检索结果-内蒙古大学图书馆

计算机应用 2021年第4期41卷 1005-1011页

作者：秦丽郝志刚李国亮华中农业大学信息学院武汉430070 湖北省农业大数据工程技术研究中心(华中农业大学) 武汉430070

国家食品安全标准(NFSS)既是食品生产者的操作规范,也是食品安全监督的执法准绳。然而,NFSS种类繁多,它们涉及内容广泛,且相互引用关系复杂。为了系统地研究NFSS的内容与结构,对NFSS进行了知识抽取与引用关系挖掘。首先,利用知识图谱(KG... 详细信息

国家食品安全标准(NFSS)既是食品生产者的操作规范,也是食品安全监督的执法准绳。然而,NFSS种类繁多,它们涉及内容广泛,且相互引用关系复杂。为了系统地研究NFSS的内容与结构,对NFSS进行了知识抽取与引用关系挖掘。首先,利用知识图谱(KG)技术提取了标准文件的内容与标准文件之间的引用关系,以这些提取出来的内容作为三元组来构建NFSS知识图谱。然后将这个知识图谱与人工构建的基于危害分析关键控制点(HACCP)标准的食品生产过程本体相关联,使食品安全标准与相关的食品生产过程可以建立联系。同时利用Louvain社区发现算法对图谱中的标准引用网络进行分析,发现了在NFSS中引用度较高的标准及其类型。最后,利用gStore的应用程序接口(API)和Django搭建了一个问答系统,实现了基于自然语言的知识检索与推理,可以在指定需求下查询图谱中影响力较高的NFSS。

关键词：食品安全国家标准知识图谱食品生产过程本体社区发现算法问答系统

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CTCF在介导三维基因组形成及调控基因表达中的研究进展

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遗传 2021年第9期43卷 816-821页

作者：周聪周强伟成盛李国亮华中农业大学信息学院农业生物信息学湖北省重点实验室农业大数据湖北省工程技术研究中心三维基因组学研究中心武汉430070

真核细胞间期的染色质在细胞核中经过复杂的盘曲折叠,形成高级拓扑结构,这样的染色质结构空间组织对基因表达有重要影响。CTCF(CCCTC-binding factor)作为关键的染色质高级结构架构蛋白,对三维基因组结构的形成起到了重要作用。CTCF还... 详细信息

真核细胞间期的染色质在细胞核中经过复杂的盘曲折叠,形成高级拓扑结构,这样的染色质结构空间组织对基因表达有重要影响。CTCF(CCCTC-binding factor)作为关键的染色质高级结构架构蛋白,对三维基因组结构的形成起到了重要作用。CTCF还可以与基因组内大量的绝缘子结合,影响染色质远程交互,实现对增强子和基因转录调控的绝缘效应。本文主要对近期美国圣裘德儿童研究医院Chunliang Li团队对于CTCF完全降解后发现染色质可及性发生变化的研究结果,上海交通大学系统生物医学研究院吴强团队、美国加州路德维希癌症研究所任兵团队对于CTCF结合位点充当绝缘子作用机制的最新结果进行部分点评及讨论。

关键词： CTCF 绝缘子三维基因组基因表达调控

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计算机视觉与深度学习在猪只识别中的研究进展

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华中农业大学学报 2023年第3期42卷 47-56页

作者：刘峰吴文杰刘小磊王欣然方亚平李国亮杜小勇华中农业大学信息学院/农业农村部智慧养殖技术重点实验室/农业智能技术教育部工程研究中心/湖北省农业大数据工程技术研究中心武汉430070 华中农业大学深圳营养与健康研究院深圳518000 中国农业科学院深圳农业基因组研究所/岭南现代农业科学与技术广东省实验室深圳分中心深圳518000 农业动物遗传育种与繁殖教育部重点实验室武汉430070

探索人工智能领域新技术与生猪养殖相结合,是当前智慧养殖领域的一个重要研究方向。其中,如何自动地识别猪只个体身份与行为,是当前生猪养殖行业要解决的一个关键问题。为推动计算机视觉和深度学习技术在猪只健康状态智能化监测方面的应... 详细信息

探索人工智能领域新技术与生猪养殖相结合,是当前智慧养殖领域的一个重要研究方向。其中,如何自动地识别猪只个体身份与行为,是当前生猪养殖行业要解决的一个关键问题。为推动计算机视觉和深度学习技术在猪只健康状态智能化监测方面的应用,本文先分析了基于计算机视觉与深度神经网络的人的身份及行为识别模型的研究进展,然后对利用计算机视觉与深度神经网络识别猪只个体身份及行为的方法进行了归纳总结,并指出已有方法中存在的问题,最后提出了下一步的重点研究方向:(1)在猪只运动不可控及关键特征部位受到污染的情况下,准确提取其身份及行为特征的方法研究;(2)针对猪只身份及行为特征的基于计算机视觉的原创性深度学习模型的研究;(3)能够同时检测猪只身份及行为的多任务神经网络的研究;(4)适用于多场景的基于基础姿态及动作的通用型猪只行为识别方法的研究;(5)基于边缘计算的猪只个体身份及行为识别的部署方法研究。

关键词：身份识别行为识别深度学习计算机视觉智慧养殖猪脸识别自动监测

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基于机器学习的金属目标物磁探测识别分类技术研究

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科技通报 2022年第6期38卷 60-65页

作者：张远鹏单新伟汪海涛郝尚鹏沙灜李静海国民核生化灾害防护国家重点实验室北京102205 湖北省农业大数据工程技术研究中心华中农业大学信息学院武汉430070 南京布衣人信息科技有限公司南京320571

磁探测技术用于金属目标物的探测等领域,具有分辨率高,成本低,操作方便等优点,但磁探测难以实现对探测目标的有效分类,且虚警率较高,使得后续排爆工作仍存在很大难度。本文通过构建典型场景,获取磁力仪探测金属目标物的数据,利用经典机... 详细信息

磁探测技术用于金属目标物的探测等领域,具有分辨率高,成本低,操作方便等优点,但磁探测难以实现对探测目标的有效分类,且虚警率较高,使得后续排爆工作仍存在很大难度。本文通过构建典型场景,获取磁力仪探测金属目标物的数据,利用经典机器学习分类方法以及神经网络模型开展对金属目标物的磁探测目标识别分类研究。结果表明,经典机器学习方法的识别分类效果优于深度学习模型,其中随机森林方法效果最好,宏平均正确率达到96%。本文还进一步研究了各项特征对最终分类效果的贡献程度,通过暴力遍历、自编码器、PCA和LDA方法实现特征的提取,从中挖掘出影响识别分类效果的主要特征,通过对比分析发现由第一磁探测器信号数据组成的第一空间特征就可以较为准确的对各类弹药种类进行分类,而第三磁探测器的Z方向数据是对分类结果影响最大的单一特征。研究成果有利于提高磁探测爆炸装置的识别准确率,并可以指导相关探测设备的设计和应用。

关键词：磁探测金属目标物机器学习目标分类

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基于卷积神经网络的多尺度葡萄图像识别方法

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计算机应用 2019年第10期39卷 2930-2936页

作者：邱津怡罗俊李秀贾伟倪福川冯慧华中农业大学信息学院武汉430070 湖北省农业大数据工程技术研究中心武汉430070 华中农业大学工学院武汉430070

葡萄品种质量检测需要识别多类别的葡萄,而葡萄图片中存在多种景深变化、多串等多种场景,单一预处理方法存在局限导致葡萄识别的效果不佳。实验的研究对象是大棚中采集的15个类别的自然场景葡萄图像,并建立相应图像数据集Vitis-15。针... 详细信息

葡萄品种质量检测需要识别多类别的葡萄,而葡萄图片中存在多种景深变化、多串等多种场景,单一预处理方法存在局限导致葡萄识别的效果不佳。实验的研究对象是大棚中采集的15个类别的自然场景葡萄图像,并建立相应图像数据集Vitis-15。针对葡萄图像中同一类别的差异较大而不同类别的差异较小的问题,提出一种基于卷积神经网络(CNN)的多尺度葡萄图像识别方法。首先,对Vitis-15数据集中的数据通过三种方法进行预处理:旋转图像的数据扩增方法、中心裁剪的多尺度图像方法以及前两种方法的数据融合方法;然后,采用迁移学习方法和卷积神经网络方法来进行分类识别,迁移学习选取ImageNet上预训练的InceptionV3网络模型,卷积神经网络采用AlexNet、ResNet、InceptionV3这三类模型;最后,提出适合Vitis-15的多尺度图像数据融合的分类模型MS-EAlexNet。实验结果表明,在同样的学习率和同样的测试集上,数据融合方法在MS-EAlexNet上的测试准确率达到了99.92%,相较扩增和多尺度图像方法提升了近1个百分点,并且所提方法在分类小样本数据集上具有较高的效率。

关键词：图像识别自然场景迁移学习卷积神经网络多尺度图像数据融合

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癌症发生发展中的表观遗传学研究

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遗传 2019年第7期41卷 567-581页

作者：张競文续倩李国亮华中农业大学信息学院作物遗传改良国家重点实验室农业生物信息学湖北省重点实验室湖北省农业大数据工程技术研究中心

癌症是由细胞恶性增殖和扩散引发的一类复杂疾病,解析其致病机制是人类目前面临的重大挑战之一。表观遗传学机制对维持基因特定的表达模式和生命个体的正常发育生长至关重要。表观遗传图谱的紊乱如组蛋白修饰、DNA/RNA甲基化和染色质三... 详细信息

癌症是由细胞恶性增殖和扩散引发的一类复杂疾病,解析其致病机制是人类目前面临的重大挑战之一。表观遗传学机制对维持基因特定的表达模式和生命个体的正常发育生长至关重要。表观遗传图谱的紊乱如组蛋白修饰、DNA/RNA甲基化和染色质三维构象的变化等均能在一定程度上干扰正常基因的表达和功能,进而诱导癌症等多种疾病的发生发展。为促进对表观遗传学在癌症中作用机制的理解,本文概述了表观遗传学研究内容,聚焦其与癌症发生发展之间的关联,同时展望了表观遗传学在癌症临床诊治中的应用。

关键词：癌症表观遗传学 DNA/RNA甲基化组蛋白修饰核小体定位非编码RNA 染色质三维结构

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