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1.
结合全球倡导的营养导向型农业和功能性食品的内容,首次提出“功能性小麦品种”的概念,将其定义为“含有对人体健康有益的活性成分,可调节人体有益代谢,能给人体健康带来某种益处或满足特定人群的特殊需求,同时可以作为日常食物的口感正常、无毒副作用的小麦品种类型”;结合疫情警示和我国进入后工业时代后,人们需求必将由“吃得饱”、“吃得好”向“吃得健康”转变,因而提出继高产品种、优质品种之后培育“功能性小麦品种”的育种目标。根据多年关于小麦淀粉、蛋白、酯类和其他成分的功能研究结果,介绍新育成的“麦黄酮”、“高色素”、“高抗性淀粉”、“富锌”、“低醇溶蛋白”和“低植酸”等功能性小麦新品种(系)的营养特性和农艺产量状况;根据“健康中国2030”规划等国家战略,进行“功能性品种培育是解决我国功能性食品‘卡脖子’的关键基础,一种功能性品种可以形成一类功能性食品,多种功能性品种可以形成我国功能性面制品产业,推动我国整个食品工业的发展”的前景展望;根据功能性品种及其食品的稳定性和可靠性是产品和市场的“生命线”,从对消费者负责的高度,提出关于“功能性农作物品种审定导向和组建功能性成分检测机构;编制有关功能性品种和食品的国家或行业标准,设立功能性食品和功能性农作物品种的商业标志,保证我国功能性农作物品种及其食品健康发展”等方面的具体建议。 相似文献
2.
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4.
刘如学 《石油石化物资采购》2021,(2)
随着化工产业的迅猛发展,化工设备完整性是化工安全生产的基石,是化工安全事故三大原因之一物的不安全状态。文章中对PSM(过程安全管理)中如何提高MIQA(机械完整性与质量保证)从工艺安全关键设备维护保养的培训、备品备件质量控制、测试和检查、维修以及可靠性改进上进行了浅析,在公司设备运行上取得了良好效果。 相似文献
5.
针对分割神经网络需要大量的高质量标签但较难获取的问题,提出基于3D scSE-UNet的半监督学习分割方法. 该方法使用自训练的半监督学习框架,将包含改进的并行空间/特征通道压缩和激励模块(scSE-block+)的3D scSE-UNet作为分割网络. scSE-block+可以从图像空间和特征通道2个方面自动学习图像的有效特征,抑制无用冗余特征,更好地保留图像边缘信息. 在自训练过程中加入全连接条件随机场,对分割网络产生的伪标签进行边缘细化,提升伪标签的精确度. 在LiTS17 Challenge和SLIVER07数据集上验证所提出方法的有效性. 当有标签图像占训练集总图像的30%时,所提方法的Dice相似系数(dice score)为0.941. 结果表明,所提出的半监督学习分割方法可以在仅使用少量标注数据的情况下,取得与全监督分割方法相当的分割效果,有效减轻肝脏CT图像分割对专家标注数据的依赖. 相似文献
6.
如何通过金属监督质量管理的优化创新来更好地服务当前电力设备材料等级越来越高的需求,已经成为目前电力行业内金属监督质量管理工作面临的一项挑战性课题。文章主要分析了现阶段电力行业金属监督质量管理工作中普遍存在的问题、不足和难点,并明确金属监督质量管理工作的基本要求,最后提出了金属监督质量管理工作优化的相关措施,对电力行业金属监督质量管理工作提供有助益的参考。 相似文献
7.
王松 《自动化技术与应用》2021,40(6):38-41
为了实现对变电站损耗中可降低比例的识别,本文提出了一种基于数据挖掘和半监督学习的变电站能效模型,并使用该模型对使用电能力采集系统所收集的海量变电站电力数据进行聚类处理和机器学习实现对变电站可降低损耗比例的识别.该模型首先使用K均值聚类算法对变电站的电能供需特征进行建模,随后基于一种半监督的机器学习以优化变电站损耗模型,最后使用过程自动化方法确定造成变电站损耗的主要因素,识别变电站可降低损耗占总损耗的比例.实验结果证明该方法能够可靠预测变电站的电能损耗可降低比例,帮助电力公司了解造成变电站电能损耗的主要原因. 相似文献
8.
为提高车载协作通信链路的可靠性与连通性,提出了一种在下行非正交多址接入(NOMA)的中继网络中基于监督机器学习算法的中继选择方案,通过构建反向传播(BP)神经网络预测模型,对候选中继集的中断概率进行预测,以此来进行基于最小中断概率的中继选择,提高了下行链路的连通性.在Matlab中,利用样本数据进行网络训练后,得出的预测值与理论值的相关系数为0.99944,预测的平均相对误差为0.57%,表明该中继选择方案模型能够对多个中继进行中断概率的预测,从而实现基于最小中断概率的中继选择.数值仿真结果表明,基于监督机器学习的中继选择方案相较于基于增强学习的中继选择方案中断概率下降了60%,能明显提高中断性能. 相似文献
9.
10.
特征选择是模式识别与数据挖掘的关键问题之一,它可以移除数据集中的冗余和不相关特征以提升学习性能。基于最大相关最小冗余准则,提出一种新的基于相关性与冗余性分析的半监督特征选择方法(S2R2),S2R2方法独立于任何分类学习算法。该方法首先对无监督相关度信息度量进行分析与扩充,然后结合信息增益,设计一种半监督特征相关性与冗余性度量,可以有效识别与移除不相关和冗余特征,最后采用增量搜索技术贪婪地构建特征子集,避免搜索指数级大小的解空间,提高算法的运行效率。本文还提出S2R2方法的快速过滤版本,FS2R2,以更好地应对大规模特征选择问题。多个标准数据集上的实验结果表明了所提方法的有效性和优越性。 相似文献