检索结果-内蒙古大学图书馆

科学技术与工程 2025年第1期25卷 284-290页

作者：易文龙魏春华张训胜程香平江西农业大学计算机与信息工程学院南昌330045 江西农业大学软件学院南昌330045 江西省科学院应用物理研究所南昌330096

作物茎秆在生长期易发生弯曲变形,给计算机可视化仿真带来挑战。采用微分分析方法,探究茎秆物理应力应变关系,提出柔性茎秆可视化仿真方法。首先建立拉伸、弯曲、剪切和扭转载荷下的茎秆力学模型;其次构建基于半边结构和曲面造型的几何... 详细信息

作物茎秆在生长期易发生弯曲变形,给计算机可视化仿真带来挑战。采用微分分析方法,探究茎秆物理应力应变关系,提出柔性茎秆可视化仿真方法。首先建立拉伸、弯曲、剪切和扭转载荷下的茎秆力学模型;其次构建基于半边结构和曲面造型的几何模型;最后采用C++和OpenGL实现可视化仿真。实验分析不同品种茎秆弯曲应力应变,结果表明该方法可较准确模拟茎秆形变过程,基于物理力学的模型可确保弯曲仿真精度,为选育抗倒伏品种提供新型信息化分析工具。

关键词：作物建模物理力学应力应变计算机仿真可视化

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树莓派自动分类垃圾桶的设计

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福建电脑 2025年第1期41卷 90-93页

作者：华玉峰吴乃宁张茜茜谢文茂刘豪新疆农业大学计算机与信息工程学院乌鲁木齐830052

为解决生活垃圾利用效率低和分类准确率不足的问题,本文设计了一种基于树莓派的自动识别分类垃圾桶。系统以树莓派为运算核心,采用MobilenetV2迁移学习作为图像识别模块,并采用两个舵机作为自动分类模块,同时添加ThingsBoard物联网平台... 详细信息

为解决生活垃圾利用效率低和分类准确率不足的问题,本文设计了一种基于树莓派的自动识别分类垃圾桶。系统以树莓派为运算核心,采用MobilenetV2迁移学习作为图像识别模块,并采用两个舵机作为自动分类模块,同时添加ThingsBoard物联网平台,以便于人员后台管理。测试的结果表明,该设计可对生活中常见的四大类垃圾进行分类,光照条件较好和光照较弱时,准确率分别达到87%和81%以上,具备一定的应用价值。

关键词：垃圾分类树莓派垃圾桶物联网平台

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基于特征融合FRCNet的草地高光谱识别分类研究

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内蒙古师范大学学报(自然科学版) 2025年第2期54卷 159-169页

作者：刘雨珂刘一磊罗小玲郜晓晶潘新内蒙古农业大学计算机与信息工程学院内蒙古呼和浩特010010

为解决高光谱草地识别分类任务中存在的精度低、计算成本高的问题,提出了FRCNet(faster R-CNN,FRC)网络模型。通过无人机搭载高光谱成像仪进行草地平扫拍摄,建立四种类别的草地高光谱数据集。采用高斯滤波器与主成分分析法(principal co... 详细信息

为解决高光谱草地识别分类任务中存在的精度低、计算成本高的问题,提出了FRCNet(faster R-CNN,FRC)网络模型。通过无人机搭载高光谱成像仪进行草地平扫拍摄,建立四种类别的草地高光谱数据集。采用高斯滤波器与主成分分析法(principal component analysis,PCA)对高光谱图像降噪与降维处理,建立主要由FRC模块与FAC模块组成的FRCNet网络模型进行分类任务。实验采用平均精度(average accuracy,AA)、总体精度(overall accuracy,OA)、F1分数与运行时间作为性能指标,并且使用八种方法与FRCNet进行对比实验。结果表明,FRCNet网络表现最好,AA为93.36%,OA为93.49%,F1分数为96.64,较其他方法准确度提高了10%~20%。同时使用三个公开数据集进行对比试验,FRCNet表现最好,准确度提升了2%~20%。研究结果证明,FRCNet网络模型在高光谱草地分类任务中的有效性,可以作为当前高光谱精度低、计算成本高问题的一种高效解决方案。

关键词：高光谱影像分类识别分类特征融合重参数化重聚焦卷积注意力机制

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马文化旅游智能问答平台设计与开发

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计算机时代 2025年第4期 20-24页

作者：张志彬王志琨石立宁宋元杰庄子若张泽宇新疆农业大学计算机与信息工程学院新疆乌鲁木齐830052

针对马文化非物质文化遗产数字化传承的需求,设计并实现马文化旅游智能问答平台。运用OCR技术实现纸质文献的数字化转换与结构化处理,建立涵盖景点、历史、习俗等多维度信息的马文化旅游数据集。采用LlamaIndex框架构建检索增强生成系统... 详细信息

针对马文化非物质文化遗产数字化传承的需求,设计并实现马文化旅游智能问答平台。运用OCR技术实现纸质文献的数字化转换与结构化处理,建立涵盖景点、历史、习俗等多维度信息的马文化旅游数据集。采用LlamaIndex框架构建检索增强生成系统(RAG);融合主流大语言模型的长上下文处理优势,并使用LoRA进行微调,最终开发部署马文化旅游智能问答平台。该平台为游客解答有关旅游景点、历史背景、当地文化习俗等诸多方面的问题,为游客提供即时、便捷的服务,有效提升游客的旅游体验。

关键词： RAG检索增强生成大语言模型 LoRA 马文化旅游问答平台

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基于域自适应NWD-YOLOv5的复杂环境下水稻幼苗计数

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计算机工程 2025年第3期51卷 320-333页

作者：崔金荣叶伟浩郑鸿刘同来齐龙徐勇华南农业大学数学与信息学院广东广州510642 仲恺农业工程学院信息科学与技术学院广东广州510550 华南农业大学水利与土木工程学院广东广州510642 哈尔滨工业大学(深圳)计算机科学与技术学院广东深圳518055

水稻种植初期经常会遇到绿色水藻等干扰微小水稻幼苗计数的复杂环境,使得微小水稻幼苗与背景难以区分,容易造成检测计数模型性能显著下降,然而目前通用的深度学习方法无法应对复杂跨域场景下的水稻幼苗检测计数任务。为此,提出一种基于... 详细信息

水稻种植初期经常会遇到绿色水藻等干扰微小水稻幼苗计数的复杂环境,使得微小水稻幼苗与背景难以区分,容易造成检测计数模型性能显著下降,然而目前通用的深度学习方法无法应对复杂跨域场景下的水稻幼苗检测计数任务。为此,提出一种基于平均教师的域自适应NWD-YOLOv5模型,以解决无人机视角下的复杂环境微小水稻幼苗计数问题。为了提高模型对复杂背景下微小幼苗的检测计数能力,将基于平均教师模型的半监督域自适应训练策略集成到YOLOv5网络中,并且在YOLOv5的损失中使用基于归一化高斯Wasserstein距离(NWD)的预测框度量方法,来提高微小目标的正负样本分配准确性。实验结果表明:与原始的YOLOv5模型相比,改进模型泛化性能大幅提升,mAP@0.5值从60.0%提升到95.9%;与经典目标检测模型相比,所提的域自适应模型在mAP、模型大小和检测速度等指标上均有着较大优势;与传统人工方法相比,所提水稻幼苗计数方法准确率达到98.6%,计数时间仅为人工方法的1/5,决定系数R 2达到了0.9003;所提域自适应模型与监督学习方法Oracle性能接近,并且性能明显优于基准方法Source Only。所提方法可以大幅提高复杂多变环境下水稻植株计数的精度,能够作为水稻作物管理方法的技术支撑。

关键词：水稻幼苗计数平均教师模型目标检测 YOLOv5 多目标跟踪

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基于YOLOv8n+无人机图像的荒漠草原鼠洞检测

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中国农机化学报 2025年第05期 155-161+168页

作者：宋健郁志宏戚桂美解晶晶刘志兴王涛内蒙古农业大学机电工程学院内蒙古师范大学计算机科学技术学院

鼠洞密度是草原退化的重要参考指标，也是鼠害程度的标准之一。针对传统鼠洞检测劳动强度大、工作效率低的问题，提出基于Yolov8n+和无人机图像的鼠洞检测方法。首先，无人机搭载可见光传感器采集RGB图像，对图像进行标注制作鼠洞数据... 详细信息

鼠洞密度是草原退化的重要参考指标，也是鼠害程度的标准之一。针对传统鼠洞检测劳动强度大、工作效率低的问题，提出基于Yolov8n+和无人机图像的鼠洞检测方法。首先，无人机搭载可见光传感器采集RGB图像，对图像进行标注制作鼠洞数据集。然后，统计鼠洞尺度区间优化YOLOv8n网络结构：剔除冗余的检测头，精简网络结构；保留深层与浅层之间的信息交互通道。最后，采用目标检测评价指标从检测精度和模型复杂度两个方面对YOLOv8n+进行评估。结果表明：YOLOv8n+对鼠洞的平均检测精度为98.6%,模型体积为3.2 MB,检测速度为172.42 FPS。相比于YOLOv8n和其他主流算法，YOLOv8n+在检测精度和检测速度上表现最好，表明YOLOv8n+能够实现对鼠洞精确、高效的检测，满足现实场景下无人机低空遥感对鼠洞的检测要求，弥补传统方法的不足，提高鼠洞监测的实时性和灵活性。

关键词：荒漠草原鼠洞无人机目标检测鼠害监测

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数字经济赋能乡村振兴的组态及路径分析——以江西省为例

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农林经济管理学报 2025年第1期24卷 45-54页

作者：沈俊鑫赵卉紫彭媛昆明理工大学管理与经济学院云南昆明650093 江西农业大学计算机与信息工程学院江西南昌330045

基于2018—2022年江西省11个地级市面板数据,采用动态QCA方法,融合多理论视角,探索数字经济赋能乡村振兴的必要条件与组态路径。结果表明:单一数字经济要素并不构成乡村振兴的必要条件,但产业数字化要素的必要性逐年上升,日益成为推动... 详细信息

基于2018—2022年江西省11个地级市面板数据,采用动态QCA方法,融合多理论视角,探索数字经济赋能乡村振兴的必要条件与组态路径。结果表明:单一数字经济要素并不构成乡村振兴的必要条件,但产业数字化要素的必要性逐年上升,日益成为推动乡村发展的关键因素;存在“数据赋能型创新驱动模式”和“技术赋能型政企协同驱动模式”两类高水平乡村振兴组态路径,两者均强调动力与保障的协同作用,共同塑造乡村振兴的双重驱动机制;过度依赖数字化治理会导致乡村治理“形式化”,进而制约乡村发展。据此,建议深度融合“数字外嵌力量”与“乡村内在基础”,打造“乡村产业数字化中心”,并加快形成数字经济多元要素协同发展合力,因地制宜地应用“动力+保障”策略,打好“组合拳”,推动乡村全面振兴。

关键词：数字经济乡村振兴组态效应动态QCA

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RDG-Net:基于双阶段解码器的结直肠息肉图像分割模型

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中国医学物理学杂志 2025年第1期42卷 52-58页

作者：谭山湖郭小燕魏伟一甘肃农业大学信息科学技术学院甘肃兰州730070 西北师范大学计算机科学与工程学院甘肃兰州730070

基于深度学习的息肉图像分割可以有效帮助医生评估癌前病变,本文针对结直肠息肉图像中息肉边界不清晰时分割效果不佳、对新样本范化能力不足的问题,提出一种基于双阶段解码器的结直肠息肉图像分割模型RDG-Net。该模型采用Res2Net-50作... 详细信息

基于深度学习的息肉图像分割可以有效帮助医生评估癌前病变,本文针对结直肠息肉图像中息肉边界不清晰时分割效果不佳、对新样本范化能力不足的问题,提出一种基于双阶段解码器的结直肠息肉图像分割模型RDG-Net。该模型采用Res2Net-50作为编码器以提高图像分割精度。解码器分为两个阶段,第一阶段利用4层多尺度特征聚合模块整合不同阶段编码器提取的特征,第二阶段通过3层并行卷积融合模块增强解码器第一阶段输出的图像特征并解码至更高分辨率作为模型的最终输出结果。采用CVC-ClinicDB和Kvasir-SEG数据集的训练集数据进行模型训练,并采用CVCClinicDB与Kvasir-SEG数据集以及未参与训练的CVC300和ETIS-LaribPolypDB数据集分别对模型进行测试。测试结果显示,CVC-ClinicDB与Kvasir-SEG数据集上准确率、精确度、召回率、Dice系数、交并比和F2的平均值分别为98.41%、94.25%、92.62%、93.42%、87.69%、92.93%,CVC300和ETIS-LaribPolypDB数据集上各评价指标的平均结果分别为99.05%、87.79%、89.13%、88.39%、79.33%、88.82%。实验结果表明RDG-Net模型在结直肠息肉区域的分割任务中表现出色,在新数据集上表现出较好的泛化能力。

关键词：图像分割结直肠息肉多尺度特征聚合并行卷积

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母牛发情精准感知与智能鉴定技术研究进展、问题与挑战

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智慧农业(中英文) 2025年

作者：张志勇曹姗姗孔繁涛刘继芳孙伟新疆农业大学计算机与信息工程学院中国农业科学院农业信息研究所中国农业科学院农业经济与发展研究所

[目的/意意义义]母牛发情监测与鉴定是牧场养殖繁育管理的重要内容，直接决定了牛群发情率等繁殖力指标统计的客观性与可靠性，对持续改进饲养管理方法、提升牛场管理水平、提高牛群数量和质量等工作至关重要。文章旨在为肉牛/奶牛养殖... 详细信息

[目的/意意义义]母牛发情监测与鉴定是牧场养殖繁育管理的重要内容，直接决定了牛群发情率等繁殖力指标统计的客观性与可靠性，对持续改进饲养管理方法、提升牛场管理水平、提高牛群数量和质量等工作至关重要。文章旨在为肉牛/奶牛养殖业的科学管理和现代化生产新技术研究提供参考，亦为中国精准畜牧智慧养殖关键技术研发提供理论方法借鉴。[进展]在阐述母牛正常发情与异常发情典型特征的基础上，以发情期生理体征和行为特征关键参数监测与诊断为主线，从基于单因子信息处理和多因子信息融合的技术方法视角，系统性分类总结了物联网、大数据和人工智能等新一代信息技术驱动下的母牛发情监测与鉴定技术的研究进展、发展脉络和方法路径。[结论/展展望望]从系统实用性、稳定性和环境适应性，以及设备成本效益、操作简便性等综合多方面因素的角度，探讨了数字畜牧业高质量发展背景下进一步深化研究母牛发情精准感知与智能鉴定技术亟待解决的若干关键问题，包括提高弱发情条件下监测精准性、突破复杂背景噪声中的音频提取与声纹构建技术难题、提升计算机视觉监测技术的适应能力，以及构建多模态信息融合的综合监测鉴定模型等问题，并针对性论述了上述系列问题对当前技术研究带来的诸多挑战。

关键词：母牛发情发情监测发情鉴定生理体征行为模式智慧育种

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基于大语言模型的代码级量子线路生成

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中国科学:物理学、力学、天文学 2025年第4期55卷 151-160页

作者：何志敏李国弘司徒浩臻周燕郑盛根李绿周佛山大学电子信息工程学院佛山528225 佛山大学计算机与人工智能学院佛山528225 华南农业大学数学与信息学院(软件学院) 广州510642 广东省工业智能检测技术重点实验室佛山528225 粤港澳大湾区(广东)量子科学中心深圳518045 中山大学计算机学院量子计算与软件研究所广州510006

大语言模型基于深度学习技术,通过海量文本数据进行训练,能够理解和生成自然语言,被广泛应用于机器翻译、文本生成、问答系统等多种自然语言处理任务.本文提出了一种基于大语言模型的代码级量子线路生成方法,通过对现有开源大语言模型... 详细信息

大语言模型基于深度学习技术,通过海量文本数据进行训练,能够理解和生成自然语言,被广泛应用于机器翻译、文本生成、问答系统等多种自然语言处理任务.本文提出了一种基于大语言模型的代码级量子线路生成方法,通过对现有开源大语言模型进行微调,使其能够生成符合用户需求的量子线路代码,为量子线路生成提供了一种高效且高性能的解决方案.模拟结果表明,该方法只需少量训练数据即可生成准确的量子线路代码.本文为量子线路设计提供了新思路,展现出大语言模型在量子编程和量子算法自动化领域的潜力,为量子人工智能的深入研究和实践提供基础.

关键词：量子线路大语言模型量子人工智能

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