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公开(公告)号:CN116468023A
公开(公告)日:2023-07-21
申请号:CN202310311970.2
申请日:2023-03-27
Applicant: 新疆农业大学
IPC: G06F40/211 , G10L15/14 , G06F40/35 , G06F18/25 , G06N20/00
Abstract: 本发明公开了一种基于C‑变换的人工智能对话系统构建方法、装置及介质,方法包括:对输入位置嵌入值序列进行计算得到二维共轭序列,再用随机分段的方法产生备选输入二维数据序列,然后通过C‑变换判断备选输入二维数据序列是否有共轭性,对备选输入二维数据序列进行短句交换配对,得到配对的数据序列,判断配对数据序列是否收敛,计算输出短句序列的概率和数量,输出概率最大的短句,所有输出短句连结起来作为输出序列,将输出序列和嵌入数值序列进行比较优化得到误差最小化的人工智能对话系统的参数值。基于C‑变换的人工智能对话系统构建方法得到的对话输出结果更准确,语句分析效率高。
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公开(公告)号:CN119977633A
公开(公告)日:2025-05-13
申请号:CN202510313573.8
申请日:2025-03-17
Applicant: 新疆农业大学
Abstract: 本发明涉及一种长效磷肥的制备方法和应用,所述长效磷肥的制备方法的步骤如下:步骤1:将磷矿粉放入容器中,向容器中加入活化剂和助剂,将这些物质搅拌均匀后,加入水继续搅拌混合均匀;步骤2:将步骤1的装有混合溶液的容器置于超声波发生装置中,在300W、40kHz条件下,进行超声活化;步骤3:将步骤2超声活化后的物质从超声波发生器中取出,自然风干或烘干,即制得长效磷肥。本发明以低品位磷矿粉为原料,通过超声波辅助有机活化技术制备长效磷肥,能够显著提高磷矿粉的活化效果。这样制备出的有效性适中、肥效持久的长效磷肥可用于多年生作物中,同时实现低能耗、无污染的生产过程,可用于绿色或有机农业。
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公开(公告)号:CN119776199A
公开(公告)日:2025-04-08
申请号:CN202411962913.1
申请日:2024-12-30
Applicant: 新疆农业大学
IPC: C12N1/20 , A01G22/40 , A01C1/00 , C05F11/08 , C05G3/00 , C05G3/80 , C09K17/14 , A01N63/22 , A01P21/00 , C12R1/07 , C09K101/00
Abstract: 本发明提供了一种耐盐碱根际促生菌株,命名为Bacillus sp.A015,保藏于中国典型培养物保藏中心,保藏编号为CCTCC NO:M20242724,保藏日期为2024年12月4日;该根际促生菌株的16S rRNA的核苷酸序列如SEQ ID NO.1所示。本发明还提供了该菌株的应用,用于改善盐碱地的土壤环境,促进作物生长。本发明的菌株兼具有较强的固氮,溶解有机磷和无机磷,分解难溶性钾等功能,并且也可促进大豆萌发与生长,为盐碱地生物肥料、生物改良菌剂与菌肥的研究奠定重要的基础,为开展盐碱地改良和利用、拓展我国后备耕地资源及保障国家粮食安全具等方面具有重大意义。
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公开(公告)号:CN119776198A
公开(公告)日:2025-04-08
申请号:CN202411962842.5
申请日:2024-12-30
Applicant: 新疆农业大学
IPC: C12N1/20 , A01G22/40 , A01G7/06 , A01N63/20 , A01P21/00 , C09K17/14 , C05G3/00 , C12R1/01 , C09K101/00
Abstract: 本发明提供了一种大豆根际促生菌株,命名为Acinetobacter sp.A11,保藏于中国典型培养物保藏中心,保藏编号为CCTCC NO:M20242725,保藏日期为2024年12月04日;16S rRNA的核苷酸序列如SEQ ID NO.1所示。还提供了该大豆根际促生菌株的应用,用于固氮、溶解有机磷、溶解无机磷、解钾;还可以用于促进大豆生长。本发明的菌株兼具有较强的固氮,溶有机磷、无机磷,解钾等功能,为微生物菌肥、菌剂的开发等提供优质的菌种资源,对土壤改良、提高作物产量、实现生态环境可持续发展等具有重要意义。
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公开(公告)号:CN116259413A
公开(公告)日:2023-06-13
申请号:CN202211433663.3
申请日:2022-11-16
Applicant: 新疆农业大学
Abstract: 本发明实施例公开了一种枯叶病预测模型构建方法、设备、系统及存储介质,方法包括:S1:获取枯叶病数据集H:{x,y},其中,X:{x}是茎和叶的微量元素含量,为自变量,Y:{y}是枯叶病发病率,为因变量;S2:按预设方法对所述枯叶病数据集进行增强处理,获取训练样本;S3:利用所述训练样本对机器学习模型进行训练,获取枯叶病预测模型。实施本发明实施例提供的枯叶病预测模型构建方法,先用工具变量补齐枯叶病数据集中的缺失值,进行数据清洗和数据增强,产生足够多的数据作为训练样本,然后利用训练样本做神经网络拟合和各种机器数据学习拟合获取枯叶病预测模型。由于训练样本足够大,所获得的枯叶病预测模型的有效性更高,预测结果更加准确。
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公开(公告)号:CN216533027U
公开(公告)日:2022-05-17
申请号:CN202220069298.1
申请日:2022-01-12
Applicant: 新疆农业大学
Abstract: 本实用新型属于农林研究技术领域,具体涉及一种水氮添加装置,包括安装架、蓄水槽、多个V形集水槽和多个滴罐管,安装架包括基架,基架上个安装有基杆、承载架和V形集水槽相对应的第一支撑架,第一支撑架上安装有限位块和第一顶块,V形集水槽固定安装有连接件,V形集水槽的一端通过连接件铰接于基杆上,基架上安装有与V形集水槽相对应的底座,底座上均铰接有第二支撑架,第二支撑架上均铰接有第二顶块,蓄水槽安装于承载架上,滴罐管安装于蓄水槽上,用于解决目前在对豆科和非豆科一年生短命植物进行氮沉降增加及其累积效应的研究时,多通过人工连续添加氮素来进行模拟,劳动强度较高,人工负担较大,补水比例调控不便的问题。
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