分类： 统计学 >> 社会统计学 提交时间： 2023-12-04 合作期刊: 《智慧农业（中英文）》
摘要： ［目的/意义］农业病虫害科学数据集是农业病虫害监测预警的基础，也是发展智慧农业重要的组成部 分，对农业病虫害防治具有重要意义。随着深度学习技术在农业病虫害智能监测预警中应用效果的凸显，构建高 质量的农业病虫害数据集逐步受到专家学者的重视。为了进一步构建高质量、分布均衡的农业病虫害图像数据集， 提高检测模型的准确性和鲁棒性，本文以构建农业病虫害图像数据集面临的挑战为切入点，对农业病虫害数据集 的构建进行了全面综述。［进展］分别从数据集层次、数据样本层次和使用层次总结构建农业病虫害图像数据集所 面临的类间类内样本不均衡、选择偏差、目标多尺度、目标密集、数据分布不均、图像质量参差不齐、数据集规 模不足以及数据集可用性等问题，从图像采集和标注方法两个方面，分析以上问题的主要成因，并归纳算法的改 进策略和建议，最后总结了数据集相关评价方法。［结论/展望］结合农业病虫害图像识别实际需求，对构建高质 量农业病虫害图像数据集提出了相关建议：（1） 结合实际使用场景构建农业病虫害数据集。多视角、多环境下采 集图像数据构建数据集，从算法提取特征的角度，科学、合理划分数据类别，构建样本数量分布和特征分布均衡 的数据集；（2） 平衡数据集与算法间的关系。研究数据集特征与算法性能之间的关系，需充分考虑数据集中的类 别和分布，以及与模型匹配的数据集规模，以提高算法准确性、鲁棒性和实用性。深入研究农业病虫害图像数据 规模与模型性能的关联关系、病虫害图像数据标注方法、模糊、密集、遮挡等目标的识别算法和高质量农业病虫 害数据集评价指标，进一步提高农业病虫害智能化水平；（3） 增强数据集的使用价值。构建多模态农业病虫害数 据集，创新数据采集组织形式，开发数据中台，挖掘多模态数据间的关联性，提高数据使用便捷性，为应用落地、 业务创新提供高效服务。
分类： 生物学 >> 动物学 提交时间： 2017-10-11 合作期刊: 《动物营养学报》
摘要： 本试验旨在研究大豆异黄酮对产蛋后期蛋鸡卵巢机能是否有改善作用。选取70周龄左右的海兰褐蛋鸡450只，随机分为3组，每组5个重复，每重复30只鸡。对照组饲喂基础饲粮，试验组分别饲喂在基础饲粮中添加10和15 mg/kg大豆异黄酮的试验饲粮。试验期28 d。结果表明：1）饲粮添加大豆异黄酮显著提高了产蛋率（P＜0.05），对黄体生成素、卵泡刺激素、孕酮分泌量影响均不显著（P>0.05），但15 mg/kg添加组显著提高了雌二醇、β–内啡肽和卵黄蛋白原分泌量（P＜0.05）。2）与对照组相比，10 mg/kg大豆异黄酮添加组对等级卵泡、小黄卵泡、大白卵泡数量以及各级卵泡的闭锁率影响不显著（P>0.05），但15 mg/kg大豆异黄酮添加组显著提高各卵泡数量（P<0.05），且极显著提高大白卵泡和初级卵泡数量（P<0.01），同时极显著降低小黄卵泡、大白卵泡、次级卵泡的闭锁率（P<0.01）。3）15 mg/kg大豆异黄酮添加组极显著提高血浆和卵巢中超氧化物歧化酶活力（P<0.01），显著提高肝脏中超氧化物歧化酶活力（P<0.05）。由此可见，大豆异黄酮可提高产蛋后期蛋鸡的产蛋率，改善卵巢机能，其原理可能与提高雌二醇和β–内啡肽的分泌量和机体抗氧化性相关。不同剂量大豆异黄酮作用效果不一样，本研究中以15 mg/kg效果优于10 mg/kg。
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