检索结果-内蒙古大学图书馆

农业工程学报 2025年第1期41卷 1-11页

作者：赵春江马晨李瑾王小萌北京市农林科学院信息技术研究中心北京100097 国家农业信息化工程技术研究中心北京100097

作为丘陵山地种植历史最久、种植面积最广、产量最高的农作物,水稻耕种收综合机械化水平的提升对于推进整个丘陵山地农业机械化全程全面高质量发展意义重大。该文以丘陵山地水稻机械化关键技术为“切口”,在梳理国内丘陵山地的特征与丘... 详细信息

作为丘陵山地种植历史最久、种植面积最广、产量最高的农作物,水稻耕种收综合机械化水平的提升对于推进整个丘陵山地农业机械化全程全面高质量发展意义重大。该文以丘陵山地水稻机械化关键技术为“切口”,在梳理国内丘陵山地的特征与丘陵山地水稻机械化发展现状的基础上,围绕水稻耕、种、收等主要环节的生产机械化开展技术前沿与态势分析,剖析国内外水稻机械化技术装备研发差距,提出不同环节下国内丘陵山地水稻机械化发展面临的挑战,并展望未来丘陵山地水稻机械化发展态势,以期为推动水稻全程全域生产机械化水平提升、补齐丘陵山地农机化发展短板、建设现代农业强国提供新思路、新方向。研究表明:1)2022年国内丘陵山地水稻耕种收综合机械化率为80.8%,并且在不同的环节间、地区间发展不平衡不充分;2)与先进国家相比,国内的水稻耕种收机械研发与应用起步较晚、基础不牢、产品的综合性能不高,特别是针对丘陵山地的轻量、高效、高稳定性的水稻耕种收机械相对匮乏,发动机高功率低排放设计制造技术、刀具抗损降耗优化设计技术、车架轻量化设计技术等关键技术仍有待进一步攻克;3)轻量化、智能化、绿色化等是未来国内丘陵山地水稻生产作业装备发展方向与趋势。

关键词：丘陵山地水稻机械化关键技术主要挑战未来趋势

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深松作业质量多维度综合评价方法研究

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农业机械学报 2025年第4期56卷 81-86+97页

作者：王培张安琪安晓飞尹彦鑫王虹孟志军北京市农林科学院智能装备技术研究中心国家农业信息化工程技术研究中心北京市密云区农业农村局

针对深松作业质量评价指标单一、横向比较偏差显著等问题,通过在农机上装载智能终端设备,采集农机作业GNSS、作业深度等信息,基于最小-最大归一化法,分析深松作业面积、作业效率、作业覆盖率、作业深度达标率、作业时间利用率等深松作... 详细信息

针对深松作业质量评价指标单一、横向比较偏差显著等问题,通过在农机上装载智能终端设备,采集农机作业GNSS、作业深度等信息,基于最小-最大归一化法,分析深松作业面积、作业效率、作业覆盖率、作业深度达标率、作业时间利用率等深松作业特征向量,并基于专家打分的调查问卷法确定特征向量权重,构建深松作业质量指数(AMQI),评估深松作业综合质量。2022年在黑龙江省红星农场开展深松作业质量监测实验,通过对33台不同深松设备跟踪分析,并与传统分析方法进行对比,结果表明,归一化特征向量消除不同特征间量纲影响,反映农机特征大小分布,AMQI也反映深松作业综合质量,与达标面积评价法相比,评级维度更多,且评价更加全面和科学,可以为农机作业评价提供数据支撑。

关键词：深松作业作业质量特征向量归一化处理

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多方引导前景增强的行人重识别方法

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浙江大学学报(工学版) 2025年第5期59卷 929-937页

作者：刘俊婧郑宛露郭子强王少荣北京林业大学信息学院北京100083 国家林业草原林业智能信息处理工程技术研究中心北京100083 北京市虚拟仿真与可视化工程技术研究中心北京100871

为了解决行人重识别模型性能对背景环境因素过于依赖的问题,提出多方引导前景增强的行人重识别方法.该方法通过掩码引导增强和自增强策略,提升了模型对行人前景的关注,同时保留一定的背景信息,有效减轻了对背景信息的依赖,增强了模型的... 详细信息

为了解决行人重识别模型性能对背景环境因素过于依赖的问题,提出多方引导前景增强的行人重识别方法.该方法通过掩码引导增强和自增强策略,提升了模型对行人前景的关注,同时保留一定的背景信息,有效减轻了对背景信息的依赖,增强了模型的泛化能力.在骨干网络中引入瓶颈优化模块,利用空洞卷积,在保持原有参数规模的前提下,有效增大了模型的感受野,提升了模型的整体性能.实验结果表明,提出的模型在Market1501和DukeMTMC_reID数据集上分别取得了95%和88.3%的Rank-1准确率.验证了多方引导前景增强的行人重识别方法的有效性,通过前景增强并结合一定的背景信息,有效提升了基线模型的性能.

关键词：行人重识别人体解析背景变化前景增强掩码引导增强

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阻燃离子液体制备与应用研究进展

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复合材料学报 2025年第4期42卷 1701-1721页

作者：杨英王兴龙申纯宇李翠利汤建伟刘咏刘鹏飞丁俊祥申博王保明郑州大学生态与环境学院郑州大学化工学院国家钙镁磷复合肥技术研究推广中心河南省减污降碳协同工程技术研究中心

随着高分子材料科学技术的发展，已被广泛应用的塑料、橡胶等高分子材料因其阻燃性能差，容易引发火灾而受到越来越多的关注。阻燃材料具有耐高温、减少燃烧物产生、降低火焰传播速度和烟雾量的特性，离子液体(Ionic liquids,ILs)由于... 详细信息

随着高分子材料科学技术的发展，已被广泛应用的塑料、橡胶等高分子材料因其阻燃性能差，容易引发火灾而受到越来越多的关注。阻燃材料具有耐高温、减少燃烧物产生、降低火焰传播速度和烟雾量的特性，离子液体(Ionic liquids,ILs)由于其高热稳定性和气相阻燃、抑制自由基等反应能力，具有有效抑制火焰蔓延的特性，成为了新型的阻燃材料。因其阴阳离子的结构可调控性、环境友好性等特点，逐渐应用于阻燃领域。简要介绍了离子液体的种类，制备方法以及其阻燃机制，接着围绕离子液体在聚合物、纺织物与电子材料等各种高分子材料中的阻燃应用进行了详细介绍，最后对离子液体在阻燃应用方面的发展做出了展望。

关键词：离子液体阻燃制备机制高分子材料

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结合对抗训练和注意力机制的蔬菜种植领域命名实体识别

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计算机工程与应用 2025年第9期61卷 343-352页

作者：胡乔赵春江吴华瑞缪祎晟郭旺江苏大学农业工程学院江苏镇江212013 国家农业信息化工程技术研究中心北京100097 北京市农林科学院信息技术研究中心北京100097 农业农村部数字乡村技术重点实验室北京100097

针对复杂语境下的蔬菜种植领域命名实体识别任务中存在实体分布不均衡、实体边界不清晰和语义关联不足等问题,提出一种基于对抗训练和多头自注意力机制的蔬菜种植领域命名实体识别模型。以番茄为研究对象,采用ALBERT(a lite BERT)提取... 详细信息

针对复杂语境下的蔬菜种植领域命名实体识别任务中存在实体分布不均衡、实体边界不清晰和语义关联不足等问题,提出一种基于对抗训练和多头自注意力机制的蔬菜种植领域命名实体识别模型。以番茄为研究对象,采用ALBERT(a lite BERT)提取语料动态词向量,结合对抗训练对词向量扰动生成对抗样本并集成为嵌入层输出,缓解农业数据不平衡问题;在特征提取层中通过引入多头自注意力机制对BiLSTM提取的序列特征进一步优化权重分布,更多关注边界信息,加强文本语义关联;最后采用条件随机场解码标注序列。在由8个类别和5542条标注样本构建的语料库Veg-Tomato上进行了实验。结果表明,该模型的精确率、召回率和F1值分别达89.26%、85.77%、87.48%,较最优基线模型提高了0.69、3.56、2.21个百分点,在小样本数据上仍能表现较高的识别精度,适用于蔬菜种植领域命名实体识别任务。

关键词：蔬菜种植命名实体识别 ALBERT 对抗训练多头自注意力

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基于氮掺杂石墨烯量子点的便携式猪肉新鲜度实时荧光检测系统研究

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农业机械学报 2025年第4期56卷 512-521页

作者：史策侯梦园杨信廷吉增涛许倩郭东起北京市农林科学院信息技术研究中心华中农业大学工学院国家农业信息化工程技术研究中心农产品质量安全追溯技术及应用国家工程实验室农业农村部农产品冷链物流技术重点实验室塔里木大学食品科学与工程学院

提出了一种新型的便携式实时荧光检测系统,旨在实现生鲜猪肉新鲜度的实时检测。该系统主要由两大部分组成:氮掺杂石墨烯量子点（N-GQDs）荧光纳米材料的研究和便携式荧光检测装置的创制。通过透射电子显微镜、傅里叶变换红外光谱和X射... 详细信息

提出了一种新型的便携式实时荧光检测系统,旨在实现生鲜猪肉新鲜度的实时检测。该系统主要由两大部分组成:氮掺杂石墨烯量子点（N-GQDs）荧光纳米材料的研究和便携式荧光检测装置的创制。通过透射电子显微镜、傅里叶变换红外光谱和X射线光电子能谱等技术对N-GQDs形貌、结构和表面官能团进行分析,证实NGQDs被成功合成;探讨了N-GQDs的光学特性,证明了N-GQDs对胺类物质具有优异的灵敏度和选择性;通过响应机理分析,表明N-GQDs与NH3之间产生了静态猝灭效应。便携式荧光传感器检测装置包括硬件设计和软件设计,主要包含5个模块,分别是光源激发模块、荧光检测模块、温湿度检测模块、无线通讯模块和阈值报警模块;通过无线通讯模块将检测数据实时传输至手机APP和上位机,实现了数据的可视化和存储。将N-GQDs荧光纳米材料与便携式荧光检测装置结合开发了便携式实时荧光猪肉新鲜度检测系统,并在生鲜猪肉中进行了系统性能实验验证。实现冷藏（4℃）和室温（25℃）条件下猪肉TVB-N含量精准检测并表现出优异的线性关系(R25℃2=0.97,R4℃2=0.92)。

关键词：猪肉新鲜度氮掺杂石墨烯量子点荧光检测装置实时检测便携式

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牡蛎供应链生物风险因子溯源隐私数据加密共享方法研究

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农业机械学报 2025年第05期56卷 577-588页

作者：孙传恒张军罗娜徐大明陈枫邢斌上海海洋大学信息学院农产品质量安全追溯技术及应用国家工程研究中心国家农业信息化工程技术研究中心

牡蛎农产品在市场流通过程中可能携带传带性病毒、细菌等生物风险因子，已在多个国家引发频繁的生物安全事件。生物风险检测数据具有显著的隐私性特点，风险检测信息的不当泄露会造成公共卫生安全威胁。提出了一种基于区块链的牡蛎供应... 详细信息

牡蛎农产品在市场流通过程中可能携带传带性病毒、细菌等生物风险因子，已在多个国家引发频繁的生物安全事件。生物风险检测数据具有显著的隐私性特点，风险检测信息的不当泄露会造成公共卫生安全威胁。提出了一种基于区块链的牡蛎供应链生物风险因子隐私数据加密共享方法，通过对供应链中各个环节生物风险因子检测的数据进行加密上链存储，保证数据安全共享，风险源头可追溯。该方法基于属性的可搜索加密算法对生物风险因子检测数据进行访问控制和隐私保护，并构建加密倒排索引进行查询效率的优化，通过可搜索加密算法和倒排索引的结合实现快速定位到相关风险批次货物的详细数据。实验测试结果表明，生物风险检测数据关键词的加密时间平均为31 ms,陷门生成时间平均为32 ms,可搜索密文与陷门的匹配时间平均为16 ms。监管者通过密文倒排索引查询风险牡蛎农产品相关数据的平均时间为385 ms,并基于以太坊区块链平台构建了原型系统，实现生物风险因子密文隐私数据上链存储和追溯查询等功能，结果表明该方法能够满足牡蛎供应链隐私数据共享场景需求，为牡蛎生物风险监管提供技术支撑。

关键词：区块链生物风险因子溯源可搜索加密倒排索引

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基于小样本学习的鳞翅目害虫图像识别方法

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农业机械学报 2025年第2期56卷 402-410页

作者：杨信廷周子洁李文勇陈晓王慧于合龙吉林农业大学信息技术学院长春130118 北京市农林科学院信息技术研究中心北京100097 国家农业信息化工程技术研究中心北京100097 上海海洋大学信息学院上海201306 山东农业大学信息科学与工程学院泰安271018

针对面对害虫数据稀缺的实际场景时,现有害虫图像识别方法容易出现过拟合导致模型表达能力不足的问题,本研究提出了一种结合度量学习和迁移学习的小样本田间害虫图像分类识别方法。首先,使用ECA-Pyramid-ResNet12模型在mini-ImageNet数... 详细信息

针对面对害虫数据稀缺的实际场景时,现有害虫图像识别方法容易出现过拟合导致模型表达能力不足的问题,本研究提出了一种结合度量学习和迁移学习的小样本田间害虫图像分类识别方法。首先,使用ECA-Pyramid-ResNet12模型在mini-ImageNet数据集上进行预训练;其次,在度量模块中添加ECA通道注意力机制,通过捕捉通道间的依赖关系来增强害虫的图像特征表示;然后,使用特征金字塔结构来捕获害虫图像的局部特征和害虫的多尺度特征;最后,利用20类自建鳞翅目害虫图像作为元数据集,对模型进行元训练和元测试。实验结果表明,在3-way 5-shot和5-way 5-shot条件下,本文模型准确率分别达到91.16%和87.26%,比SSFormers、DeepBDC方法分别提高4.58、1.35个百分点。提出的模型有效提升了小样本学习中目标图像特征的表达能力,能够为数据稀缺场景下的田间害虫自动识别提供方法参考。

关键词：害虫识别小样本学习迁移学习度量学习通道注意力机制金字塔全卷积网络

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低介电有机硅材料的研究进展

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化工新型材料 2025年

作者：向略李霞杨佳祺张叶琴中蓝晨光化工研究设计院有限公司国家有机硅工程技术研究中心

随着5G通讯技术的飞速发展，电子设备需要更高的信号传输速率以及更低的信号延迟，具有低介电常数与低介电损耗特征的介质材料在高频通讯组件中具有广阔的应用前景。综述了近年来国内外低介电有机硅材料的研究进展，总结了降低有机硅材... 详细信息

随着5G通讯技术的飞速发展，电子设备需要更高的信号传输速率以及更低的信号延迟，具有低介电常数与低介电损耗特征的介质材料在高频通讯组件中具有广阔的应用前景。综述了近年来国内外低介电有机硅材料的研究进展，总结了降低有机硅材料介电常数的主要方法：降低分子极化率和减少单位体积内极化分子的数量，并展望了未来低介电有机硅材料的发展方向。

关键词：有机硅材料低介电常数低介电损耗偶极子聚合物

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基于双维信息与剪枝的中文猕猴桃文本命名实体识别方法

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智慧农业(中英文) 2025年第1期7卷 44-56页

作者：齐梓均牛当当吴华瑞张礼麟王仑峰张宏鸣西北农林科技大学信息工程学院陕西杨凌712100 国家农业信息化工程技术研究中心北京100097 北京市农林科学院信息技术研究中心北京100097 农业农村部数字乡村技术重点实验室北京100097

[目的/意义]中文猕猴桃文本在段落上下文主题与字符间的左右关系中,展现出垂直与水平双维度特性。若能充分利用中文猕猴桃文本的双维特性,将有助于进一步提升命名实体识别的识别效果。基于此,提出了一种基于双维信息与剪枝的命名实体识... 详细信息

[目的/意义]中文猕猴桃文本在段落上下文主题与字符间的左右关系中,展现出垂直与水平双维度特性。若能充分利用中文猕猴桃文本的双维特性,将有助于进一步提升命名实体识别的识别效果。基于此,提出了一种基于双维信息与剪枝的命名实体识别方法,命名为KIWI-Coord-Prune(kiwifruit-CoordKIWINER-PruneBiLSTM)。[方法]通过设计CoordKIWINER与PruneBi-LSTM两个模块,对中文猕猴桃文本中的双维信息进行精准处理。其中CoordKIWINER模块能够显著提升模型捕捉复杂和嵌套实体的能力,从而生成涵盖更多文本信息的加强字符矢量;PruneBi-LSTM模块在上一模块的基础上,加强了模型对重要特征的学习与识别能力,从而进一步提升了实体识别效果。[结果和讨论]在自建数据集KIWIPRO和四个公开数据集人民日报(People's Daily)、ClueNER、Boson,以及ResumeNER上进行试验,并与LSTM、Bi-LSTM、LR-CNN、Softlexicon-LSTM,以及KIWINER五个先进模型进行对比,本研究提出的方法在5个数据集上分别取得了较好的F1值,分别为89.55%、91.02%、83.50%、83.49%和95.81%。[结论]与现有方法相比,本研究提出的方法不仅能够有效提升中文猕猴桃领域文本的命名实体识别效果,且具有一定的泛化性,同时也能够为相关知识图谱和问答系统的构建等下游任务提供技术支持。

关键词：中文命名实体识别猕猴桃文本自建数据集多维度注意力机制剪枝深度学习文本特征增强

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