【摘 要】
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为提高安检速度、实现X射线图像中违禁物品的自动检测，提出一种基于改进YOLOv4的X射线图像违禁品检测算法。该算法在单阶段目标检测网络YOLOv4基础上设计一种空洞密集卷积模块。将上采样链路融合后特征输入空洞密集卷积模块中，增强特征表达能力和卷积视野。对融合后特征信息加入注意力机制，用来增强有效特征和抑制无效特征，最终得到表征图像信息的特征图输入YOLO 头部预测。采用Mosaic数据增强的方法训
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为提高安检速度、实现X射线图像中违禁物品的自动检测，提出一种基于改进YOLOv4的X射线图像违禁品检测算法。该算法在单阶段目标检测网络YOLOv4基础上设计一种空洞密集卷积模块。将上采样链路融合后特征输入空洞密集卷积模块中，增强特征表达能力和卷积视野。对融合后特征信息加入注意力机制，用来增强有效特征和抑制无效特征，最终得到表征图像信息的特征图输入YOLO 头部预测。采用Mosaic数据增强的方法训练网络，提升网络的鲁棒性。结果表明：所提算法在公开SIXray数据集上的均值平均精度（mAP）达到80.
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为探明不同生产条件下中国农田土壤氨挥发对秸秆还田的响应，通过搜集已发表的试验数据，以秸秆不还田作为对照，基于Meta分析研究了在不同自然因素和农田管理措施条件下，秸秆还田对土壤氨挥发的影响效应。同时通过偏相关分析，找出秸秆还田条件下氨挥发损失的主要影响因素并进行量化。结果表明，秸秆还田能够减少农田土壤氨挥发损失，其减排作用随生育期累积降水量的增高而减弱，随生育期均温的增高而增强；当土壤pH＜6时，
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准确提取三维点云数据中待测目标的点云集合是三维点云目标识别技术的一个关键问题，也是近年来目标识别领域从2D向3D拓展的一个重要挑战。其主要难点在于快速寻找离散点云之间的相关函数关系。文中结合立体视觉与特征匹配构建了可以表征不同视场条件下的目标点云约束机制，通过采用立体视觉作为约束条件完成了对原有特征匹配算法的优化。设计了基于立体视觉的估计算法，通过训练学习获得了不同选取比例条件下的识别规则。实验采
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【目的】通过研究集约化玉米体系中长期不同供磷水平对土壤中编码碱性磷酸酶基因的细菌群落多样性、结构、组成和网络特征的影响及其与土壤有机磷形态之间的关系，为探究有机磷循环功能微生物的群落特征及提高土壤中有机磷矿化和利用提供科学依据。【方法】本研究依托华北平原小麦玉米轮作体系石灰性土壤长期施磷的定位试验(始于2008年)，试验处理包括六个供磷水平：0、12.5、25.0、50.0、100.0、200.0
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