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综述:从个体识别到行为监测:RFID技术在精准畜牧业中的发展与挑战
梁仁琦 | 张宇 | 刘松伟 | 张毅 | 薛爱迪 | 沈伟正
中国哈尔滨市东北农业大学电气与信息学院,邮编150030
**摘要**
精准畜牧业(PLF)迫切需要在大规模畜群中对单个动物进行自动化和细粒度的监测。射频识别(RFID)技术以其非接触式和自动化特性成为
来源:Computers and Electronics in Agriculture
时间:2026-04-29
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一种基于桁架结构的田间表型分析平台,结合北斗卫星定位技术,用于对多生长阶段的单株油菜进行原位监测
吴振超|王宇|白子翔|李学青|戴振|张宽燕|杨洋|栾轩|张富贵|刘璐|王晓乐|张刚|陈立青|杨洋安徽农业大学工程学院,中国合肥230036摘要在田间种植的油菜中,自动收集多时相表型特征对于现代育种至关重要,但在密集种植和冠层重叠的情况下仍然具有挑战性。我们开发了一种基于北斗地理参
来源:Computers and Electronics in Agriculture
时间:2026-04-29
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基于AlphaFold3结构预测与多尺度图卷积网络的B细胞表位鉴定新方法MsgaBpred
本研究针对B细胞表位预测中实验结构稀缺及传统方法难以捕捉构象表位的问题,开发了融合AlphaFold3结构预测、ESM-C语言模型与多尺度GCN的MsgaBpred模型。该模型仅需蛋白序列即可实现高精度预测,在多个基准数据集上AUC显著优于现有方法,为疫苗与抗体研发提供了高效工具。
来源:PLOS Computational Biology
时间:2026-04-29
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基于1H NMR代谢指纹技术的巴西鲻鱼(Mugil liza)产地溯源与质量追溯研究
为解决海鲜行业产地欺诈与质量追溯难题,研究者利用1H NMR代谢组学技术,对巴西不同产地的鲻鱼(Mugil liza)肌肉代谢物进行分析。研究成功识别出23种代谢物,确立了不受季节和个体大小影响的地理起源“化学条形码”,为水产品防伪与食品安全提供了高效、无损的科学手段。
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基于计算机视觉的生长阶段猪只体重无创估计新方法
本研究针对传统猪只称重方法耗时费力、成本高且有损动物福利的问题,提出了一种基于计算机视觉和YOLOv11算法的非侵入式体重估计方案。通过自动分割猪只背部区域并结合个体标记识别,利用线性回归和MLP神经网络模型,实现了对群养猪只体重的高精度、低成本预测。该方法在测试集上取得了卓越的预测性能,为精准畜牧业提供了创新的智能化监测工具。
来源:AgriEngineering
时间:2026-04-29
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新生儿化脓性链球菌败血症的快速母体检测方法
致编辑: 化脓性链球菌(Streptococcus pyogenes)目前是新生儿早期败血症的少见病因;然而,在低收入和中等收入国家,其死亡率可高达61%。1 我们介绍了一例足月新生儿的病例,该婴儿在出生后2小时因呼吸窘迫被送入二级医院的新生儿重症监护病房
来源:The Pediatric Infectious Disease Journal
时间:2026-04-29
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用于诊断脊柱骨质流失的序列特异性放射组学方法
摘要
目的:通过利用传统的腰椎MRI,建立一个序列特异性的预测模型,以识别异常骨密度或骨质疏松症。
方法:本研究回顾性地纳入了160名患者(52名男性和108名女性;平均年龄61.27 ± 12.72岁)的320份MR扫描数据,这些患者接受了腰椎MRI和定量计算机断层扫描
来源:Frontiers in Endocrinology
时间:2026-04-29
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一种基于数据的机器学习方法,用于研究掺镁氧化镁(MgO)膜电容去离子器的脱氟性能
孟志涵|蔡华军|袁圆圆|陈晓轩|张佳媛|牛建瑞|史永坤|张静|刘春|马俊俊
河北科技大学环境科学与工程学院,石家庄050018,中国
摘要
为了解决饮用水中的F−污染问题以及膜电容去离子化(MCDI)中电极性能预测的挑战,本研究将实验数据与机器学习相结合,系统地研究了掺镁氧
来源:Separation and Purification Technology
时间:2026-04-29
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通过结合相重构和流变调控技术从废弃的Ni/Al2O3催化剂中回收镍
刘明远|盛子轩|高冰冰|毛林强中国常州大学环境科学与工程学院,常州213164摘要从废弃的Ni/Al2O3催化剂中回收镍通常受到镍铝酸盐尖晶石(NiAl2O4)化学惰性的限制。为了破坏尖晶石的稳定矿物结构,本研究开发了一种结合定向相重构和粘度控制的工艺来回收废弃Ni/Al2O3催
来源:Separation and Purification Technology
时间:2026-04-29
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CE-CLIP:基于云与边缘协同的微调技术,以实现多模态适应
任克军|杜云涛|徐连明|姚云祥|韩伟|金雷|王莉中国北京邮电大学摘要由于内存和计算资源的严重限制,在边缘设备上对大型视觉语言模型(如CLIP)进行微调仍然具有挑战性。尽管现有的参数高效微调方法可以有效降低训练成本,但它们并非专为云-边缘协同场景设计。为了解决这一限制,我们提出了C
来源:Pattern Recognition
时间:2026-04-29