[Objectives]To determine the optimal preparation technology of Clerodendrum bungei Steud.extract gel by orthogonal test and gel quality test method in General Rule 0114 of Chinese Pharmacopoeia(Volume IV,2020 Edition)...[Objectives]To determine the optimal preparation technology of Clerodendrum bungei Steud.extract gel by orthogonal test and gel quality test method in General Rule 0114 of Chinese Pharmacopoeia(Volume IV,2020 Edition),and to study its anorectal pharmacodynamics and drug release in vitro.[Methods]Carbomer 940,propylene glycol and absolute ethyl alcohol were selected as the main factors,and the preparation technology of C.bungei Steud.extract gel was optimized by orthogonal test.The mouse model of ulcerative hemorrhoids was established with glacial acetic acid(HAC)and compared with Ma Yinglong musk hemorrhoids ointment.The recovery of trauma was compared between the two groups.At the same time,porcine small intestine was used as semi-permeable membrane to make diffusion cell to simulate anal environment,and the drug release in vitro was studied.[Results]The C.bungei Steud.extract gel was smooth in appearance and good in stability.It could effectively treat anal ulcer in mice and release quickly in vitro.[Conclusions]The formula is reasonable,and the effect of animal experiment is remarkable,which can provide a new treatment plan for ulcerative hemorrhoids.展开更多
针对玉米杂草识别过程中因光照变化导致识别精确度低及漏检问题,该研究以幼苗期玉米及其伴生杂草为研究对象,设计一种基于WEED-YOLOv10的玉米杂草检测方法。首先,通过无人机快速采集田间高分辨率图像构建了玉米杂草数据集;其次,以YOLOv...针对玉米杂草识别过程中因光照变化导致识别精确度低及漏检问题,该研究以幼苗期玉米及其伴生杂草为研究对象,设计一种基于WEED-YOLOv10的玉米杂草检测方法。首先,通过无人机快速采集田间高分辨率图像构建了玉米杂草数据集;其次,以YOLOv10n为基线网络,将骨干网络替换为ConvNeXtV2以增强特征提取能力;继而,为避免因模块拼接可能带来的信息冗余或丢失问题提升对光照干扰的鲁棒性,嵌入CBAM注意力机制;然后,引入SlimNeck结构优化网络计算效率,有效平衡了模型计算资源消耗与特征表征能力;最后,使用Focaler-EIoU损失函数进一步提高模型定位精度。试验结果表明,WEED-YOLOv10在精确率、召回率、mAP@50、mAP@50:95和F1分数上分别达到85.4%、88.1%、90.9%、48.5%和86.7%,较基准模型分别提升了2.4、2.9、3.5、7.0、2.6个百分点,各项精度指标均优于其他对比模型,部署在NVIDIA Jetson orin NX上的图片推理速度达到28.7帧/s,实现了检测速度与精度的平衡。进一步地,基于WEED-YOLOv10开发对靶喷药系统,该系统实时捕捉并解析来自模型的识别信号,实现对除草喷施装置的精准调控。田间试验结果显示,对靶喷药系统施药准确率为93.7%,喷洒覆盖率为90.5%,对靶偏差为1.45cm,杂草实时检测速度为20.1帧/s,实现了自动化的玉米田间除草作业。该研究为复杂光照场景下农田杂草治理提供了可靠的技术方案,对推动农业智能化作业具有重要意义。展开更多
本研究旨在建立一种高效、快速、选择性测定食品中痕量汞的方法。通过溶剂热法及后续的巯基化修饰,成功制备了一种新型巯基功能化磁性介孔二氧化硅(Thiol-functionalized Magnetic Mesoporous Silica,记为mSS@Fe_(3)O_(4))吸附剂。将该...本研究旨在建立一种高效、快速、选择性测定食品中痕量汞的方法。通过溶剂热法及后续的巯基化修饰,成功制备了一种新型巯基功能化磁性介孔二氧化硅(Thiol-functionalized Magnetic Mesoporous Silica,记为mSS@Fe_(3)O_(4))吸附剂。将该吸附剂用于磁性固相萃取(MSPE),结合原子荧光光谱法(AFS),构建了一种分析食品中痕量汞的新方法。通过X射线衍射(XRD)、傅里叶变换红外光谱(FTIR)和X射线光电子能谱(XPS)等手段对材料进行了表征,证实了巯基已成功接枝到磁性介孔二氧化硅表面。系统优化了萃取过程中的关键参数,包括样品pH值、吸附时间、吸附剂用量、洗脱液组成和上样体积。结果表明,归因于材料的介孔结构和高比表面积,吸附平衡在1 min内即可达到,实现了对Hg^(2+)的快速富集。在最优条件下,该吸附剂对Hg^(2+)的理论最大吸附容量(qm)为67.89 mg/g;在回收率保持>90%时,最大上样体积为200 mL,预浓缩因子可达200。该方法具有较宽的pH值(1~13)适用范围和优异的抗基质干扰能力。方法线性范围为0.10~4.0μg/L(相关系数r=0.9996),方法检出限(MDL)为0.012μg/kg,对空白样品进行7次平行测定的相对标准偏差(RSD)为2.4%(n=7)。通过对国家标准物质和多种实际样品(草鱼、大米等)的加标回收实验,验证了方法的准确性和可靠性,回收率在94.0%~106%。该方法集快速、高效、高选择性与高灵敏度于一体,为食品中痕量汞的常规监测提供了有力的技术支持。展开更多
面向作物表型组大数据获取解析、作物种质资源表型鉴定等亟需高效率、智能化和低成本技术、装备及系统的问题,在系统梳理分析国内外农作物高通量表型平台相关技术产品研究现状的基础上,通过组织多学科的协同技术攻关,突破了作物表型组...面向作物表型组大数据获取解析、作物种质资源表型鉴定等亟需高效率、智能化和低成本技术、装备及系统的问题,在系统梳理分析国内外农作物高通量表型平台相关技术产品研究现状的基础上,通过组织多学科的协同技术攻关,突破了作物表型组大数据高通量获取和智能化解析中的关键技术难题,设计了具有自主知识产权的轻小敏捷型多传感器阵列、通用化成像单元和适用于多生境的固定式、移动式高通量表型平台装备,以及配套算法和软件平台,构建了农作物表型组大数据工厂成套技术装备体系。该体系由大田和设施作物高通量自主作业表型平台、室内器官和显微表型平台、大田和设施环境自动化种植管控设备、作物模型系统、数字孪生智慧管控平台和大数据计算服务中心等构成,可实现多生境、自动化、高通量、高效率、高精度的多源作物表型-环境数据协同采集,涵盖农作物群体、个体、器官和显微多重尺度,能够重建农林作物的三维形态结构并精准解析株型、产品、品质、抗性等表型组指标,是发展数字育种和智慧栽培的新一代信息化基础设施。农作物表型组大数据工厂技术装备体系创新了作物表型组大数据的产生、处理和服务模式,可为作物表型组理论技术的发展、基于AI for Science的平台化科研和工厂化的作物种质资源表型鉴定等提供体系化的技术装备支撑。展开更多
基金Supported by National Natural Science Foundation of China(31671954)。
文摘[Objectives]To determine the optimal preparation technology of Clerodendrum bungei Steud.extract gel by orthogonal test and gel quality test method in General Rule 0114 of Chinese Pharmacopoeia(Volume IV,2020 Edition),and to study its anorectal pharmacodynamics and drug release in vitro.[Methods]Carbomer 940,propylene glycol and absolute ethyl alcohol were selected as the main factors,and the preparation technology of C.bungei Steud.extract gel was optimized by orthogonal test.The mouse model of ulcerative hemorrhoids was established with glacial acetic acid(HAC)and compared with Ma Yinglong musk hemorrhoids ointment.The recovery of trauma was compared between the two groups.At the same time,porcine small intestine was used as semi-permeable membrane to make diffusion cell to simulate anal environment,and the drug release in vitro was studied.[Results]The C.bungei Steud.extract gel was smooth in appearance and good in stability.It could effectively treat anal ulcer in mice and release quickly in vitro.[Conclusions]The formula is reasonable,and the effect of animal experiment is remarkable,which can provide a new treatment plan for ulcerative hemorrhoids.
文摘针对玉米杂草识别过程中因光照变化导致识别精确度低及漏检问题,该研究以幼苗期玉米及其伴生杂草为研究对象,设计一种基于WEED-YOLOv10的玉米杂草检测方法。首先,通过无人机快速采集田间高分辨率图像构建了玉米杂草数据集;其次,以YOLOv10n为基线网络,将骨干网络替换为ConvNeXtV2以增强特征提取能力;继而,为避免因模块拼接可能带来的信息冗余或丢失问题提升对光照干扰的鲁棒性,嵌入CBAM注意力机制;然后,引入SlimNeck结构优化网络计算效率,有效平衡了模型计算资源消耗与特征表征能力;最后,使用Focaler-EIoU损失函数进一步提高模型定位精度。试验结果表明,WEED-YOLOv10在精确率、召回率、mAP@50、mAP@50:95和F1分数上分别达到85.4%、88.1%、90.9%、48.5%和86.7%,较基准模型分别提升了2.4、2.9、3.5、7.0、2.6个百分点,各项精度指标均优于其他对比模型,部署在NVIDIA Jetson orin NX上的图片推理速度达到28.7帧/s,实现了检测速度与精度的平衡。进一步地,基于WEED-YOLOv10开发对靶喷药系统,该系统实时捕捉并解析来自模型的识别信号,实现对除草喷施装置的精准调控。田间试验结果显示,对靶喷药系统施药准确率为93.7%,喷洒覆盖率为90.5%,对靶偏差为1.45cm,杂草实时检测速度为20.1帧/s,实现了自动化的玉米田间除草作业。该研究为复杂光照场景下农田杂草治理提供了可靠的技术方案,对推动农业智能化作业具有重要意义。
文摘面向作物表型组大数据获取解析、作物种质资源表型鉴定等亟需高效率、智能化和低成本技术、装备及系统的问题,在系统梳理分析国内外农作物高通量表型平台相关技术产品研究现状的基础上,通过组织多学科的协同技术攻关,突破了作物表型组大数据高通量获取和智能化解析中的关键技术难题,设计了具有自主知识产权的轻小敏捷型多传感器阵列、通用化成像单元和适用于多生境的固定式、移动式高通量表型平台装备,以及配套算法和软件平台,构建了农作物表型组大数据工厂成套技术装备体系。该体系由大田和设施作物高通量自主作业表型平台、室内器官和显微表型平台、大田和设施环境自动化种植管控设备、作物模型系统、数字孪生智慧管控平台和大数据计算服务中心等构成,可实现多生境、自动化、高通量、高效率、高精度的多源作物表型-环境数据协同采集,涵盖农作物群体、个体、器官和显微多重尺度,能够重建农林作物的三维形态结构并精准解析株型、产品、品质、抗性等表型组指标,是发展数字育种和智慧栽培的新一代信息化基础设施。农作物表型组大数据工厂技术装备体系创新了作物表型组大数据的产生、处理和服务模式,可为作物表型组理论技术的发展、基于AI for Science的平台化科研和工厂化的作物种质资源表型鉴定等提供体系化的技术装备支撑。
