摘要：作物病害诊断积累了大量电子处方数据,对电子处方数据二次利用,实现作物病害处方智能推荐是植保领域重要的研究内容。对此,本文构建基于CDSSM的作物病害处方推荐模型,实现多种类作物病害的诊断和处方推荐。基于病害标准知识库对作物病害处方数据进行筛选,并进行数据扩充,同时结合领域知识构建标准处方库;构建基于CDSSM的作物处方推荐模型,根据文本特征生成语义向量,计算语义向量的余弦距离,结合标准处方库完成融合地区、时间、作物种类、生长期等多个因素的处方精准推荐。从病害诊断、处方推荐、针对番茄病害处方推荐和不同输入对处方推荐的影响4方面展开结果分析,并与基于DSSM、DSSM-LSTM、Cosine、Jaccard、BM25的模型结果进行对比分析;结合实际应用需求设计并构建面向移动终端的作物病害处方推荐应用“处方宝”。结果表明,基于CDSSM的作物病害处方推荐模型病害诊断正确率为71%,处方推荐准确率为82%,优于其他5种作物病害处方推荐模型;针对番茄病害处方推荐准确率更高。本文构建的基于CDSSM的作物处方推荐模型可以满足实际应用需求,还能够进行病害种类的扩充,可以作为作物病害处方推荐的高效辅助工具。

摘要：为高效地挖掘植物病害处方数据并辅助精准诊断,以番茄病毒病、番茄晚疫病、番茄灰霉病3种病害为研究对象,构建基于贝叶斯优化LightGBM的番茄病害智能诊断模型,探索作物病害处方数据挖掘及其精准诊断。重点对处方原数据(文本数据标签和One-hot编码等)进行预处理,以基于Wrapper的递归特征消除法进一步提取作物病害处方数据的特征;利用基于LightGBM算法构建番茄病害诊断模型,并与K近邻(KNN)、决策树(DT)、支持向量机(SVM)、随机森林(RF)、梯度提升决策树(GDBT)、AdaBoost和XGBoost常见机器学习模型运行结果进行比较分析并进行优化;设计基于LightGBM模型的Android手机端植物医生病害诊断APP。实验结果表明,基于贝叶斯优化的LightGBM模型综合诊断准确率可达到89.11%,比其他7种机器学习模型的诊断准确率平均高3.65个百分点;同时特征选择后的LightGBM模型在保证模型准确率的基础上降低了前期数据收集难度,模型综合准确率提高至89.34%,其中番茄病毒病的诊断精确度和F1值均达到96%以上,运行时间减少了47.73%;最后通过番茄叶霉病和番茄早疫病两种病害对本文模型进行了泛化能力测试,实验结果表明该模型具有较强的泛化能力和实用性。基于LightGBM模型设计的APP可以实现用户人群友好的交互式可视化且满足实际诊断需求。

摘要：金属锂负极具有极高的理论比容量和极低的氧化还原电位,被认为是二次电池体系中负极材料的最终选择.但在实际应用过程中,不稳定的电极/电解液界面会造成大量的锂枝晶生长,导致容量损失乃至热失控等安全问题.调控锂离子溶剂化结构,可促进有益的固态电解质界面膜(SEI)成膜组分在电极表面优先分解,进而稳定电极界面并可诱导锂离子均匀沉积,是提升液态和准固态金属锂电池电化学性能的重要手段.本文综合评述了近年来从液态到准固态电解质中锂离子溶剂化结构调控的策略和设计原则,探讨了溶剂化结构改变对电极/电解质界面的影响,并对准固态电解质的研究前景进行了展望.

摘要：目的探索适合同时行重睑成形术和内眦赘皮矫正术的新方法。方法根据内眦赘皮深部眼轮匝肌结构上的异常特点,遵循内眦赘皮的上睑(倒向性内眦赘皮除外)内侧睑缘处皮肤短缺和尽量减少局部皮肤瘢痕的原则,设计适合同时行重睑成形术的新内眦赘皮矫正术(反Stallard法)。结果临床应用86例,进行了为期6个月以上的随访,结果所有患者的重睑为稳定性平行型重睑,内眦已完全或大部分开大,手术效果满意。结论此内眦赘皮矫正术能够充分矫正内眦部结构上的异常,而且适合与重睑成形术同期施行,是一种效果稳定,结果满意的术式。