基于SimAM-YOLOv4的自动驾驶目标检测算法

针对自动驾驶场景下单阶段目标检测对小目标精度不足的问题,权衡精度与速度的共同需求,提出一种改进的YOLOv4目标检测算法。首先,在网络的残差模块中嵌入SimAM注意力模块,旨在提高网络对重要特征的提取能力,然后,利用ACON-C激活函数替换残差模块中的Mish激活函数,使残差模块可以自适应地激活,进而提升网络性能。在KITTI数据集上进行训练和测试,实验结果表明,该模型的平均精度均值达到91.16%,检测速度达到32帧/s,满足实时检测的要求。

基于液体发酵灵芝草乌相互作用的影响研究

[目的]研究在液体发酵过程中草乌与灵芝相互作用的影响。[方法]研究在灵芝液体发酵过程中初始p H、草乌粉及草乌提取物对灵芝菌体生长、胞内外多糖的影响,以及灵芝发酵对草乌粉及草乌提取物中酯型生物碱质量分数的影响。[结果]当初始p H为6时,灵芝菌体生物量及胞内外多糖产量均达最大值,分别为7.50、0.25、0.42 g/L;草乌粉添加量为20 g/L时,生物量和胞内多糖达最大,分别为10.60和0.54 g/L,分别为对照的1.96和2.57倍;草乌粉添加量为15 g/L时,胞外多糖产量达最大,为0.76 g/L,是对照的2.11倍;草乌提取物添加量为0.87 g/L时,生物量和胞外多糖产量达最大,分别为11.30和0.72 g/L,分别是对照的2.13和2.06倍,添加量为1.16 g/L时,胞内多糖产量最高,达0.57 g/L,是对照的2.38倍。[结论]灵芝均能降低发酵液中草乌粉、草乌提取物中的双酯型生物碱含量及增加发酵液中单酯型生物碱含量。