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目的 凉山黑绵羊适应性强，但繁殖效率低，开发利用程度不高，亟待揭示其繁殖调控机制，提高育种水平。方法 以凉山黑绵羊为实验动物，利用转录组学技术对双胎和单胎凉山黑绵羊进行高通量测序，并进行基因差异、GO、KEGG等生物信息学分析。结果 完成6个样品的转录组（RNA-seq）分析，共获得42.73 Gb Clean Reads，各样品Clean Reads均达到6.14 Gb，Q30碱基百分比在94.50%以上；将各样品Clean Reads与基因组进行序列比对，比对效率从85.43%到95.66%；获得差异基因275个，其中上调基因81个，下调基因194个；COG、GO和KEGG通路分析筛选到MAB21L2、ZBTB32、ABHD2、TGFB2、PDE3A、LHCGR、WNT4、KMT2B、KISS1、PLEKHA1、INHBB、REC8、ATM、LOC114118362、BRCA2共15个凉山黑绵羊繁殖候选相关基因，其中上调基因2个，下调基因3个，差异不具有统计学意义（P>0.05），但表达丰度处于高水平的基因10个，基因WNT4、KISS1、PLEKHA1、ATM、LOC114118362富集繁殖GO条目最多。结论 为繁殖性状相关候选基因验证和多胎凉山黑绵羊品种培育奠定了基础，对凉山黑绵羊繁殖效率的提升具有借鉴意义。

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目的 探索蛹虫草多糖发酵乳最佳加工工艺。方法 通过单因素及响应面试验优化蛹虫草多糖发酵乳加工工艺，并分析产品品质特性。结果 优化的工艺参数为纯牛奶添加量250 mL、木糖醇添加量35.3 g 、蛹虫草多糖添加量3.8 g、发酵菌种添加量0.4 g、腰果碎添加量15.0 g时，在温度42 ℃发酵10 h，此时产品感官评分达90分，与模型预测值（89分）高度吻合。酸度分析显示，试验组与对照组数据差异无统计学意义（P>0.05），均符合相关国家标准；色度检测表明，蛹虫草多糖的添加显著降低产品亮度（L^*），增强红黄色调（a^*、b^*），赋予发酵乳独特色泽。结论 研究结果为功能性发酵乳开发奠定了基础。

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为了筛选出凉山州烤烟优质适产的新型肥料，指导烟叶大田生产，在四川省凉山州烤烟典型区域会理市和会东县开展试验，采用单因素随机区组设计，以云烟87为供试品种，设置常规施肥（对照）、常规施肥+藻生快发烟草专用提苗肥、常规施肥+莱戈绿植物营养液和常规施肥+海莱特微®蜀芸系列微量元素水溶肥共4个施肥处理。结果表明，3种增施新型肥料的方式都有利于烤烟生长发育，且均提高了烤烟产量和产值；其中，藻生快发烟草专用提苗肥和海莱特微®蜀芸系列微量元素水溶肥主要增加了烤烟的叶片数和拓展了叶面积，而莱戈绿植物营养液主要是提升了烤烟的抗病性。藻生快发烟草专用提苗肥综合表现最佳，适宜凉山州烟区推广应用。

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从理论上阐述双元创新与农业企业可持续竞争优势之间的关系，分析知识资源获取和网络能力在这两者关系中所起到的调节效应，以227份农业企业的样本数据进行实证检验。实证结果表明，双元创新及其2个维度（渐进性创新和突破性创新）与农业企业可持续竞争优势呈正相关；知识资源获取和网络能力在双元创新与农业企业可持续竞争优势之间均起正向调节作用。

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目的 福建土堡是孕育于特定历史时期和地理环境之中的防御性乡土建筑，也是福建地域文化传承与发展的基因库和重要载体，但其景观基因的系统性研究仍存在不足。方法 基于景观基因理论框架，以大田县81座土堡为研究样本，通过类型学与层次编码法构建了“闽-DT-M/I-XXXXXXXX”编码结构，进而生成景观基因谱系及绘制景观基因图谱。结果 提取大田土堡的5类选址格局、4类平面形态及7种防御设施等关键基因原型，并绘制了典型土堡景观基因图谱。结论 研究成果实现了福建土堡景观基因的数字化编码与可视化表达，为文化遗产的精准保护、乡村振兴中的文脉传承提供了科学支撑，并为后续构建区域性景观基因的动态数据库研究奠定基础。

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滑坡地质构造复杂，确定产生滑坡的关键因子困难。针对预测模型难以准确捕捉因子的变化规律和影响程度，导致预测结果精度降低的问题，提出一种基于图卷积神经网络（graph convolutional neural net-works，GCNNs）的区域滑坡空间预测方法，以提升预测准确性。首先，选取地下水位等15个影响因素数据，经遥感等方式获取、重采样处理后，建立 30 m 精度栅格的滑坡地质灾害地理信息系统，实现多源数据的高效整合；其次，运用确定性系数方法，归一化合并后精准确定关键因子；最后，采用GCNNs构建预测模型，将关键因子转化为特征矩阵和邻接矩阵，利用卷积层、全连接层等深度挖掘数据间复杂关系，以交叉熵函数训练网络，实现多维度信息融合下的区域滑坡地质灾害精准空间预测。实验结果表明，本文方法的Kappa系数值更接近于 1，显著高于其他方法，同时准确率、召回率和 F1得分分别达到 0.89、0.86和 0.87，具有较高的预测精度。该方法显著提升了灾害预警精度，为区域滑坡地质灾害防治提供了技术支撑；未来将深入挖掘多模态数据融合方法来进一步提升模型预测精准度。

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井下巷道复杂拓扑网络中的风流自然分配按照时序变化，在巷道风阻、瓦斯浓度、风向等模糊变量因素影响下，通风量与需求量无法准确匹配，导致通风管控制精度不高，为此提出基于光纤传感技术与风量分配特征的煤矿井下通风量时序控制方法。先基于光纤传感器技术构建煤矿井下状态监测采集系统，获取井下状态光电数据；再联合煤矿井下结构拓扑关系，建立井下通风网络结构模型，通过计算通风需求量确定风量分配特征；最后根据确定的风量分配特征，将巷道风阻、瓦斯浓度、风向等作为模糊变量，设计用于通风量时序控制的反向传播（backpropagation，BP）网络模糊比例-积分-微分（proportional-integral-derivative，PID）控制器，以实现矿井内通风量时序的精准控制。结果表明，利用该方法开展井下通风量时序控制时，分配量与需求量精准匹配，时序控制精度较高，可以为矿井通风系统的智能化、精准化与节能高效运行提供保证。

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针对焊接头残余应力检测中因焊缝结构复杂导致超声波多模态传播、信号混叠及检测失准的问题，提出基于固有模态函数（intrinsic mode function， IMF）改进经验模态分解（empirical mode decomposition， EMD）的焊接头残余应力超声波无损检测方法。加载热源非平稳EMD分量，提取热流密度分布特征，通过时间函数运算生成自相关函数与功率谱密度特征，抑制模态干扰。利用基于IMF改进的EMD算法分解信号，标定应力声弹性系数，结合声弹性效应，检测残余应力。实验结果表明，纵向应力在焊接头中段稳定，均值为160 MPa，边缘为-95 MPa，横向应力中段均值为-57 MPa，边缘为125 MPa。该方法检测结果相似度ROC曲线面积为0.95，显著高于对比方法。该方法通过精准分离应力敏感频段，实现了焊接头残余应力的高精度无损检测，为焊接质量控制提供了可靠依据。

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为提高钢筋混凝土构件的结构安全性与耐久性，实现早期损伤识别与预防，采用应力波无损检测技术对其内部损伤进行检测具有重要意义。通过水泥等原料制备钢筋混凝土箱涵试件，在试验样品上模拟不同程度的落锤撞击与裂缝损伤，利用多模态应力波检测仪采集应力波传播信号，并通过调整方向角分析应力波的传播特性。试验结果表明，钢筋混凝土箱涵构件未损伤时，应力波传播稳定，无反射波产生；轻微损伤时，构件出现局部反射波，与实际破损位置吻合；严重损伤时，应力波信号明显扩散，与破坏区域一致。构件裂缝分布与应力波检测结果高度对应，说明应力波无损检测技术可高效识别钢筋混凝土构件的内部损伤值。

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针对传统卷积神经网络（convolutional neural networks，CNN）在水果分类任务中存在的准确率与计算效率难以平衡的问题，构建一种轻量化卷积神经网络模型VisionIntelliNet，目的是通过设计新的模型结构策略实现模型识别准确率和计算效率的协同优化。该模型构建了多尺度特征融合模块与深度可分离卷积的优化组合策略，结合自适应迁移学习机制对预训练模型进行了参数微调，并采用动态数据增强方法提升了模型鲁棒性。结果表明，通过与LeNet-5、VGG16、MobileNet这3个经典模型的性能对比表现，验证了VisionIntelliNet在保持85.3%分类准确率的同时，模型参数量减少至VGG16的12.3%，推理速度相对VGG提升3.8倍。揭示了深度可分离卷积与特征融合机制在图像分类中的协同优化原理，提出的迁移学习参数自适应调整策略为小样本学习任务提供了新的理论框架，为农业智能检测提供了具有实际应用价值的轻量化解决方案。

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为有效应对动态、多变的Web服务环境，提升服务质量，研究基于自适应黏性粒子群算法的最优Web服务选择方法。选取6个量化指标建立评估体系，利用序关系分析法量化指标权重，通过权重与指标量化值计算Web服务质量，为最优服务方案的求取提供优化方向；引入自适应机制和黏性策略，增强粒子群算法的自适应性和全局搜索能力；以Web服务服务质量作为评估Web服务组合方案优劣的适用度函数值，通过自适应黏性粒子群算法的迭代寻优，找到最优Web服务组合方案。结果表明，本文方法面对静态场景时，Web服务组合方案的服务质量保持在0.9以上，得到的Web服务组合方案平均精确率、召回率及F1分数分别达到92.5%、91.3%和91.9；面对动态场景时，服务质量保持在0.8以上，上述3个指标分别为88.7%、87.6%和88.1，具有出色的适应性和稳定性。因此，本文方法能够在不同环境下提供高质量的Web服务组合方案。

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针对退化图像修复质量不佳的问题，提出基于改进数学形态学的退化图像修复方法。将退化图像分解为背景、掩码和残余成分，并利用一阶差分法获取梯度信息以识别灰度峰值点；通过膨胀和腐蚀操作分离边缘，再结合形态学处理得到边缘结构，并进行二值化处理；根据轮廓像素的优先级，采用填充策略构建矩阵，从而实现图像修复。结果表明，本文方法图像修复结果与原始图像的结构相似性、峰值信噪比最高值分别为0.98和5.45，信息熵平均值为7.53。综上所述，本文方法在提升图像修复质量的同时，最大程度保留了图像的真实性。

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目的 由于运动场景复杂多变，人体运动行为表现多种多样，使得人体运动行为识别具有重要意义。针对传统算法存在的分类精度低，识别出的骨骼点数量少，图像特征分类精度低等问题，提出基于多智能体深度强化学习人体运动行为识别算法。方法 构建人体骨架时空运动模型，得到特征融合的网络模型，并处理骨骼点点位的移动信息；基于多智能体深度强化学习计算多线程识别结果，完成数据样本的缓存工作，保证单线程网络梯度实时更新；以梯度下降的方式计算全局网络的行为参量，计算距离函数以确定多线程识别的绝对值，得到人体运动行为识别的结果。结果 实验结果显示，所提算法的分类精度平均值达到0.992，图像特征分类精度为0.985，证明该算法在人体运动行为识别任务中具有高效性和准确性。结论 该算法具有广泛的应用前景，可应用于智能视频监控、虚拟现实等多个领域，为相关领域的研究和应用提供了新的思路与方法。

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以西昌学院建筑给水排水工程课程为例，通过探索教学改革路径，培养适应“双碳”目标的高素质专业人才。从优化课程内容、强化实践教学、创新教学方法、深化课程思政融合、完善反馈机制入手，系统性提升课程教学质量。实施改革后，学生对课程的认可度显著提升，及格率和平均分明显提高；同时发现课程在内容与实际需求的深度融合、教学方法的多样化创新、实践环节与“双碳”技术的整合、学生“双碳”意识培养、反馈机制有效性等方面存在不足，并据此提出改进措施。提出的教学改革路径有效提升了课程质量与学生专业能力，为培养适应“双碳”目标的建筑给水排水人才提供了可行方案。