【摘 要】
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为解决温室叶菜子叶期幼苗生长密集情况下的图像识别问题,提出一种密集连接型D-YOLOv3检测网络。该网络以YOLOv3为基础构建主干网络,改进检测结构和损失函数。以穴盘培育的油菜幼苗为例展开一系列试验。首先确定了YOLOv3和D-YOLOv3检测网络中损失函数的修正系数;其次通过构建的几种检测网络的对比试验验证了对YOLOv3主干网络、检测结构和损失函数改进的有效性,D-YOLOv3的幼苗检测精度
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为解决温室叶菜子叶期幼苗生长密集情况下的图像识别问题,提出一种密集连接型D-YOLOv3检测网络。该网络以YOLOv3为基础构建主干网络,改进检测结构和损失函数。以穴盘培育的油菜幼苗为例展开一系列试验。首先确定了YOLOv3和D-YOLOv3检测网络中损失函数的修正系数;其次通过构建的几种检测网络的对比试验验证了对YOLOv3主干网络、检测结构和损失函数改进的有效性,D-YOLOv3的幼苗检测精度高达93.44%,检测时间低至12.61 ms,与YOLOv3相比精度提升9.4个百分点,时间降低4.0
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秋天的一大花事就是牵牛花盛开,它们高举五颜六色的喇叭,滴滴答答吹响秋天的旋律.rn我们常常把开成喇叭状的旋花科植物通通叫做“喇叭花”,其实喇叭花也分好多种,一起细细看来.
我住渌江风光带,买了二楼大户型的房子,赠送阳台三四十平方米,我们将它制作成阳光房.本来上面是玻璃的,装好没几天,高空石子坠破了两块玻璃,安全起见,干脆装成了不锈钢板,下面用浅黄色的帆布镶嵌在顶上,加上浅黄底色金黄条纹的窗帘,整个阳台的格调感觉很温馨.靠南的一堵墙全部是由玻璃构架而成,阳光一大把“输送”进来,下午太阳西斜时更厉害.我种的花草植物都长得壮实,外面还留了十多个平方米没有封起来,更被我种得绿意盈盈,花香四溢.站在阳台上可以看见清澈的渌江水欢快地流淌着,河岸两边的花草植物随着春夏秋冬的更替而变换着“
摘要： 运用优化后的CRISPR/Cas9基因编辑载体，创建了2个不同的拟南芥脂肪酸去饱和酶6基因（ AtFAD6 ）突变体，其 AtFAD6 基因的保守位点氨基酸序列均发生变化，同时终止密码子被提前引入，基因功能丧失。脂肪酸组分分析结果显示，这2种突变体的叶片中单不饱和脂肪酸 16∶ 1和 18∶ 1大量积累，多不饱和脂肪酸 16∶ 3和 18∶ 3含量则大幅下降，同时伴随着叶片发黄、地上部生物
摘要： 為明确黄淮稻区早熟水稻品种（品系）的稻瘟病抗性，对145份黄淮稻区早熟水稻品种（品系）进行连续2年的接种鉴定，并利用 Pi-ta 、 Pi-b 、 Pi-km 、 Pi-54 、 Pi-5 和 Pi-gm 6个抗病基因的分子标记进行抗稻瘟基因型检测。抗性基因在检测品种（品系）中的分布结果表明，抗性基因 Pi-b 分布比例最高，检出率为57.9%，其次是抗性基因 Pi-km、Pi-ta、Pi
针对传统CNN (Convolutional neural network)模型存在训练参数量大而无法应用于硬件条件受限的场合这一问题,本研究提出一种轻量级CNN农作物病害识别模型,能够在保证模型识别准确率情况下简化模型结构,扩大模型的适用场景。设计1个深度卷积模块作为基本卷积单元,2个深度卷积模块和1个批归一化层组成1个残差块作为残差单元,以残差单元作为基本元素设计一个轻量级CNN农作物病害识别
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