural Network,PLSTM-CNN)模型进行化工生产过程故障检测。该模型有效结合LSTM对时间序列数据全局特征提取能力和CNN模型善于提取局部特征的能力,减少了特征信息的丢失,实现了较高的故障检测率。采用一维稠密卷积神经网络作为CNN的主体,结合LSTM网络对序列信息变化敏感的特点,在构建更深层网络的同时避免模型过拟合。采用最大互信息(Maximum Mutual Information Coefficient,MMIC)数据预处理方法,提高了数据的局部相关性以及从不同初始条件下PLSTM-CNN模型检测故障的效率。以TE(Tennessee Eastman)过程为研究对象,PLSTM-CNN模型在故障平均检测率和漏报率等指标上明显优于传统循环神经网络。

合成监督增强的自动音频字幕框架

基于数据驱动的自动音频字幕方法受限于音频–文本数据对的数量和质量,导致其跨模态表示能力不足,制约了整体性能。为此,提出了一种合成监督增强的自动音频字幕框架(SynthAC),该框架利用广泛可用的高质量图像字幕文本语料及文本到音频生成模型生成音频信号,有效扩充音频–文本数据对,并通过学习合成音频–文本数据对中的对应关系,增强音频文本跨模态表示能力。实验表明,所提SynthAC框架通过利用图像字幕中的高质量文本语料库,显著提升了音频字幕模型性能,该框架为应对音频–文本数据稀缺挑战提供了有效的解决方案。此外,该框架可适用于各种主流方法,在不改变音频字幕模型结构的情况下显著提升音频字幕性能。

迎春花

金黄色的花朵， 像一串小小的船， 清风吹一吹， 香气四方飞。

山里

山被雾帐篷遮住了，树好像刚刚睡醒。鸟儿就像在开演唱会，溪水是它们的钢琴师。我们好像是演唱会的舞伴，哒哒的脚步声重复着喜悦。

春天

立春过后，《春天》就将迈着轻盈的脚步向我们走来吹着和煦的《春风》，沐着柔柔的《春雨》，让我们漫步田间尽赏迷人的《春色》。

北斗七星

我们走在黑夜的披风下， 望着遥远的北斗七星。 北斗七星像一把发光的椅子， 我梦想自己坐在椅子里， 摇啊摇，摇啊摇。