简介:以闹羊花素-III处理5龄菜青虫幼虫,试虫乙酰胆碱酯酶(AChE)的活体活性和离体活性均与对照无明显差异,乙酰胆碱(ACh)含量显著降低;对Na+-K+-ATP酶、Ca2+-Mg2+-ATP酶比活力有可逆性激活作用,处理后24h比活力提高,尤以低剂量1μg·虫-1处理的比活力显著提高;处理后60h,以1~3μg·虫-1处理的比活力恢复正常,以5~10μg·虫-1处理的比活力显著低于对照。
简介:目的:探讨茶对蟾蜍离体坐骨神经腓肠肌收缩特性的影响。方法:把剥制的坐骨神经腓肠肌标本分别用任氏液、0.5g/L、1g/L、2g/L的茶溶液浸润,测定不同浸润时间肌肉收缩的阈强度和单收缩的收缩速率、舒张速率、收缩幅度以及潜伏期等生理指标。结果:低浓度的茶溶液处理较短时间时,腓肠肌收缩的兴奋性、收缩速率、舒张速率、收缩幅度均随茶溶液浓度的增加而升高,但若超过一定浓度或时间,这些收缩特性均随茶溶液浓度的升高、处理时间的延长而降低:而蟾蜍坐骨神经腓肠肌的潜伏期不受浸润溶液中茶成分的影响。结论:骨骼肌的收缩能力受到茶成分的影响。低浓度茶水在短时间内可提高骨骼肌的收缩能力,处理时间过长或浓度过高,会减弱骨骼肌的收缩能力:神经肌肉接点兴奋的传递速度不受茶成分的影响。
简介:摘要 : 为提高现有苹果目标检测模型在硬件资源受限制条件下的性能和适应性,实现在保持较高检测精度的同时,减轻模型计算量,降低检测耗时,减少模型计算和存储资源占用的目的,本研究通过改进轻量级的 MobileNetV3网络,结合关键点预测的目标检测网络( CenterNet),构建了用于苹果检测的轻量级无锚点深度学习网络模型( M-CenterNet),并通过与 CenterNet和单次多重检测器( Single Shot Multibox Detector, SSD)网络比较了模型的检测精度、模型容量和运行速度等方面的综合性能。对模型的测试结果表明,本研究模型的平均精度、误检率和漏检率分别为 88.9%、 10.9%和 5.8%;模型体积和帧率分别为 14.2MB和 8.1fps;在不同光照方向、不同远近距离、不同受遮挡程度和不同果实数量等条件下有较好的果实检测效果和适应能力。在检测精度相当的情况下,所提网络模型体积仅为 CenterNet网络的 1/4;相比于 SSD网络,所提网络模型的 AP提升了 3.9%,模型体积降低了 84.3%;本网络模型在 CPU环境中的运行速度比 CenterNet和 SSD网络提高了近 1倍。研究结果可为非结构环境下果园作业平台的轻量化果实目标检测模型研究提供新的思路。
简介:本研究以内蒙古锡林郭勒盟苏尼特右旗短花针茅荒漠草原为研究对象,采用分层取样技术,分别对碱韭和短花针茅为主的草地植物群落进行调查(测定指标为高度、盖度、密度和地上现存量),获得禾本科为主、碱韭为主以及由二者构成的复合样本数据。通过MATLAB软件平台,把植物群落的数量特征(高度、盖度和密度)作为输入因子,以群落现存量作为输出因子来建立BP神经网络模型,并对预测结果进行检验。结果显示,禾本科为主、碱韭为主以及由二者构成的复合样本,采用BP神经网络平均预测准确率分别为94.1%,92.98%,91.01%。因此,BP神经网络可作为草地植物群落地上现存量模拟与预测的有效工具之一。采用BP神经网络对不同草地植物类群进行模拟和预测可能会存在差异,但这种差异会随着样本容量的增大或训练精度的增加而弱化。