播量对超晚播冬小麦基部节间性状、机械强度及倒伏率的影响

为探究北疆超晚播栽培方式下小麦基部节间结构特点及播期和播量的最佳组合,以新冬18号为试验材料,设D1(10月25日)、D2(11月4日)、D3(11月14日)3个超晚播期及M1(7.50×10^(6)粒·hm^(-2))、M2(1.00×10^(7)粒·hm^(-2))、M3(1.25×10^(7)粒·hm^(-2))、M4(1.50×10^(7)粒·hm^(-2))4个播量,选择当地适宜播期和播量(9月25日、6.00×10^(6)粒·hm^(-2))为对照(CK),分析了播期和播量对开花期、乳熟期及蜡熟期超晚播小麦基部节间形态结构、3种力学特征及倒伏率的影响。结果表明,小麦开花后抗倒伏性能逐渐降低。与CK相比,超晚播小麦基部节间长度、直径、壁厚、干物质量、茎粗系数、充实度、压碎力、穿刺力及抗折力均减少,表观倒伏率、倒伏级别增加,抗倒伏能力降低。在超晚播条件下,播量相同时,基部节间长度表现为D1>D2>D3,基部节间直径和干物质量表现为D1>D3>D2,田间表观倒伏率和节间壁厚、茎粗系数、充实度以及3种力学指标均表现为D3>D1>D2;播期相同时,增加播量后,基部节间长度、直径、壁厚、干物质量、茎粗系数、充实度、压碎力、穿刺力及抗折力均减少,表观倒伏率、倒伏级别增加;播期与播量对各项指标均不存在互作效应。加大播量后,收获穗数增加,有利于超晚播小麦产量形成。本试验条件下,经综合抗倒伏相关指标和产量考虑,11月4日播种1.00×10^(7)粒·hm^(-2)是北疆超晚播小麦适宜的播期与播量组合。

AI Enlightens Wireless Communication:A Transformer Backbone for CSI Feedback

This paper is based on the background of the 2nd Wireless Communication Artificial Intelligence(AI)Competition(WAIC)which is hosted by IMT-2020(5G)Promotion Group 5G+AIWork Group,where the framework of the eigenvector-based channel state information(CSI)feedback problem is firstly provided.Then a basic Transformer backbone for CSI feedback referred to EVCsiNet-T is proposed.Moreover,a series of potential enhancements for deep learning based(DL-based)CSI feedback including i)data augmentation,ii)loss function design,iii)training strategy,and iv)model ensemble are introduced.The experimental results involving the comparison between EVCsiNet-T and traditional codebook methods over different channels are further provided,which show the advanced performance and a promising prospect of Transformer on DL-based CSI feedback problem.

6G物理层原生AI技术

针对6G系统的空口AI化演进,需要对研究的路线、所受的限制条件、基础问题、技术趋势,以及期待的突破与改变做出客观和明确的判断,以便在不同层面和维度上获得理论与工程上的增益与突破,具体包括:引入AI的6G一体化、系统化构建,形成基于AI的新传输方案与新空口设计,考虑面向AI的生命周期管理与解决方案。在物理层原生AI技术方面,具体分析了零开销叠加导频设计、信道与无线环境语义通信,以及两项重点6G AI潜在技术方向。本研究可对未来6G系统AI化的技术推进和标准化提供有益参考。

基于图像处理-深度学习的孵前种鸭蛋外部品质在线无损检测

种鸭蛋的品质影响着孵化率和健雏率,挑选优质种鸭蛋孵化不仅可以减少孵化占用的资源,还可以及时将不适宜孵化的种鸭蛋筛选出另做它用,避免其孵化失败造成浪费。为了对不同外部品质的孵前种鸭蛋进行检测分级,该研究设计了一种基于图像处理和深度学习的种鸭蛋外部品质检测系统。在传送轨道上获取种鸭蛋的透射图像后,选取多张鸭蛋图像中的最大长轴计算形状特征,通过交错值衡量大小头相似度;在伽马变换平衡图像颜色后,使用HSV分割提取脏污特征图来计算脏污面积;采用自适应阈值分割和脏污特征图掩膜对图像样本数据进行预处理,搭建裂纹识别网络CrackNet来识别脏污鸭蛋的裂纹。结果表明,该检测系统可计算种鸭蛋的大小、蛋形指数、脏污面积和大小头相似度,检测表面裂纹,计算所得长轴和蛋形指数的均方误差仅0.2202 mm^(2)和0.000058,CrackNet的裂纹识别准确率为98.03%,研究结果可为入孵前种鸭蛋的筛选工作提供技术支持。

氮肥减施对棉花产量、干物质生产与氮素吸收利用的影响

为探究北疆棉花干物质积累、产量及氮素利用效率对不同减氮水平的响应,本研究通过两年的田间试验(2020—2021年),设置农户常规施氮375 kg·hm^(-2)(N_(100%))、常规减量20%为300 kg·hm^(-2)(N_(80%))、常规减量40%为225 kg·hm^(-2)(N_(60%))和不施氮肥(N_(0))4个施氮水平,研究减氮下棉花干物质积累、农艺性状及产量的变化规律,分析植株氮素吸收量、氮肥利用率对减氮的响应。研究结果表明,两年试验期棉花的株高均表现为N_(100%)>N_(80%)>N_(60%)>N_(0),而茎粗表现为N_(80%)>N_(100%)>N_(60%)>N_(0)。各处理的年均干物质积累量在棉花生育期内基本表现为N_(80%)最高,且最终(120~130 d)干物质积累量较N_(100%)高18.73%。棉花的单株铃数、单铃重、衣分和产量也以N_(80%)的最高,年均籽棉产量达6354.33 kg·hm^(-2),皮棉产量达2664.12 kg·hm^(-2),分别比N_(100%)、N_(60%)、N_(0)提高13.88%、19.84%、39.44%(籽棉)和18.11%、24.98%、41.28%(皮棉),同时提高氮肥的表观利用率和农学利用率。经相关分析得出,各测定指标均与减氮水平呈极显著正相关关系,且两年均以单株氮素吸收和群体氮素吸收的相关度最大。综上所述,在本试验条件下,在农户常规施氮量的基础上减少20%的氮肥施用量,能够满足棉花在生长期间的氮素需求,促进棉花增产增效。

基于近红外光谱的腌制期咸鸭蛋理化指标无损检测

以高邮麻鸭蛋为研究对象,采集整个腌制期咸鸭蛋近红外光谱数据,对比测定其理化指标值,建立咸鸭蛋关键品质指标(蛋黄含水率、蛋黄氯化钠浓度和咸蛋黄指数)的无损快速检测模型。为尽可能削弱外部其他因素对样本光谱采集过程的影响,使用多元散射校正、归一化等预处理方法,结合竞争性自适应重加权算法(competitive adaptive reweighted sampling,CARS)、连续投影算法(successive projections algorithm,SPA)和非信息变量剔除(uninformative variables elimination,UVE)3种特征选择算法建立偏最小二乘回归模型,并在一次特征波段选取基础上提取二次特征波长,再建立偏最小二乘回归模型。结果表明,蛋黄含水率、蛋黄氯化钠浓度和咸蛋黄指数的最优波长选择方法均是二次特征波段提取法UVE+SPA,发现二次特征波段选择综合表现最优。经对比分析,蛋黄含水率、蛋黄氯化钠浓度、咸蛋黄指数最优模型结构分别是标准化-UVE+SPA-PLSR、卷积平滑-UVE+SPA-PLSR、均值中心化-UVE+SPA-PLSR,训练集相关系数分别为0.9334、0.8978和0.9286,预测集相关系数分别为0.9276、0.9085和0.9163。本研究建立的光谱模型能实现对腌制期咸鸭蛋理化指标的无损检测。

低密度下缩节胺喷施时间对棉花光合特性及产量的影响

为解决新疆棉花生长前期易受低温冷害气候影响造成的种植密度偏低、产量下降。试验以‘农大棉4号’为材料,采用裂区试验设计,主区种植密度设2个处理:19.2万株/hm^(2)(M1)和14.4万株/hm^(2)(M2),副区缩节胺喷施时间设延迟4个处理:0天(D0)、3天(D3)、6天(D6)、9天(D9),研究不同低密度条件下,缩节胺喷施时间对棉花光合特性及产量的影响。结果表明:延迟缩节胺喷施时间减弱了其对棉花生长的抑制作用,可更好发挥棉花单株优势,塑造不同株型,使叶面积指数增加9.19%~45.34%,SPAD值减少1.28%~5.03%,净光合速率减少5.18%~15.75%,伏桃增加4.66%~18.53%;而种植密度的减小使叶面积指数减小24.42%,SPAD值增加2.66%,净光合速率增加5.57%,药后20天吐絮率增加8.59%,单株结铃数增加22.98%,籽棉产量由大到小依次为:D3>D6>D0>D9。因此,在低密度19.2万株/hm^(2)和14.4万株/hm^(2)下,建议缩节胺喷施时间应分别推迟3天和6天,可更好发挥棉花单株优势,避免产量下降,实现稳产。

超晚播对冬小麦光合特性、干物质积累及产量的影响

【目的】研究新疆北疆冬小麦生长对超晚播的响应规律,为农业生产中倒茬晚和提高节水效率提供参考。【方法】采用随机区组设计,设5个超晚播期处理(D1、D2、D3、D4、D5),以当地适期播种为对照(CK),分析不同播期对小麦光合特性、干物质积累及产量的影响。【结果】与CK相比,超晚播小麦平均出苗率减少57.22%,开花期晚8.2 d,成熟期晚6 d,灌浆时间短2.2 d,超晚播小麦各处理间出苗率差异不显著,最高为D1,且D1进入开花期和成熟期最早,灌浆时间最长;花后0~14 d旗叶平均SPAD值降低,而花后21~28 d升高,灌浆期平均Pn增加1.92%,超晚播小麦花后0~28 d旗叶SPAD值D3最高D1最低,但灌浆期Pn D1最高,较D3增加11.25%;分蘖期-拔节期单株干物质积累量降低,开花期-成熟期升高,成熟期营养器官干物质分配率减小,籽粒干物质分配率增大,超晚播小麦孕穗期-成熟期单株干物质积累量、籽粒干物质分配率D3最高;平均穗数、产量分别减少19.33%、5.55%,平均穗粒数、千粒重分别增加7.87%、4.64%,超晚播小麦穗数、千粒重及产量D1最高,较D3分别增加19.21%、2.85%、20.88%,穗粒数D3最高,较D1减少4.47%。【结论】新疆北疆超晚播小麦应选择10月下旬至11月上旬田间无积雪无冻土时播种,且播种后近期无明显降雪最佳。

播期对超晚冬麦茎秆性状及群体动态的影响

【目的】研究播期对新疆北疆超晚播冬小麦茎秆性状及群体动态变化的规律,分析超晚播小麦与适期播种小麦生长差异,为超晚播小麦高产提供理论依据。【方法】采用随机区组设计,设5个超晚播期处理(T_(1)、T_(2)、T_(3)、T_(4)、T_(5)),以当地适期播种为对照(CK),比较不同播期对小麦主茎分蘖茎秆性状及群体总茎数、叶面积指数、干物质重动态变化的差异。【结果】与CK相比,超晚播小麦主茎、分蘖平均整齐度减少11.19%、25.99%,平均株高降低5.35%、6.70%,节间总长度降低9.27%、14.83%,第三节间长度减少18.05%、22.18%,第四节间减少25.73%、11.89%,超晚播小麦各处理间整齐度、株高及节间长度均以T_(3)处理最小;主茎平均节间直径几乎无差异,分蘖平均节间直径减少7.05%,T_(3)处理各直径指标较其它超晚播小麦处理均较大;总茎数峰值较CK峰值减少20.26%,叶面积指数峰值减少28.79%,成熟期干物质重减少17.01%,随超晚播小麦生长,总茎数均以T_(1)最高、T_(3)最低,叶面积指数和干物质重均为T_(1)>T_(4)>T_(2)>T_(5)>T_(3)。【结论】与适期播种冬小麦相比,新疆北疆超晚播小麦株高和整齐度降低,节间直径差异较小,总茎数、叶面积指数及群体干物质重大幅降低,群体质量差。超晚播小麦应选择在10月下旬至11月上旬田间无积雪无冻土时播种,出苗率较高,获得较合理的群体。

智启无线:下一代智能无线通信系统的需求与构建

人工智能(Artificial Intelligence,AI)的发展与应用为未来无线通信系统的智能构建提供了潜力,也带来了更多的挑战。对于第六代移动通信系统(6th Generation,6G)来说,AI相关的技术将在系统设计和构建中扮演重要角色。基于此,给出智能业务为6G带来的新需求与新变化,研究了AI技术为通信系统赋能与重构的特征与效果,最后对以用户需求和服务为中心的未来智能无线通信系统进行了展望。

3D打印助力残疾人发展的应用研究

3D打印作为增材制造技术综合了快速成型、立体建模、数字设计、信息控制等多项技术,利用粉末状金属或光敏树脂等可黏合材料,通过逐层打印的方式来构造物体。3D打印技术助力肢体、听力、视力残疾人的康复及发展,为实现残疾人无差别生活及阳光就业奠定基础,为残疾人发展提供参考依据。

基于声学黑洞的水下航行器承压板减振设计及性能研究

为了减少传递到水下航行器探测声学阵列承压板的振动能量,基于声学黑洞原理设计了一种减振圆板附属结构。采用加速度振级落差表征其减振性能,并分别开展了激振器轴向和径向激励下的承压板减振性能试验。研究结果表明,该减振圆板结构在50 Hz~10 kHz的频率范围内减振效果良好,充分说明了文中设计的减振圆板附属结构具有轻质、高效、宽频的减振特点,拥有广泛的潜在应用价值。

播期和播量对超晚播冬小麦基部节间显微结构及抗倒伏指数的影响

为筛选北疆超晚播小麦高产抗倒伏的播期和播量组合,明确小麦基部茎秆显微结构变化特点及其与抗倒伏指数的关系,采用裂区试验设计,主区设3种超晚播期:S1(10月25日)、S2(11月4日)、S3(11月14日),副区设4个播量:P1(337.5 kg·hm^(-2))、P2(450 kg·hm^(-2))、P3(562.5 kg·hm^(-2))、P4(675 kg·hm^(-2)),以当地适宜播期和播量(9月25日、270 kg·hm^(-2))为对照(CK),研究播期和播量对超晚播小麦开花期、乳熟期及蜡熟期的基部节间显微结构和抗倒伏指数及产量的影响。结果表明,开花后,随着小麦生育进程的推进,抗倒伏指数逐渐降低,基部自下而上节间显微结构质量变差,且第1、2、3节间变化规律一致。与CK相比,超晚播小麦茎秆显微结构各项指标(机械和薄壁组织层数和厚度、大小维管束个数、大维管束周长和面积)降低,显微组织变小,抗倒伏指数降低。同一播量不同播期小麦基部茎秆显微结构各项指标和抗倒伏指数均表现为S3>S1>S2;同一播期下,随着播量的提高,显微结构各项指标和抗倒伏指数降低;播期与播量对各指标不存在互作效应。抗倒伏指数与基部节间小维管束个数呈极显著负相关,与其余显微结构指标呈极显著正相关,以薄壁组织对提高小麦抗倒伏作用最强。超晚播条件下提高小麦播量有利于增加穗数,弥补穗粒数和千粒重的损失,进而提高产量,以S2P2穗数最高,产量最佳。综上,北疆超晚播小麦于11月4日播种450 kg·hm^(-2)可获得高产且抗倒伏植株。本研究结果为超晚播小麦稳产丰产提供了理论依据.

网络热点中的青年需求与现实困境——基于在线文本话题分析

青年发展关乎国家未来,我国政府一直高度关心和支持青年的发展。通过对婚恋私权利、就业稳定性、青年社会保障等青年网络热点话题的微博大数据分析,本文发现:我国青年关注婚姻的权利与自由,期待公权力理清自身的边界;关注职业的现实压力,寻求体制内工作;关注潜在的社会风险,渴望政府强势干预。这一结果表明,在理想与现实的冲突中,青年群体选择向现实妥协。虽然他们保持着较强的现代独立观念,但工作压力和社会风险却可能使他们回归对家庭的依赖和寻求体制的保护。