基于ERNIE+DPCNN+BiGRU的农业新闻文本分类

针对农业新闻目前面临的针对性差、分类不清和数据集缺乏等问题,提出一种基于ERNIE(Enhanced Representation through kNowledge IntEgration)、深度金字塔卷积神经网络(DPCNN)和双向门控循环单元(BiGRU)的农业新闻分类模型——EGC。首先利用ERNIE对数据集进行编码,然后利用改进后的DPCNN和BiGRU同时提取新闻文本的特征,再将两者提取的特征进行拼合并经过Softmax得到最终结果。为了使EGC模型适用于农业新闻分类领域,对DPCNN进行改进,减少它的卷积层以保留更多特征。实验结果表明,与ERNIE相比,EGC模型的精确率、召回率和F1分数别提升了1.47、1.29和1.42个百分点,优于传统分类模型。

“双一流”建设背景下农业工程类专业教学改革与探索——评《中外高等农业教育的实践经验与改革趋向》

在当代"双一流"建设背景下,将农业工程学科发展为一流学科,农林大学发展为一流大学的步伐逐渐加速,这是我国农业类学校、专业改革的重大教育部署,事关我国现代教育教学的发展。农林学校的"双一流"建设是高等教育未来的重点建设对象,由于其处于建设的初始阶段,目前与欧美国家农林学校之间还存在着一定的差距。

四川省数字孪生流域知识图谱的设计与实现

为解决水利信息资源管理分散、利用率低、缺乏统一整合和关联应用等问题,满足数字孪生流域建设中知识平台的构建需求,以数字孪生流域建设的数据底板为基础,依托自顶向下和自底向上相结合的方法,通过总体框架设计,基于BERT-BiLSTM-CRF命名实体识别、Transformer模型的关系抽取、Neo4j的存储和可视化展示完成知识图谱的搭建,并基于知识图谱建设性构建智能问答系统,为四川省数字孪生流域物理流域的全映射提供支撑,实现知识的可视化表达、精准查询与智能推荐,为四川省河湖智能管理提供知识性参考。

四川盆地西缘浅层地下水铁、锰含量的空间变异特征

以四川盆地西缘低山丘陵区典型县——名山县为例,采用地统计分析方法,研究了四川盆地西缘低山丘陵区浅层地下水铁、锰含量的空间变异特征。结果表明,研究区浅层地下水铁含量变异较大,局部区域超标现象较为严重,42.86%的样点未达到欧盟生活饮用水水质标准(<0.2mg/L),25%的样点未达到我国和美国生活饮用水水质标准(<0.3mg/L);锰含量总体水平较低,其中94.64%的样点达到我国的生活饮用水水质标准(<0.1mg/L),所有样点均达到世界卫生组织规定的生活饮用水水质标准(<0.4mg/L)。研究区浅层地下水中铁、锰含量空间分布特征基本一致,均呈现出从东北向西南逐渐降低,至名山县城附近又有所上升的趋势,高值区主要出现在东北部一带,低值区主要出现在中南部一带。研究区地下水中铁、锰含量分布特征与区域土壤母质、土壤类型、人为活动等因素密切相关,其中受土壤母质和土壤类型的影响尤为明显。统计结果表明,第四系更新统冰碛物及冰水沉积物(Q2fgL)分布区域地下水铁、锰含量显著高于白垩系夹关组(K2j)、灌口组(K2g),第三系名山群(K1～2mn)等紫色岩分布区域;黄壤下浅层地下水铁、锰含量显著高于紫色土。

套作模式下小型农业机械化技术的运用前景

旱地新三熟麦/玉/豆套作模式可充分利用有效空间,扩大绿色面积,提高光能和土地利用效率,具有较大的经济效益和社会效益,是西南地区近年来重点推广的示范种植栽培模式之一。农业机械化是农业生产力水平的重要标志,是促进农民增收的有效途径,是发展现代农业的重要物质基础,是今后一个时期发展套作技术的主要方向和技术重点。为此,对套作农业机械化技术的相关内容进行了阐述,介绍了有关的套作技术与应用现状,分析了市场需求,明确了机械化在作物套作农业发展中的重要地位和作用。这些对西南地区大力推广应用套作农业机械化技术、解决套作农业生产中效率和效益、产量和品质、增产和增收等问题起到积极的促进作用。

基于改进YOLOv7的草莓成熟度检测方法

【目的】为实现自然环境下草莓及其成熟度的高效准确检测,设计了一款改进的YOLOv7的草莓成熟度检测模型。【方法】模型采用YOLOv7作为基础网络对草莓成熟度进行检测。首先,使用PConv卷积替换原Head部分的3×3卷积以提高检测速度。其次,在部分特征层添加CBAM注意力机制提高模型关注重要信息的能力;再将原本上采样中简单的双线性插值算子替换为CARAFE,增加模型对草莓果实细节的感知能力。最后,利用迁移学习实现草莓数据集的训练和微调。【结果】改进前的模型mAP50为85.6%,改进后的模型mAP50为87.7%,参数量从原来的9.14×10^(6)下降为7.32×10^(6),GFLOPs下降为19.8,提高了检测速度。【结论】改进后的模型在草莓及其成熟度的检测中具有更高的检测精度和速度,可以在实际应用场景中实现草莓果实的生长监测。

食用蕈菌生物工程技术研究进展

本文对食用蕈菌生物工程技术的研究进展进行了综述,着重阐述了基因工程和DNA分子标记技术在食用蕈菌中的应用现状。

融合注意力机制的U型对称网络的医疗辅助算法落地与运用

本文提出了一个融合注意力机制的U型对称网络的医疗辅助算法,用于提高诊断的准确性和效率。利用深度学习技术,对医学影像和病例数据进行自动化分析。本文使用了DRIVE、LiTS和SIIM-ACR等数据集进行训练,在U-Net网络模型的基础上,创新网络编码器和解码器之间引入了注意力模块,以动态聚焦于图像中的关键特征。通过K折交叉验证来评估模型性能,并使用L2权重衰减正则化防止模型过拟合。在系统落地方面,设计了基于Django的医疗辅助小程序平台,用户可以通过微信小程序进入用户界面,实现医疗影像器官分割、在线问诊等功能。管理员则可以通过PC网页端对用户进行管理。该系统具有较高的准确性和效率,可以有效改善医疗资源分配不均的问题。

基于协同考核的软件工程课程教学改革

《软件工程》对软件开发不仅有着重要的理论指导作用,更注重工程化思维能力与实践动手能力的培养。本文详细分析了《软件工程》课程的特点、教学目标及当下教学中存在的问题,提出了基于过程化和协同考核的教学改革方案。实践证明,此方案不仅能让学生把软件工程理论用到实践中,学生也有更多的时间完成一个完整的项目,调动了学生的积极性与主动性。

大学生体质健康测试结果分析与改善策略研究

本文通过运用文献资料、数理统计等研究方法将四川农业大学2014级大学生按照《国家学生体质健康标准(2014年修订)》要求在2015年和2017年所进行的两次体质测试数据进行对比分析,结果显示该校2014级大学生整体体质健康状况不容乐观。虽及格率达到93.76%,但有71.62%是处于及格分数段,良好率21.08%,仅1.06%评分为优秀。针对这一现状进一步具体分析了学生各测试项目得分情况及影响因素并提出相应的改善措施,以期能为大学生体质健康状况的改善提供一定参考。

多目标遗传算法在航空发动机传感器中的稳态分析

为了实现对航空发动机传感器稳态性能参数的精准估计,达到精准仿真分析航空发动机传感器稳态特性的目的,研究基于多目标遗传算法的航空发动机传感器稳态特性仿真分析模型。构建航空发动机传感器稳态特性数学仿真分析模型,运用多目标遗传算法经选择操作、交叉操作、变异操作及个体适应度函数值求取,选出最优组合参数,完成对所构建仿真分析模型的修正,获得修正仿真分析模型,完成稳态特性仿真分析。实验结果表明,该模型修正过程收敛速度高,具有较高的航空发动机传感器稳态性能参数估计精度,针对不同稳态工况下的航空发动机传感器性能参数运算误差始终低于2%,具有稳定且精准的稳态特性仿真分析性能。

深度学习在小麦害虫分类研究中的应用

【目的】基于深度学习的小麦害虫高效识别方法有助于害虫的及时防控,极大程度地保障粮食质量安全。【方法】首先,在IP102小麦害虫数据集的基础上,提出结合增广和Real-ESRGAN超分辨率增强的技术方案,重新制作了高质量小麦害虫数据集:IP-AugESRWheat,有效突破了小麦害虫数据集面临的类别不平衡、规模小、分辨率低的局限。其次,提出轻量高效的ECA-EffV2模型,增强模型对小麦害虫的特征提取能力。【结果】改进前的准确率为72.5%,参数量为21.46 M,改进后准确率达到94.8%,参数量降到17.76 M。【结论】提出的协同增广增强的技术策略及高效轻量的模型为小麦害虫图像识别任务提供了有效的技术方法和数据支撑,对可持续小麦生产和农业生态发展具有重要价值。

基于时效规则的数据修复方法

数据时效性是影响数据质量的重要因素,可靠的数据时效性对数据检索的精确度、数据分析结论的可信性起到关键作用.数据时效不精确、数据过时等现象给大数据应用带来诸多问题,很大程度上影响着数据价值的发挥.对于缺失了时间戳或者时间不准确的数据,精确恢复其时间戳是困难的,但可以依据一定的规则对其时间先后顺序进行还原恢复,满足数据清洗及各类应用需求.在数据时效性应用需求分析的基础上,首先明确了属性的时效规则相关概念,对属性的时效规则等进行了形式化定义;然后提出了基于图模型的时效规则发现以及数据时序修复算法;随后,对相关算法进行了实现,并在真实数据集上对算法运行效率、修复正确率等进行了测试,分析了影响算法修复数据正确率的一些影响因素,对算法进行了较为全面的分析评价.实验结果表明,算法具有较高的执行效率和较好的时效修复效果.

Nisin及其在果蔬制品中的应用

Nisin是一种新型天然食品防腐、保鲜剂,它是目前世界上唯一允许使用在食品防腐方面的抗菌素。本文综述了Nisin的结构、性质、作用机理等,并论述其在蔬菜制品上的应用。

果胶制备的研究进展

介绍了果胶的化学结构及其原料,并结合国内外多年的研究成果,综述了果胶的提取、浓缩、沉淀和干燥的方法。

基于颜色信息的采摘西红柿识别方法

为了使西红柿采摘机器人对采摘区域内的成熟西红柿进行准确识别,提出一种识别方法。通过对自然场景下田间西红柿图像中目标与背景在不同色彩空间的颜色指标进行统计分析,确定采摘对象识别的颜色特征分量,在此基础上结合不同的分割算法进行分割效果的比较,建立基于色差信息的改进Ostu分割算法的识别模型。实验结果表明,该算法对于成熟果的识别准确率可达到98%以上,对绿熟果的识别准确率可达到90%以上。

基于概念图的网络课件与资源库集成

利用概念图进行网络课件与资源库的同构化,提出了“资源库—概念图—网络课件”模型,并结合该模型,研究网络课件和资源库的集成,以充分发挥两者的优势,提高学生使用资源的学习效率。

牛奶中五氯酚钠残留的研究

四川农业大学农场遭受五氯酚钠污染后造成沟水和青饲料中含大量五氯酚钠（ｍｇ／ｋｇ）：１９８２～１９８５年沟水１．７３～５０．０７、提灌站水０．３８～１０．３２、青饲料０．７５～８．８７。五氯酚钠随着乳牛饮水和采食进入机体残留于奶中，残留量１．２１～４０．０８ｍｇ／Ｌ。人食用牛奶后出现毒性反应。通过观察和调查发现，乳牛在五氯酚钠长期毒害下，引起早产死胎和胎儿畸形。１９８２～１９９３年该场产犊３４２头，３１头乳牛早产，产死胎２９头和弱胎６头（弱胎产下即死）。有５头死胎明显畸形。本调查提供了大动物五氯酚钠慢性中毒资料。研究表明，通过对牛奶中五氯酚钠残留分析可及时了解奶中五氯酚钠残留状况。

西红柿采摘机器人视觉系统的设计与研究

设计、开发了西红柿采摘机器人的双目立体视觉系统,为机器人自动化采摘作业提供条件。采用VFW方法进行了实时采集系统的设计;基于成熟西红柿与背景之间颜色特征的差异信息进行图像分割来识别成熟西红柿;在摄像头标定和形心匹配的基础上,通过三维立体重建获取了西红柿果实的空间位置信息。实验结果表明:视觉系统的成熟果识别率可达到98%,图像分割识别整个过程消耗平均时间0.21s;当工作距离小于500mm时,除个别奇异点,测试距离误差绝对值可控制在14mm以内,能较好满足实际工作需要。