【摘 要】
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针对人工和接触式监测牛日常行为的局限性，提出了一种基于特征部位空间关系的牛日常行为识别方法。首先，运用YOLOv5目标检测模型定位牛的特征部位在图像中的位置，根据特征部位的位置信息构建牛特征部位的空间关系向量；然后，利用全连接神经网络对空间关系向量分类，实现牛的站立、卧躺和采食行为的识别；最后，通过统计一段视频中各行为的发生时长来验证该方法对日常行为监测的可行性。实验结果表明：该方法对牛的站立、卧
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针对人工和接触式监测牛日常行为的局限性，提出了一种基于特征部位空间关系的牛日常行为识别方法。首先，运用YOLOv5目标检测模型定位牛的特征部位在图像中的位置，根据特征部位的位置信息构建牛特征部位的空间关系向量；然后，利用全连接神经网络对空间关系向量分类，实现牛的站立、卧躺和采食行为的识别；最后，通过统计一段视频中各行为的发生时长来验证该方法对日常行为监测的可行性。实验结果表明：该方法对牛的站立、卧躺和采食行为具有较高的识别准确率，统计视频中各行为时长的相对误差较低，满足牛日常行为监测的需求。
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针对现有跨模态图像合成方法不能很好地捕获人体组织的空间信息与结构信息，合成的图像具有边缘模糊、信噪比低等问题，提出一种融合残差模块和生成对抗网络的跨模态PET图像合成方法。该算法在生成器网络中引入改进的残差初始模块和注意力机制，减少参数量的同时增强了生成器的特征学习能力。判别器采用多尺度判别器，以提升判别性能。损失函数中引入多层级结构相似损失，以更好地保留图像的对比度信息。该算法在ADNI数据集上
基于自然语言描述的图像合成已成为人工智能领域中的研究热点。借助生成对抗网络，该领域在高分辨率图像合成方面取得了长足的发展。然而，合成单目标图像在真实性上仍存在一定缺陷，如针对鸟类图形合成时，会出现“多头”，“多嘴”等异常情况。针对此类问题，提出基于自注意力机制的文本生成单目标模型SA-AttnGAN。SA-AttnGAN将文本特征细化为单词特征与句子特征，提高文本-图像的语义对齐性；在AttnGA
现有的动画图像生成方法存在合成图像多样性缺失、局部纹理不清晰、样本方差较小，难以根据细节描述进行生成的问题。本文基于堆叠式生成对抗网络（StackGAN++）的思想，结合辅助分类器，提出改进模型ACM-GAN（Auxiliary Classification atteched Multi-level Generative Adversial Networks，带有辅助分类器的多层次结构生成对抗网络
为了明确不同林型复垦土壤团聚体养分及其化学计量变化，揭示采煤沉陷地土壤养分的固持及限制特征，进而筛选出最佳的复垦林型。本研究在神府-东胜矿区采煤沉陷地上设置长柄扁桃、欧李、文冠果3种复垦林型，同时以附近未沉陷且未种植的废弃农田作为对照，基于干筛法探究0-40 cm土层土壤机械稳定性团聚体组成、土壤有机碳（SOC）、全氮（TN）、全磷（TP）含量及其化学计量特征对长期植被复垦的响应规律。结果表明：不
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在自然界中广泛存在着单性植物，不同植物在性别分化过程中形成单性花、两性花，植物的这种性别分化机制在实际生产中具有重要的理论意义和应用价值。有关植物性别分化的研究已成为学者们关注的热点。目前，关于植物性别分化的研究主要集中在形态学、生理生化、细胞学以及分子生物学等方面。在查阅近年来国内外关于植物性别分化相关文献基础上，本综述从性别分化研究目的及意义、形态学、细胞学、生理生化、分子标记、分子生物学以及
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