简介：摘要 : 为提高现有苹果目标检测模型在硬件资源受限制条件下的性能和适应性，实现在保持较高检测精度的同时，减轻模型计算量，降低检测耗时，减少模型计算和存储资源占用的目的，本研究通过改进轻量级的 MobileNetV3网络，结合关键点预测的目标检测网络（ CenterNet），构建了用于苹果检测的轻量级无锚点深度学习网络模型（ M-CenterNet），并通过与 CenterNet和单次多重检测器（ Single Shot Multibox Detector， SSD）网络比较了模型的检测精度、模型容量和运行速度等方面的综合性能。对模型的测试结果表明，本研究模型的平均精度、误检率和漏检率分别为 88.9%、 10.9%和 5.8%；模型体积和帧率分别为 14.2MB和 8.1fps；在不同光照方向、不同远近距离、不同受遮挡程度和不同果实数量等条件下有较好的果实检测效果和适应能力。在检测精度相当的情况下，所提网络模型体积仅为 CenterNet网络的 1/4；相比于 SSD网络，所提网络模型的 AP提升了 3.9%，模型体积降低了 84.3%；本网络模型在 CPU环境中的运行速度比 CenterNet和 SSD网络提高了近 1倍。研究结果可为非结构环境下果园作业平台的轻量化果实目标检测模型研究提供新的思路。

简介：本研究以内蒙古锡林郭勒盟苏尼特右旗短花针茅荒漠草原为研究对象,采用分层取样技术,分别对碱韭和短花针茅为主的草地植物群落进行调查（测定指标为高度、盖度、密度和地上现存量）,获得禾本科为主、碱韭为主以及由二者构成的复合样本数据。通过MATLAB软件平台,把植物群落的数量特征（高度、盖度和密度）作为输入因子,以群落现存量作为输出因子来建立BP神经网络模型,并对预测结果进行检验。结果显示,禾本科为主、碱韭为主以及由二者构成的复合样本,采用BP神经网络平均预测准确率分别为94.1%,92.98%,91.01%。因此,BP神经网络可作为草地植物群落地上现存量模拟与预测的有效工具之一。采用BP神经网络对不同草地植物类群进行模拟和预测可能会存在差异,但这种差异会随着样本容量的增大或训练精度的增加而弱化。

简介：本文首次报告人参皂甙Rh2对正常小鼠和犬的神经系统、呼吸系统、心血管系统的影响研究.结果证实:经口给药后,未见明显差异.提示作为一种新的抗癌药物或作为预防保健药应用时,对神经、呼吸、心血管系统将不会产生毒副作用.

简介：目的:探讨七叶神安滴丸中枢神经的药理作用.方法:采用小鼠扭体试验、光电法小鼠自法活动及戊巴比妥钠小鼠睡眠时间测定试验,观察七叶神安滴丸的镇痛、镇静、催眠作用.结果:七叶神安滴丸不同剂量均可抑制小鼠的扭体痛反应、明显减少小鼠的自法活动、延长小鼠的睡眠时间.结论:七叶神安滴丸具有镇痛、镇静、催眠作用.

简介：摘要 : 水肥一体化自动装备的使用能够有效提高水肥资源利用率，但需要在作业前获知作物的营养状况及水肥需求量，而通过人工手持测量仪器来获取这些信息，存在着时效性差和劳动强度大等缺点。针对以上问题，本研究以常见的作物玉米为研究对象，使用大疆精灵Ⅲ无人机携带 RedEdge-M多光谱相机在田间上空采集玉米多光谱图像，同时使用 YLS-D系列植株营养测定仪测量玉米植株的氮素和水分含量等营养信息，根据这些信息将采集的图像分为 3个等级（每个等级共包含 530幅五通道图像，其中 480幅作为训练集， 50幅作为验证集），提出了一种基于卷积神经网络的玉米作物营养状况识别方法。并基于 TensorFlow深度学习框架搭建了 ResNet18卷积神经网络模型，通过向模型输入彩色图像数据和五通道多光谱图像数据，分别训练出适合于彩色图像和多光谱图像的玉米植株营养状况等级识别模型。试验结果表明：训练后的模型能够识别玉米作物的彩色图像和多光谱图像，能够输出玉米的营养状况等级和 GPS 信息，识别彩色图像模型在验证集的正确率为 84.7%，识别多光谱图像模型在验证集的正确率为 90.5%，模型训练平均时间为 4.5h，五通道图像识别平均用时为 3.56s。该识别方法可快速无损地获取玉米作物的营养状况，为有效提高水肥资源利用率提供了方法和依据。

简介：全球气候变化引起人们对森林碳固定作用的关注。碳存储速率依赖于生态系统流通量（光合作用和生态系统呼吸）,量化为净生态系统二氧化碳交换。在没有密集采样点的情况下,我们需要采用估测森林净生态系统交换的方法准确地估计林分水平和更大尺度的碳固定量。本文通过祸合遥感估算的叶面积指数和生长过程拟合模型,估计了佛罗里达州内9770公顷湿地松人工林一年里净生态系统交换总量。地面图神经网络模型和陆地卫星数据估计的森林叶面积指数平均值是1.06（数值范围0-3.93,包括森林边界）。输入神经网络叶面积指数值,湿地松拟合模型（SPM2）估计的森林净生态交换值在-5.52Mg·hm^-2·a^-1到11.06Mg·hm^-2·a^-1之间,平均值是3.47Mg·hm^-2·a^-1。年总的碳储量是33920t,约合3.5t/hm^2。估计的叶面积指数和森林净生态交换均对对施肥高度敏感。