简介:摘要 : 冠层光截获能力是反映作物品种间差异的重要功能性状,高通量表型冠层光截获对提高作物改良效率具有重要意义。本研究以小麦为研究目标,利用数字化植物表型平台( D3P)模拟生成了 100种冠层结构不同的小麦品种在 5个生育期的三维冠层场景,记录了从原始冠层结构中提取的绿色叶面积指数( GAI)、平均倾角( AIA)和散射光截获率( FIPARdif)信息作为真实值 ,进一步利用上述三维小麦场景开展了虚拟的激光雷达( LiDAR)模拟实验,生成了对应的三维点云数据。基于模拟的点云数据提取了其高度分位数特征( H)和绿色分数特征( GF)。最后,利用人工神经网络( ANN)算法分别构建了从不同 LiDAR点云特征( H、 GF和 H+GF)输入到 FIPARdif、 GAI和 AIA的反演模型。结果表明,对于 GAI、 AIA和 FIPARdif,预测精度从高到低对应的点云特征输入为 GF+H > H > GF。由此可见, H特征对提高目标表型特性的估算精度起到了重要作用。输入 GF + H特征,在中等测量噪音( 10%)情况下, FIPARdif和 GAI的估算均获得了满意精度, R2分别为 0.95和 0.98,而 AIA的估算精度( R2=0.20)还有待进一步提升。本研究基于 D3P模拟数据开展,算法的实际表现还有待通过田间数据进一步验证。尽管如此,本研究验证了 D3P协助表型算法开发的能力,展示了高通量 LiDAR数据在估算田间冠层光截获和冠层结构方面的较高潜力。
简介:【摘要】 目的 总结以输入型新型冠状肺炎病例为主定点医院流行病学及防控策略,探索闭环管理在新冠肺炎防控策略的意义。方法 回顾性分析于 2020年 1月 18日 -3月 8日苍南县人民医院收治 17例 SARS-CoV-2感染病例的流行病学特点,总结定点医院防控采用闭环管理策略经验。结果 本组共收治 17例 SARS-CoV-2感染病例,武汉输入性病例 13例;密切接触者感染 3例,流行病学史不明确 1例。本定点医院采用闭环管理策略 17例 SARS-CoV-2感染病例均第一时间收治隔离病区,无医院内交叉感染,无医务人员感染。结论 输入型新型冠状肺炎病例为主定点医院通过闭环管理,有效控制 SARS-CoV-2感染传播。
简介:【摘要】 目的 为有效防控新型冠状病毒肺炎疫情的传播,探讨三甲非定点救治医院皮肤科住院病房内有效防治新型冠状病毒肺炎的措施。 方法 通过切实有效第进行住院部入口处的预检分诊,加强对住院环境及物品消毒,以及加强病房医务人员及护工“新冠”相关知识培训等方式对医务人员、患者及其家属和护工等医院内人员进行“新冠肺炎”防控知识的宣传和疫情防控工作。 结果 保证无医务人员及患者感染“新冠肺炎”及保证医疗护理安全。 结论 新冠肺炎期间对病区内人员 相关防疫知识的宣传以及落实筛查制度和防控措施,可以有效预防“新冠肺炎”疫情在医院内的传播,有利于新型冠状病毒肺炎的防控与排查工作。
简介:摘要:自新型冠状病毒爆发以来,群众的身体与心理面临着巨大考验,幸而通过社会政府努力有所改善。然而,疫情期间也凸显出了“陌生人关系”,种种麻木冷漠现象令人心寒,使大家的目光又重新聚集到陌生人社会上。“陌生人社会”是社会发展的必然趋势,“熟人社会”终会向“陌生人社会”过渡,我们需要这样“理性化”的社会,而过于理性又会产生信任危机导致社会的紊乱。本文针对疫情中口罩状况进行了调查研究,以此对陌生人社会特点及“陌生人社会”下的重构做出了分析与梳理,旨在令社会对其有一个全面了解。