• FLNA相关疾病中基因型-表现型关联及X染色体失活偏倚和剪接异常研究

  背景：FLNA基因缺陷会破坏细胞骨架动力学和机械传导，导致广泛的表现型谱，包括心血管畸形、脑室周围结节性异位、骨骼异常、结缔组织疾病、胃肠道表现和神经功能障碍。然而，不同FLNA突变基因型与表现型变异之间的关系尚未完全明确。特别是，X染色体失活（XCI）偏倚、同义变异和小缺失导致

  来源：Human Genomics

  时间：2026-11-01

• 注意力对数量与方向判断中序列依赖性的影响

  摘要背景我们的感知判断受到近期经验的影响。在三项实验中，我们研究了注意力如何影响数量和方向判断中的这种序列依赖性。参与者需要估计点云中的数量（实验1）或Gabor补丁的方向（实验2：高对比度；实验3：低对比度）。这些任务与一项需要集中注意力的中心任务结合在一起，以在双任务设计中调

  来源：BMC Biology

  时间：2026-11-01

• 基于无人机多光谱影像的松梢害虫早期侵害检测：YOLOv11n-SAGE深度学习框架

  中国西南地区的松林正遭受极具破坏性的森林害虫——松梢害虫（PSB, Tomicus spp.）的严重威胁。对害虫种群的有效抑制在很大程度上取决于能否准确、迅速地检测并清除早期受侵害松树。然而，由于早期侵害的视觉特征不明显，当前基于深度学习的快速检测方法主要聚焦

  来源：Smart Agricultural Technology

  时间：2026-11-01

• 基于双视角被动立体视觉与关键点引导形态测量的可边缘部署牦牛活体体重无接触估测系统

  本研究开发了一种基于双视角被动立体视觉（passive stereo vision）的无接触牦牛（yak, Bos grunniens）活体体重（live body weight, LBW）估测系统，用于实际养殖环境下的便携式边缘部署。研究人员提出了一种针对牦

  来源：Smart Agricultural Technology

  时间：2026-11-01

• 基于近端高光谱数据的蚕豆灰霉病生理特征解析：季节内病害严重度评估与收获后籽粒品质预测

  中文翻译（摘要部分）： 灰霉病（Botrytis）导致蚕豆产量相关性状、籽粒大小和种皮红度（CIE a）降低。灰霉病增加了籽粒蛋白质含量（GPC）和种皮黄度（CIE b）。窄波段植被指数（VIs）在田间条件下对灰霉病严重度进行分类，总体精度（OA）达0.86，

  来源：Smart Agricultural Technology

  时间：2026-11-01

• MEL-YOLO：面向甘蔗田激光除草的杂草生长点关键点检测与定位模型

  针对甘蔗田复杂环境下激光除草对杂草生长点精准定位的需求，研究人员提出了基于YOLOv8s-Pose改进的轻量化关键点检测模型MEL-YOLO，实现了甘蔗田间杂草生长点的精准定位。混合局部通道注意力（Mixed Local Channel Attention,

  来源：Smart Agricultural Technology

  时间：2026-11-01

• 基于无人机单目深度估计与运动恢复结构的玉米冠层结构及生物量评估

  无人机已成为精准农业中的基础技术，能够获取厘米级分辨率的多光谱、热红外和可见光图像。然而，无人机遥感也带来了数据量大、需要熟练操作人员和复杂图像处理等挑战。玉米是世界上最重要的谷类作物之一，其地上生物量（Above-Ground Biomass, AGB）是一

  来源：Smart Agricultural Technology

  时间：2026-11-01

• 基于自主地面机器人开展种薯冠层马铃薯Y病毒、马铃薯卷叶病毒及黑胫病的田间高光谱检测

  马铃薯Y病毒(PVY)、马铃薯卷叶病毒(PLRV)及黑胫病复合体（果胶杆菌属Pectobacterium spp.和迪基氏菌属Dickeya spp.）是导致种薯生产中多数季内认证降级的主要病原。荷兰采后控制最近已将约三分之一的受检种薯面积降级。防控依赖人工拔

  来源：Smart Agricultural Technology

  时间：2026-11-01

• 基于RGB图像与显式几何先验交叉注意力融合的非接触式仔猪体重估测

  提出了一种低成本、基于二维（2D）RGB图像的仔猪体重估测框架。引入显式几何先验以补偿缺失的深度数据。通过交叉注意力（Cross-Attention）融合机制，实现了高精度估测，决定系数（R²）达到0.933。

  来源：Smart Agricultural Technology

  时间：2026-11-01

• 面向智慧温室运营数据的可溯源自然语言访问系统QUILLAMA：基于只读防护机制的NL→SQL→DB→NL查询管道

  专业术语翻译（摘要部分） QUILLAMA实现了对智慧温室数据的可溯源自然语言访问。在54例评估中，没有任何非SELECT语句到达MariaDB数据库。32例运营查询中有30例在无数据库错误的情况下成功执行（93.8%）。严格语义对应率为59.4%，比可执行性

  来源：Smart Agricultural Technology

  时间：2026-11-01

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