【摘 要】
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线束端子压接高度不当会导致线芯被剪断或线芯之间空隙较大，人工检测线芯数量判断端子压接后线芯是否断裂，存在劳动强度大、易产生视觉疲劳等问题，本文提出一种基于深度学习的线束端子显微图像线芯检测算法用于线芯计数。针对端子线芯显微成像呈密集且不规则排列的特性，使用K-means多维度聚类算法对线芯边界框聚类，生成与线芯边界框相匹配的锚框；为处理端子图像中不同属性锚框类别极不均匀的问题，利用梯度均衡机制重构
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线束端子压接高度不当会导致线芯被剪断或线芯之间空隙较大，人工检测线芯数量判断端子压接后线芯是否断裂，存在劳动强度大、易产生视觉疲劳等问题，本文提出一种基于深度学习的线束端子显微图像线芯检测算法用于线芯计数。针对端子线芯显微成像呈密集且不规则排列的特性，使用K-means多维度聚类算法对线芯边界框聚类，生成与线芯边界框相匹配的锚框；为处理端子图像中不同属性锚框类别极不均匀的问题，利用梯度均衡机制重构损失函数。本文与多个目标检测算法对比实验结果表明，改进后算法在兼顾实时性的基础上平均精度均值达96.2%
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镁离子是植物生长发育所必需的营养元素之一，在一系列生理生化过程起着重要的作用。高镁胁迫影响植物正常生长发育，但到目前为止有关植物响应高镁胁迫的机制报道较少。MGT6是植物中第一个被报道定位于细胞质膜，在低镁条件下介导植物根部吸收镁离子的蛋白。本研究发现MGT6的突变体和RNAi干扰植株在高镁条件下出现叶片变黄，地上部分变小的表型，该表型能被一定浓度的钙离子拮抗。这暗示MGT6可能通过调控钙镁离子动
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