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1. chinaXiv:202305.00142 [pdf]
Serial bias in the perception of biological motion emotional states
Tan, Haoyuan; Zhu, Xiangrui; Shen, Zaixu; Shi, Shenghao; Kuai, YijieSubjects: Psychology >> Cognitive Psychology
| People can judge the emotions of other individuals by their movements, which are influenced by previously occurring movements, possibly because previously occurring movements provide a priori information about the current. In the current study, we presented sequences of biological motion of different emotional states and examined the influence of previously occurring actions on the evaluation of emotion for the current action in the biological motion sequence. We found that: first, emotion evaluation for the current biological motion systematically deviated from, rather than bias toward, past evaluation, showing a repulsive bias, with the amplitude of the bias negatively correlated with overall emotion recognition error. Second, the amplitude of the bias was not found to correlate with autistic traits or empathy, but with third-person movement imagery. Results tentatively suggest that there is no attractive bias in biological motion emotion perception, and the repulsive bias produced by previously observed biological motion states on current evaluation is an adaptation-like aftereffect, which enhances the accuracy of emotion recognition, but it is part of general visual cognitive rather than social cognitive functioning. |
2. chinaXiv:202305.00148 [pdf]
Design of a high-speed and low-noise preamplifier for SiPM
Wang, Xiyang ; Zhang, Hongyu; Fang, Deqing; He, Wanbing; Wang, Xiaolong; Zou, ShimingSubjects: Physics >> Nuclear Physics
| In the R&D for upgrading the KL0 and µ detector (KLM) in Belle II experiment using scintillator and silicon photomultiplier (SiPM), we design a compact preamplifier with high#2;speed and low-noise. The preamplifier has a good gain stability, a baseline noise level of σ ≈ 0.3 mV, a good time resolution that can achieve < 20 ps, and can be applied comprehensively to SiPMs. To reduce the pile-up in using a large size SiPM or an array of SiPMs, which is due to the large capacitance and high dark count rate, we adopt pole#2;zero-cancellation which reduce both the rise time and the fall time of a SiPM signal. The combinations of the preamplifier and several kinds of SiPMs show time resolutions better than 50 ps for most of the cases; when the number of detected photons is larger than 60, a time resolution of about 25 ps can be achieved |
3. chinaXiv:202305.00141 [pdf]
刘鲁静; 钱力; 刘会洲
Subjects: Management Science >> Science ology and Management
| 目的 科研评价改革已取得了阶段性进展，但仍然存在评价方式缺乏创新性、评价体系不健全等待解决问题。 方法 针对以上问题，本研究在现有科研评价和激励体系的基础上，设计了基于ICDP方法的科研过程多元评价体系，并建立了相应的科研过程多元评价平台。 结果 以中科院某重点实验室为案例，阐述了化学化工学科的指标体系架构，展示了总体评价和参与主体评价的计算过程。 局限 本研究所述的评价体系是考虑考核对象所在学科特点，采用主客观评价相结合的方式开展的，可能适用于与本学科相似的学科，其他学科可以参考评价体系设计原则，并据此设计符合本学科特色的评价体系。 结论 以关键节点信息存证和记录为特征的科研过程多元评价及激励，可有效解决科研改革中存在的突出问题，有利于科研过程生态的可持续发展。 |
4. chinaXiv:202305.00202 [pdf]
秦英栋; 贾文珅
Subjects: Agriculture, Forestry,Livestock & Aquatic Products Science >> Other Disciplines of Agriculture, Forestry,Livestock & Aquatic Products Science
| 为满足兔舍环境监测调控需求，同时摆脱传统布线网络局限性，缩减网络资费、电路元件和控制系统成 本，本研究提出一种基于窄带物联网（Narrow Band Internet of Things，NB-IoT） 的兔舍环境实时监测系统。系统 基于Arduino 开发板，使用移远BC260Y 模块与消息队列遥测传输协议（Message Queuing Telemetry Transport， MQTT） 实现网络连接，利用SGP30、MQ137、5516光敏电阻传感器等多种传感器实现兔舍内部声、光、水、温、 气五方面实时监测。数据在本地、云端存储的同时，系统可根据阈值报警，协助创造兔的最佳生存环境。研究中 对比了NB-IoT网络与Wi-Fi、LoRa等其他网络的异同，根据物联网三层架构详细介绍了系统搭建技术与过程，并 系统分析了元器件价格，经核算，整机成本不超过400元。设备在空舍测试中，检测到CO2浓度为420~440 ppm； MQ系列传感模组电压比值稳定于1；温度处于22~24 ℃；湿度上下波动10％；日光灯亮灭引起电压差2.6 V。进 行了系统的网络与能耗测试，通过不同时间、场地、网络连接方式的对比，验证了本系统传输稳定可靠，能耗合 理。系统使用MQTT通信协议的NB-IoT网络，平均每秒消息处理量（Transactions Per Second，TPS） 为0.57，每分 钟收发34.2条，上下浮动1条。系统运行时，电压约为12.5 V，电流约为0.42 A，平均功率为5.3 W。发生通信时， 没有产生额外功耗，适用于实际养殖生产。本研究可为偏远或较大规模的养殖监测设备选取提供设备成本与网络 选择参考价值。 |
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5. chinaXiv:202305.00203 [pdf]
王鹏飞; 高原源; 李爱学
Subjects: Agriculture, Forestry,Livestock & Aquatic Products Science >> Other Disciplines of Agriculture, Forestry,Livestock & Aquatic Products Science
| 为实现农副产品中黄曲霉毒素B1（AFB1） 的现场快速检测，设计了一款基于差分脉冲伏安法（Differen? tial pulse voltammetry，DPV）、以STM32F103ZET6为核心处理器的便携式检测系统。系统主要包括硬件检测设备和 手机App两部分，二者通过Wi-Fi通信连接。硬件检测设备主要包括DPV波形生成电路、恒电位电路及微电流检 测模块；上位机App在安卓环境下开发，主要完成信号采集、数据存储等任务。应用实验室自制的AFB1传感器， 在0.1 fg/ml~100 pg/ml范围内系统可以对 AFB1实现有效检测。标准溶液中的测试结果与电化学工作站CHI760e相 比，最大相对误差为7.37%。对加入不同浓度AFB1的花生油样品进行检测，以CHI760e检测结果为标准，回收率 为96.8%~106%；对发霉程度不同的花生样品中进行测试，与CHI760e相比，最大相对误差为7.10%。本便携式检 测系统在农副产品中AFB1的现场快速检测中具有广阔的应用前景。 |
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6. chinaXiv:202305.00189 [pdf]
胡松涛; 翟瑞芳; 王应华; 刘志; 朱剑忠; 任荷; 杨万能; 宋鹏
Subjects: Agriculture, Forestry,Livestock & Aquatic Products Science >> Other Disciplines of Agriculture, Forestry,Livestock & Aquatic Products Science
| 作物具有结构多样、生长环境复杂等特征。RGB图像数据能真实地反映植株的纹理特征与颜色特征，三 维点云数据包含了作物的体量信息。将RGB图像和三维点云数据结合，实现作物的二维和三维表型参数提取，对 表型组学的方法研究具有重要意义。本研究以马铃薯为研究对象，使用RGB相机和激光扫描仪分别采集了50个马 铃薯的RGB图像与三维激光点云数据。对比了OCRNet，UpNet，PaNet和DeepLab v3+四种深度学习语义分割方法 的分割精度，并选择精度较高的OCRNet网络实现马铃薯顶视图像的语义分割。优化了Mean shift聚类算法流程， 完成了马铃薯植株激光点云的单株分割，并结合欧式聚类和K-Means聚类算法对单株马铃薯植株点云的茎和叶进 行准确地分割。同时，提出一种利用编号建立马铃薯单株RGB图像和激光点云间一一对应关系的策略，并以此为 基础分别从RGB图像与激光点云中提取同一马铃薯植株包括最大宽度、周长、面积、株高、体积、叶长与叶宽在 内的8个二维表型参数与10个三维表型参数。最后，选择了比较具有代表性、易测量的叶片数、株高、最大宽度 三个表型参数进行精度评估，平均绝对百分比误差（Mean Absolute Percentage Error，MAPE） 分别为8.6%、8.3% 和?6.0%，均方根误差?（Root Mean Square Error，RMSE）?分别为?1.371 片、3.2 cm 和?1.86 cm，决定系数?R2 分别为 0.93、0.95和0.91。精度评估的结果表明，所提取的表型参数能够准确、高效地反映马铃薯的生长状态，将马铃薯 的RGB影像数据与三维激光点云数据相结合，能够充分发挥RGB图像纹理颜色特征丰富、三维点云能够提供体量 信息的优势，实现马铃薯植株二维与三维表型参数高精度、非破坏性的提取。本研究成果不仅可以为马铃薯的种 植和育种提供重要的技术支持，还可以为基于表型数据的研究提供有力支持。 |
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7. chinaXiv:202305.00204 [pdf]
计洁; 金洲; 王儒敬; 刘海燕; 李志远
Subjects: Agriculture, Forestry,Livestock & Aquatic Products Science >> Other Disciplines of Agriculture, Forestry,Livestock & Aquatic Products Science
| 目前基于预训练语言模型（Pre-trained Language Model，PLM） 的命名实体识别的研究在面对农业领域存 在的实体命名方式繁杂、实体边界模糊等问题时，仅使用PLM最后一层表示输出，且均从外部引入知识或操作对 实体表示进行增强，忽视内部各层本身蕴含语言不同层次的丰富信息。为解决上述问题，提出一种基于递进式卷 积网络的命名实体识别方法。该方法首先存储自然句子，通过PLM后得到的每层输出表示；其次以递进式卷积作 为全层信息的特征提取手段，对储存的模型中间层输出表示依次卷积。模型将注重全层信息，包括被忽略的浅层 输出，而有研究表明靠近输入的模型层输出的句子嵌入包含更多的诸如短语、词组等粗粒度信息，对于边界模糊 的农业命名实体识别，更关键的词组界定信息或许就隐含在这些被忽略的浅层嵌入中，可为农业领域存在的命名 实体识别问题提供帮助。无需外部信息的引入，充分利用已使用的计算力得到的结果就能增强句子的表示嵌入； 最终通过条件随机场（Conditional Random Field，CRF） 模型生成全局最优序列。在构建的包含农作物品种、病 害、虫害和农药4类农业实体的农业数据集上，所提方法的综合性指标F1值相较于基于Transformer的双向编码表 征模型（Bidirectional Encoder Representation from Transformers， BERT） 提升3.61%，在公开数据集上也有较好表 现，其中在数据集MSRA上F1值提升至94.96%，说明基于递进式的卷积网络能够增强模型对自然语言的表示能 力，在命名实体识别任务上具有优势。 |
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8. chinaXiv:202305.00205 [pdf]
基于弱监督下改进的CBAM-ResNet18 模型识别苹果多种叶部病害
张文景; 蒋泽中; 秦立峰Subjects: Agriculture, Forestry,Livestock & Aquatic Products Science >> Other Disciplines of Agriculture, Forestry,Livestock & Aquatic Products Science
| 针对苹果叶部病害图像在仅有图像类别标注的弱监督的条件下识别准确率低的问题，提出了一种基于改 进的CBAM-ResNet算法进行苹果叶部病害识别。以ResNet18作为基础模型，对轻量级卷积块注意力模块（Convo? lutional Block Attention Module，CBAM） 注意力机制中通道注意力模块中的多层感知机（Multilayer Perceptron， MLP） 进行升维改进，放大苹果叶部病害特征细节；将改进的CBAM融入残差模块中，以加强对关键细节特征的 提取，将AlphaDropout配合SeLU（Scaled Exponential Linearunits） 融入网络中，防止其网络的过拟合化，加速模型 收敛效果；最后，采用单周期余弦退火算法调整学习率，得到病害识别模型。训练在样本图像均只进行图像级标 注的弱监督下进行，大大降低标注成本。通过消融实验，探究出改进CBAM中MLP最佳升维维度为2，相对于原 CBAM，准确率提升0.32%，并在参数量增加17.59%的情况下，每轮训练时长减少8 s。在包含苹果斑点落叶病、 褐斑病、花叶病、灰斑病、锈病等5种病害的6185幅图像数据集上进行了试验测试，结果显示，在弱监督学习下， 识别准确率方面，该模型对苹果5种病害的平均识别准确率达到98.44%，改进的CBAM-ResNet18相比改进前的 ResNet18 提高了1.47%，且高于VGG16，DesNet121，ResNet50，ResNeXt50，EfficientNet-B0 和Xception 对照模 型；在学习效率方面，改进的CBAM-ResNet18相对于ResNet18在参数量增加24.9%的条件下，每轮的训练时间减 少6 s，且在VGG16，DesNet121，ResNet50，ResNeXt50，EfficientNet-B0和Xception对照模型中以每轮137 s最快 速度完成模型训练。通过混淆矩阵结果，计算出模型的精确度平均值、召回率平均值和F1分数平均值分别达到了 98.43%、98.46%和0.9845。该结果表明，改进的CBAM-ResNet模型可进行苹果叶部病害识别且具有良好的识别 结果，可为苹果叶部病害智能识别提供技术支撑。 |
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9. chinaXiv:202305.00206 [pdf]
刘又夫; 肖德琴; 周家鑫; 卞智逸; 招胜秋; 黄一桂; 王文策
Subjects: Agriculture, Forestry,Livestock & Aquatic Products Science >> Other Disciplines of Agriculture, Forestry,Livestock & Aquatic Products Science
| 水禽养殖在向规模化、标准化与智能化方向迅速发展。智能养殖装备和信息化技术的研究与应用是促进 水禽养殖业健康持续发展的关键，对提高水禽养殖的产出效率、降低生产过程对劳动力的依赖、契合绿色环保的 发展理念以及实现高质量转型发展具有重要意义。本文重点介绍了智能化水禽棚舍的发展、水禽棚舍环境智能调 控技术，以及智能化水禽饲喂、饮水、加药消杀和自动粪污处理等智能化设备的最新研究进展。此外，还介绍了 可应用于水禽的信息采集技术现状，包括视觉成像系统、声音捕获系统和穿戴式传感器，以及智能管理技术的最 新应用进展。最后指出了水禽产业的智能化养殖所面临的困难，并对未来水禽的智能化养殖的发展和改进提出了 建议。 |
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10. chinaXiv:202305.00207 [pdf]
桂泽春; 赵思健
Subjects: Agriculture, Forestry,Livestock & Aquatic Products Science >> Other Disciplines of Agriculture, Forestry,Livestock & Aquatic Products Science
| 农业是关系国计民生的基础产业，但同时又是弱质产业，传统农业风险管理研究方法中存在非线性信息 挖掘不足、精确度不高和鲁棒性差等问题。人工智能（Artificial Intelligence，AI） 拥有基于大数据的强非线性拟 合、端到端建模和特征自学习等强大功能可很好地解决上述问题。本文首先分析了AI在农业脆弱性评估、农业风 险预测，以及农业损害评估三大方面的研究进展，得出如下结论：1. AI 在农业脆弱性评估中的特征重要性评估缺 乏科学有效的验证指标，且应用方式导致无法比较多个模型之间的优劣，建议采用主客观法进行评价；2. 在风险 预测中，发现随着预测时间的增加，机器学习模型的预测能力往往会下降，过拟合问题是风险预测中的常见问题， 且目前研究针对图数据空间信息的挖掘还较少；3. 农业生产环境复杂，应用场景多变是影响损害评估准确性的重 要因素，提升深度学习模型的特征提取能力和鲁棒性是未来技术发展需要克服的重点和难点问题。然后，针对AI 应用过程中存在的性能提升问题和小样本问题提出了相应的解决方案。对于性能提升问题，根据使用者对人工智 能的熟悉程度，可分别采用多种模型比较法、模型组合法和神经网络结构优化法以提升模型的性能表现；对于小 样本的问题，往往可以将数据增强、生成对抗网络和迁移学习相结合，以增强模型的鲁棒性和提高模型识别的准 确性。最后，对AI 在农业风险管理中的应用进行了展望。未来可以考虑将人工智能引入农业脆弱性曲线的构建； 针对农业产业链的上下游关系和与农业相关的行业关系，更多地应用图神经网络对农业价格风险预测进一步深入 研究；损害评估建模过程中可以更多地引入评估目标相关领域的专业知识以增强对目标的特征学习，对小样本数 据进行增广也是未来研究的重点内容。 |
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