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151.
基于23个形态性状和SSR分子标记,对在川西北推广应用的老芒麦(Elymus sibiricus)3个国审品种(‘川草2号’、‘阿坝’和‘康巴’)及1个新品系(‘雅江’)进行了鉴定研究。各品种表型性状与遗传背景差异较明显。新品系‘雅江’表现出优良的农艺性状,株高、叶长、叶宽、茎粗等形态性状均值显著优于3个对照品种(P0.05)。13对多态性好、特异性强、条带清晰的SSR引物在4个品种(系)中共扩增出90条条带,其中具有多态性的条带共68条,引物多态性条带比例(PPB)、多态性信息含量(PIC)及Shannon多样性指数(H)的平均值分别为76.32%、0.309及0.451,在供试品种(系)中均表现出较高的多态性。基于形态数据的欧氏距离和基于SSR数据的遗传距离矩阵之间具有较强的相关性(r=0.696,P=0.08),表明联合形态学标记和遗传标记能很好地用于品种鉴定,并且基于形态数据以及SSR分子标记的UPGMA聚类结果基本一致。筛选出4对引物可用于供试品种鉴定,并绘制了DNA指纹图谱。新品系‘雅江’具有明显区别于其它3个主推品种的形态特征和遗传背景,这为川西北高原老芒麦主要品种的遗传关系分析及品种的知识产权保护提供了数据支撑。 相似文献
153.
围绕水产养殖水下目标精准识别的产业发展需求,针对小样本目标识别精度低、模型算法场景适应能力差等问题,提出一种基于改进循环对抗网络(Cycle constraint adversarial network, CycleGAN)样本扩增和注意力增强迁移学习的小样本养殖鱼类识别方法。利用水下采样装备收集实际养殖场景和可控养殖场景大黄鱼图像,并以可控场景图像作为辅助样本集。利用CycleGAN为基础框架实现辅助样本到实际养殖场景图像的迁移,并提出一种基于最大平均差异(Maximum mean discrepancy, MMD)的迁移模型损失函数优化方法。在迁移学习阶段使用ResNet50为基础框架,并引入SK-Net(Selective kernel network)注意力机制优化模型对不同感受野目标的感知能力,提升模型对无约束鱼类目标的识别精度。试验结果表明,本文方法有效提升了小样本鱼类目标的识别能力,鱼类识别召回率达到94.33%,平均精度均值达到96.67%,为鱼类行为跟踪和表型测量提供了有效的技术支撑。 相似文献
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156.
庭院经济是以家庭为单位,以庭院为基地,以商品生产为目的,充分发挥庭院三维空间优势的一种经济模式.其突出特点是:投资少,见效快,风险小,转向快,能耗低,门路广.在相对较小的环境域中,通过合理、巧妙地配置场地、空间和时间等生产要素,高效利用各种自然资源和社会资源,可取得较大的经济效益、社会效益和生态效益. 相似文献
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160.