甘蔗主要病虫害识别防治及化学除草技术

甘蔗作为我市重要的支柱产业之一，近年来种植面积逐年扩大，随着种植水平不断提高，病虫害发生蔓延呈逐年加重趋势。为指导广大蔗农科学合理防病、治虫、除草，达到节本增效目的，现将我市甘蔗主要病、虫、草害识别与防治介绍如下。     

盲源分离问题的分析研究

介绍盲源分离的基本原理、算法基本框架,总结了常用对比函数的构成方法,分析了各种不同解决算法的优缺点,并展望BSS的研究方向.     

植物抗盐的研究进展

植物抗盐研究内容涉及从盐害信号的识别，信号转导直到基因表达的调控，最后表现为离子平衡和水分平衡的重建，及渗调物质的合成和其他生理生化变化的个个方面，植物抗盐是多基因调控的综合性数量性状。     

也谈中国民族识别工作及其问题──与一位香港同行的对话

谢剑先生《试论中国大陆的民族识别工作及其问题》一文值得商榷。“何谓民族”之争是中外学术界的普遍现象；范文澜、费孝通等的有关论点与毛泽东思想息息相通，并非所谓马列主义的“异端”。中国民族识别的指导思想不是“斯大林的标准”而是毛泽东民族观。这项工作的过程并不那么“草率”或“独断”，而是相当谨慎且民主的。谢先生所议诸问题并非民族识别所引发。认真分析却能证明民族识别的成功。中国民族识别在毛泽东关于中华民族科学内涵的全新观念指导下，通过民族学界与各族干部群众的共同努力，理顺了千百年间未理顺的汉族和少数民族的关系。民族识别的成功经验是中国民族学界的共同财富。     

平面桁架结构损伤的探测、定位与评估

利用参数识别技术描述了对平面桁架结构损伤的探测、定位与评估（ＤＬＥ）的一个新算法。这一概念始于精确＂健康＂模型，利用动力响应数据周期地更新这一＂健康＂模型，当损伤发生时，用一个识别算法（一个显式桁架损伤模型），以动力响应数据构造出一个桁架损伤模型，由此比较损伤模型与健康模型的参数，从而探测、定位及评估损伤的程度     

一种安全的IP网络模型的构建

本文介绍了网络安全的现状以及网络安全威胁的概念，从而提出了一种安全的IP网络模型。其主要由四大技术组件组成，既安全身份识别、安全传送、安全防御和安全监控，并对每个组件进行详细的分析，最后肯定了这种IP网络模型是安全的。     

非对称极化散射矩阵的目标识别方法研究

本文针对单基地测量时线性目标的极化散射矩阵为非对称这一实际情况．根据散射矩阵理论将其进行了对称性修正，在此基础之上，利用本征极化作为雷达目标极化特性的表征并进一步提取了目标的极化特征，同时对五种飞机目标进行了识别实验研究，取得了良好的目标分类或识别效果。     

基于经验模态分解特征的无线电引信抗扫频式干扰方法

针对目前调频无线电引信在复杂电磁战场环境中对抗扫频式干扰能够力弱的问题,提出一种基于经验模态分解(empirical mode decomposition,EMD)特征的无线电调频引信对抗扫频干扰的方法.对基于目标和扫频干扰作用下的调频无线电引信检波端输出信号进行EMD分解,得到10层本征模态函数(intrinsic mode function,IMF)分量,提取每层IMF分量中本征模态函数能量占比、能量聚集度和Renyi熵特征,并利用主成分分析算法对于特征进行降维,保证累积解释差异在95%以上,以降维后的特征矩阵作为支持向量机的输入对目标和扫频式干扰信号进行分类识别.实测数据结果表明,所提方法能够有效对目标和扫频式干扰信号进行分类识别,分类识别精度可以达到98.06%±0.003 8,目标检测率达到96.65%±0.003 7,虚警率为3.35%±0.003 7.     

车辆参数对车-桥耦合系统变截面连续梁桥损伤识别的影响

文章研究车-桥耦合系统的非线性振动特性,采用有限分段思想,建立1/4车辆模型和变截面连续梁桥的车-桥耦合振动方程,在MATLAB环境下编制基于Runge-Kutta算法的车-桥耦合振动数值分析程序,得到桥梁跨中位移响应;以某三跨混凝土连续梁桥为算例,分析车桥质量比、车辆速度、车辆弹簧刚度、信噪比4组参数的变化对变截面连续梁桥损伤识别的影响。结果发现：车桥质量比和信噪比较大时,桥梁损伤识别效果较好;较低的行车速度有利于桥梁的损伤识别研究;车辆弹簧刚度的影响非常小,可忽略不计。     

基于轻量化深度学习网络的数字仪表识别

数字式仪表常用于变电站、工厂等生产环境,是一种直观的设备监测仪器。然而当前数字式仪表的读取方式还依赖于人工巡检,手动记录等,这些传统的巡检方式来监测设备的运行状态大大降低了巡检效率。为了实现传统行业的数字化转型,本文提出基于轻量化深度学习的数字仪表识别方法,通过改进的YOLOv5的目标检测框架,针对数字仪表目标区域在整张图片大小不一致的情况,提出对于感兴趣区域（ROI）的迭代目标检测方法,首次检测将感兴趣区域进行检测并切割统一到相同的尺度,随后迭代检测网络针对感兴趣区域内的字符进行检测并分类,以达到精确读数的目的。为提升多尺度检测性能,本文采用Res2Net模块主干网络中的的残差模块。采用GIoU取代通用的IoU作为位置损失函数加速模型训练效果的收敛。实验表明,改进后的框架实现了99.62%的准确率和99.55%的召回率,相比基线网络分别提升了12.72%和5.85%。通过将框架在边缘计算平台上的终端部署,在实际生产中取代了人工巡检,实现了商业化运行。