分类： 物理学 >> 核物理学 分类： 物理学 >> 基本粒子与场物理学 提交时间： 2024-06-20
Xiaozhou Yu
Xiyang Wang
Weihu Ma
Shihong Fu
Pengfei Sun
Jinxing Song
Wanbin He
Yang Shen
Long Ma
Jinhui Chen
Huan Zhong Huang
Siguang Wang
Jing Zhou
Xiaomei Li
摘要： The sPHENIX experiment is a new generation of large acceptance detector at the Relativistic Heavy Ion Collider at Brookhaven National Laboratory with scientific goals focusing on probing the strongly interacting Quark-Gluon Plasma (QGP) with hard probes of jets, open heavy flavor particles and $ Upsilon$ production. The EMCal detector, covering the pseudo-rapidity region of $ eta leq 1.1$, is an essential subsystem of sPHENIX. In this paper, we focus on the production and test for the EMCal blocks covering a pseudo-rapidity of $ eta in 0.8 , 1.1 $. These, in conjunction with central pseudo-rapidity EMCal blocks, significantly enhance the sPHENIX physics capability of jet and $ Upsilon$ particle measurements. In this paper, detector module production and testing of the sPHENIX W-powder/Scintillating Fiber (W/ScFi) Electromagnetic Calorimeter Blocks are presented. Selection of the tungsten powder, mold fabrication, QA procedures and cosmic ray test results are discussed.
分类： 核科学技术 >> 辐射物理与技术 提交时间： 2024-06-19
摘要： In energy-dispersive X-ray fluorescence spectroscopy, the estimation of the pulse amplitude determines the accuracy of the spectrum measurement. The error generated by the amplitude estimation of the pulse output distorted by the measurement system leads to false peaks in the measured spectrum. To eliminate these false peaks and achieve an accurate estimation of the distorted pulse amplitude, a composite neural network model is proposed, which embeds long and short-term memory (LSTM) into the UNet structure. The UNet network realizes the fusion of pulse sequence features and the LSTM model realizes pulse amplitude estimation. The model is trained using simulated pulse datasets with different amplitudes and distortion times. For the pulse height estimation, the average relative error of the trained model on the test set was approximately 0.64%, which is 27.37% lower than that of the traditional trapezoidal shaping algorithm. Offline processing of a standard iron source further validated the pulse height estimation performance of the UNet-LSTM model. After estimating the amplitude of the distorted pulses using the model, the false-peak area was reduced by approximately 91% over the full spectrum and was corrected to the characteristic peak region of interest (ROI). The corrected peak area accounted for approximately 1.32% of the characteristic peak ROI area. The results indicate that the model can accurately estimate the height of distorted pulses and has substantial corrective effects on false peaks.
分类： 计算机科学 >> 计算机应用技术 提交时间： 2024-06-19
摘要： 随着深度学习预训练语言模型（PLM）的发展，人们很快将其应用于科技文献的领域分类，所能达到的效果远远超过传统自然语言处理技术在相同任务中的表现。科技成果登记数据与科技文献有相似之处，都具有高度凝练的标题，有较为详细的长文本简介，可作为基于PLM分类方法的判断依据。同时科技成果又存在其独特之处，它的简介会介绍项目来源、项目背景、应用情况、获奖情况等多方面内容，而科技文献通常高度聚焦于研究内容。这一特殊性增加了基于PLM分类方法对科技成果中图分类做出正确预测的难度。本研究中，我们以预训练BERT模型（RoBERTa）为基础，构建了科技成果中图分类自动标引系统。受生成式大语言模型解码过程的启发引入了解码策略，将原本的分类问题转化为解码问题。该方法不仅提高了预测的准确率，同时解决了以往分类模型只能局限于单一级别执行预测的问题，从而实现了业务所需的动态预测。还可针对预测链上累积概率及终端概率等设置筛选条件，根据实际业务需求在可靠性和分类细致程度之间进行取舍。
分类： 生物学 >> 发育生物学 提交时间： 2024-06-19
摘要： X-ray computed tomography (CT) has been an important technology in paleontology for several decades. It helps researchers to acquire detailed anatomical structures of fossils nondestructively. Despite its widespread application, developing an efficient and user-friendly method for segmenting CT data continues to be a formidable challenge in the field. Most CT data segmentation software operates on 2D interfaces, which limits flexibility for real-time adjustments in 3D segmentation. Here, we introduce Curves Mode in Drishti Paint 3.2, an open-source tool for CT data segmentation. Drishti Paint 3.2 allows users to manually or semi-automatically segment the CT data in both 2D and 3D environments, providing a novel solution for revisualization CT data in paleontological studies
分类： 数学 >> 控制和优化 提交时间： 2024-06-19
摘要： For a 4th order 3-dimensional symmetric tensor with its entries $1$ or $-1$, we show the analytic sufficient and necessary conditions of its positive definiteness. By applying these conclusions, several strict inequalities is bulit for ternary quartic homogeneous polynomials.
分类： 地球科学 >> 地理学 分类： 生物学 >> 生态学 分类： 法学 >> 民商法学 分类： 管理学 >> 部门经济管理 分类： 其他 >> 综合 提交时间： 2024-06-19
摘要： 目的/意义 南非是世界知名的“旅游天堂”。对南非如何发展旅游业进行专题研究，能够为我国提供有益借鉴。 方法/过程 本文主要基于国外研究资料，运用文献研究方法，对南非发展旅游业的经验进行了总结。 结果/结论 在发展旅游业上，南非主要有五方面成功经验：一是对旅游业高度重视，采取了包括制定《旅游法》、出台旅游业发展战略和规划、成立南非旅游部和南非旅游局等在内的一系列举措；二是积极提升软硬件设施；三是努力实现旅游产品的多样化；四是践行“负责任旅游”理念；五是大力发展国内旅游业。
分类： 其他 >> 综合 分类： 图书馆学、情报学 >> 情报学 分类： 管理学 >> 部门经济管理 提交时间： 2024-06-19
摘要： 目的/意义 手工艺品是突尼斯的国家名片。对突尼斯如何发展传统手工业进行专题研究，能够为我国提供有益借鉴。 方法/过程 本文主要基于国外研究资料，运用文献研究方法，对突尼斯发展传统手工业的经验进行了总结。 结果/结论 在发展传统手工业上，突尼斯主要有五方面成功经验：一是长期以来，突尼斯政府和社会各界都十分重视传统手工业，共同为传统手工业的发展营造了良好的环境；二是突尼斯各地在发展传统手工业时，没有一哄而上，而是因地制宜，始终坚守自己世代相传的特色手工业；三是几十年来，为了确保传统手工业的持久繁荣和代代相传，突尼斯政府和社会各界多方发力，多管齐下，建立了较为成熟的职业技术教育和培训体系；四是为解决国内市场狭小的问题，突尼斯大力推动传统手工艺品出口创收；五是归功于国家的行动和创作者的努力，突尼斯手工业在传统与现代之间找到了自己的道路。
分类： 管理学 >> 区域经济管理 分类： 其他 >> 综合 分类： 图书馆学、情报学 >> 情报学 提交时间： 2024-06-19
摘要： 许多国际智库、媒体和金融机构围绕中国经济发表了一系列观点，涵盖增长惯性、创新、人才红利、可持续性和吃苦耐劳等方面。参考借鉴这些观点，有助于我们更加全面、深入、准确地认识中国经济，增强发展信心。
分类： 生物学 >> 生物化学 提交时间： 2024-06-18
摘要： 药物成瘾是一种严重的慢性复发性脑病, 甲基苯丙胺成瘾病程复杂，难以治疗，造成严重的公共卫生负担。本研究对比分析了甲基苯丙胺成瘾急性戒断期患者（停止使用24小时以内）、甲基苯丙胺戒断康复期患者（停止使用3个月以上）、健康志愿者的尿液蛋白质组，甲基苯丙胺成瘾患者（甲基苯丙胺急性戒断期、甲基苯丙胺戒断康复期患者）的尿液蛋白质组与健康人之间显著不同，部分差异蛋白及其富集到的生物学功能，显示与成瘾或甲基苯丙胺的神经毒性有关，可能是药物成瘾的潜在的干预靶点；甲基苯丙胺戒断康复期患者仍难以恢复到正常人的水平，可能用于揭示甲基苯丙胺复吸率高的原因。本研究建立了一个从尿液蛋白质组学角度研究成瘾性药物的方法，证明了尿液蛋白质组能够相对系统、全面地反映甲基苯丙胺滥用对机体产生的影响，为临床成瘾性疾病的研究和实践提供线索。
分类： 生物学 >> 生物化学 提交时间： 2024-06-18
摘要： 服用复合营养素补充剂是一种常见的健康管理手段。还没有研究从尿液蛋白质组的角度探究复合营养素补充剂对健康人的整体影响。本研究对比分析了健康人服用复合营养素补充剂2周后、4周后与服用前的尿液蛋白质组，发现服用复合营养素补充剂2周后尿液蛋白质组的变化较为显著，差异蛋白及其富集到的通路与营养素补充可能相关，例如，促红细胞生成素受体（Erythropoietin receptor）（服用复合营养素两周后，9人中有4人发生从无到有的变化，9人的平均变化倍数（FC）达到450）。本研究的结果从尿液蛋白质组的角度提供关于复合营养素补充剂对健康的影响的新线索，有助于优化复合营养素补充剂的使用指南和建议，开发对于不同人群营养素补充的个性化策略。
分类： 数学 >> 代数与数论 提交时间： 2024-06-18
摘要： By considering the he spectrum of the Cesaro operator on the Hilber-Polya space, we proved the Riemann hypothesis for Riemann zeta function and Dirichlet L-function.
分类： 医学、药学 >> 临床医学 提交时间： 2024-06-18 合作期刊: 《中国全科医学》
摘要： 背景 慢性肾脏病（CKD）是世界性公共卫生问题，CKD 4 期是CKD病程中一个关键的阶段，标志着肾功能的显著下降和症状的明显出现。发酵虫草菌粉虽然长期应用于CKD的治疗之中，但其对CKD的预后影响尤其是 CKD 4 期的疗效缺乏循证医学证据。目的 探索发酵虫草菌粉治疗 CKD 4 期患者的长期预后情况及影响预后的潜在相关因素。方法 选取2013—2022年于上海中医药大学附属龙华医院肾病科住院诊断为CKD 4期的患者631例为研究对象。在中西医结合治疗的基础上，根据是否使用发酵虫草菌粉分为虫草治疗组（339 例）和中西医结合治疗组（252例）。收集患者基本信息、是否伴随糖尿病、发生终点事件情况及进入终点事件时间、确诊 CKD 4 期时间及确诊时相关实验室指标等资料。采用倾向性得分匹配消除组间基线差异后，通过 Cox 比例风险回归分析影响CKD 4期患者预后的潜在相关因素；采用 Kaplan-Meier 法绘制CKD 4期患者预后的生存曲线，采用Log-rank检验比较组间生存情况差异。结果 按 1∶1比例匹配后最终共纳入378例患者。多因素Cox比例风险回归分析结果显示，使用发酵虫草菌粉（HR=0.79，95%CI=0.64~0.98，P=0.030），估算肾小球滤过滤（HR=0.97，95%CI=0.94~1.00，P=0.025）、血清白蛋白（HR=0.97，95%CI=0.96~0.99，P=0.002） 水 平 升 高 可 延 长 CKD 4 期 患 者 的 生 存 时 间； 男 性（HR=1.37，95%CI=1.09~1.71，P=0.006）、脑利钠肽（HR=1.00，95%CI=1.00~1.00，P=0.003）、血磷（HR=2.44，95%CI=1.63~3.67，P<0.001）和 24h 尿蛋白（HR=1.00，95%CI=1.00~1.00，P<0.001）水平升高可缩短 CKD 4 期患者的生存时间。生存曲线分析结果显示，虫草治疗组累积生存率高于中西医结合治疗组（HR=0.70，95%CI=0.57~0.86，P<0.001）；低尿蛋白水平亚组中，虫草治疗组累积生存率高于中西医结合治疗组（HR=0.67，95%CI=0.52~0.85，P=0.001）；高尿蛋白水平亚组中，两治疗组累积生存率比较，差异无统计学意义（P=0.518）。结论 长期使用发酵虫草菌粉能够延长CKD 4期患者肾功能进展，在积极控制尿蛋白的前提下可发挥更好的临床疗效。相对低水平的脑利钠肽和血磷、相对高水平的血清白蛋白也是CKD 4期患者良好预后的潜在因素。
分类： 计算机科学 >> 计算机科学的集成理论 提交时间： 2024-06-18
摘要： A new index for internal evaluation of clustering is introduced. The index is defined as a mixture of two sub-indices. The first sub-index $ I_a $ is called the Ambiguous Index; the second sub-index $ I_s $ is called the Similarity Index. Calculation of the two sub-indices is based on density estimation to each cluster of a partition of the data. An experiment is conducted to test the performance of the new index, and compared with six other internal clustering evaluation indices -- Calinski-Harabasz index, Silhouette coefficient, Davies-Bouldin index, CDbw, DBCV, and VIASCKDE, on a set of 145 datasets. The result shows the new index significantly improves other internal clustering evaluation indices.
分类： 农、林、牧、渔 >> 农、林、牧、渔业科学其他学科 提交时间： 2024-06-17 合作期刊: 《智慧农业（中英文）》
摘要： ［目的/意义］为探究并表达环境因素对黄花各器官生长发育、形态结构和产量的影响，提出一种基于源 库关系的黄花植株三维动态生长及产量模拟模型。［方法］以大同地区黄花主要栽培种植品种大同黄花为研究材 料，采集黄花叶片、花葶、花蕾等形态数据和叶片光合生理参数，利用功能-结构植物模型（Functional-Structural Plant Model，FSPM） 平台的三维建模技术，建立基于云量的室外地表太阳辐射模型及适配黄花的光合作用模型， 同时基于黄花源库关系建立黄花光合产物碳分配模型，利用β生长函数构建黄花各器官生长模拟模型，计算黄花 生长期内逐日形态数据，最终实现黄花植株三维动态生长及产量模拟。［结果和讨论］采用实测数据对模型进行检 验。结果显示，室外地表太阳辐射实测值和模拟值R2为0.87；剩余标准差（Root Mean Squared Error，RMSE） 为 28.52 W/m2，黄花各器官模拟模型实测值和预测值R2为0.896~0.984，RMSE为1.4~17.7 cm；平均花蕾产量模拟R2 为0.880，RMSE为0.5 g；整体F 值为82.244~1 168.533，Sig.值均小于显著水平0.05，表明上述模型拟合度和显著 性较好。［结论］模型能够准确地表现黄花植株在3个主要生长时期的生长规律和形态特征，模拟结果与实际情况 相符合，表现出较高的可信度。因此，本模型具有理想的模拟效果，足以满足精细农业领域的研究需求。
分类： 农、林、牧、渔 >> 农、林、牧、渔业科学其他学科 提交时间： 2024-06-17 合作期刊: 《智慧农业（中英文）》
摘要： ［目的/意义］传统的小麦倒伏检测方法需要人工进行田间观测和记录，这种方法存在主观、效率低、劳 动强度大等问题，难以满足大规模的小麦倒伏检测的需求。基于深度学习的小麦倒伏检测技术虽已在一定程度上 得到应用，但普遍局限于对小麦单一发育阶段的倒伏识别，而倒伏可能发生在小麦生长的各个时期，不同时期倒 伏特征变化复杂，这给模型特征捕捉能力带来考验。本研究旨在探索一种基于深度学习技术的多生育期小麦倒伏 区域检测方法。［方法］用无人机采集小麦灌浆期、早熟期、晚熟期这三个关键生长阶段的RGB图像，通过数据 增强等技术构建出多生育期小麦倒伏数据集。提出一种小麦倒伏提取模型Lodging2Former，该模型在Mask2Former 的基础上加以改进，引入分层交互式特征金字塔网络（Hierarchical Interactive Feature Pyramid Network, HI-FPN ）， 用于提高模型在复杂田间背景干扰下对于多个生长阶段小麦倒伏特征的捕捉能力。［结果和讨论］所提出的Lodg⁃ ing2Former模型相较于现存的多种主流算法，如Mask R-CNN （Mask Region-Based Convolutional Neural Network）、 SOLOv2（Segmenting Objects by Locations, Version 2） 以及Mask2Former，在平均精度均值（mean Average Precision, mAP） 上展现出显著优势。在阈值分别为0.5、0.75以及0.5~0.95的条件下，模型的mAP值分别达到了79.5%、 40.2%和43.4%，相比Mask2Former模型，mAP性能提升了1.3%~4.3%。［结论］提出的HI-FPN网络可以有效利用 图像中的上下文语义和细节信息，通过提取丰富的多尺度特征，增强了模型对小麦在不同生长阶段倒伏区域的检 测能力，证实了HI-FPN在多生育期小麦倒伏检测中的应用潜力和价值。
分类： 农、林、牧、渔 >> 农、林、牧、渔业科学其他学科 提交时间： 2024-06-17 合作期刊: 《智慧农业（中英文）》
摘要： ［目的/意义］针对当前玫瑰鲜切花分级仍依赖人工进行简单分级，造成效率低、准确率低等问题，提出 一种新的模型Flower-YOLOv8s来实现玫瑰鲜切花的分级检测。［方法］以单一背景下单支玫瑰花的花头作为检测 目标，将鲜切花分为A、B、C、D四个等级，对YOLOv8s（You Only Look Once version 8 small） 模型进行了优化改 进。首先，构建了一个全新的玫瑰鲜切花分级检测数据集。其次，在YOLOv8s的骨干网络分别添加CBAM（Con⁃ volutional Block Attention Module） 和SAM（Spatial Attion Module） 两个注意力机制模块进行对比实验；选择SAM模 块并对其进一步优化，针对模型轻量化需求，再结合深度可分离卷积模块一起添加到C2f结构中，形成Flower- YOLOv8s模型。［结果和讨论］从实验结果来看YOLOv8s添加SAM的模型具有更高的检测精度，mAP@0.5达到 86.4%。Flower-YOLOv8s相较于基线模型精确率提高了2.1%，达到97.4%，平均精度均值（mAP） 提高了0.7%， 同时降低了模型参数和计算量，分别降低2.26 M和4.45 MB；最后使用相同的数据集和预处理方法与Fast-RCNN、 Faster-RCNN、SSD、YOLOv3、YOLOv5s和YOLOv8s进行对比实验，证明所提出的实验方法综合强于其他经典 YOLO模型。［结论］提出的基于改进YOLOv8s的玫瑰鲜切花分级方法研究能有效提升玫瑰鲜切花分级检测的精准 度，为玫瑰鲜切花分级检测技术提供一定的参考价值。
分类： 农、林、牧、渔 >> 农、林、牧、渔业科学其他学科 提交时间： 2024-06-17 合作期刊: 《智慧农业（中英文）》
摘要： ［目的/意义］借助智能化识别及图像处理等技术来实现对移栽后蔬菜状态的识别和分析，将会极大提高 识别效率。为了实现甘蓝大田移栽情况的实时监测和统计，提高甘蓝移栽后的成活率以及制定后续工作方案，减 少人力和物力的浪费，研究一种自然环境下高效识别甘蓝移栽状态的算法。［方法］采集移栽后的甘蓝图像，利用 数据增强方式对数据进行处理，输入YOLOv8s（You Only Look Once Version 8s） 算法中进行识别，通过结合可变 形卷积，提高算法特征提取和目标定位能力，捕获更多有用的目标信息，提高对目标的识别效果；通过嵌入多尺 度注意力机制，降低背景因素干扰，增加算法对目标区域的关注，提高模型对不同尺寸的甘蓝的检测能力，降低 漏检率；通过引入Focal-EIoU Loss（Focal Extended Intersection over Union Loss），优化算法定位精度，提高算法的 收敛速度和定位精度。［结果和讨论］提出的算法经过测试，对甘蓝移栽状态的召回率R值和平均精度均值 （Mean Average Precision，mAP） 分别达到92.2%和96.2%，传输速率为146帧/s，可满足实际甘蓝移栽工作对移栽 状态识别精度和速度的要求。［结论］提出的甘蓝移栽状态检测方法能够实现对甘蓝移栽状态识别的准确识别，可 以提升移栽质量测量效率，减少时间和人力投入，提高大田移栽质量调查的自动化程度。
分类： 农、林、牧、渔 >> 农、林、牧、渔业科学其他学科 提交时间： 2024-06-17 合作期刊: 《智慧农业（中英文）》
摘要： ［目的/意义］为解决高通量草莓叶龄及冠幅提取问题，提出一种基于移动式表型平台和实例分割技术的 高通量表型提取方法。［方法］利用小型移动式表型平台对温室内盆栽草莓植株的俯拍图像进行数据获取，并利用 改进型Mask R-CNN （Convolutional Neural Network） 模型对图像进行处理，以此获取草莓植株叶龄信息。首先利 用带有分组注意力模块的Split-Attention Networks（ResNeSt） 骨干网络替换原有网络，从而提高图像特征信息提取 精度和执行效率。在训练时，利用Mosaic方法对草莓图像进行数据增强，并且使用二元交叉熵损失函数对原本的 交叉熵分类损失函数进行优化，以达到更好的植株与叶片的检测准确度。在此基础上，对训练结果进行后处理， 利用标定比值对冠幅进行计算。［结果和讨论］该方法能够在ResNeSt-101骨干网络下，实现80.1%的掩膜准确率 和89.6%的检测框准确率，并且能够以99.3%的植株检测正确率和98.0%的叶片数量检出率实现高通量的草莓叶龄 估算工作。而模型推理后草莓植株南北和东西向冠幅测试值与真实值相比误差均低于5%的约占98.1%。［结论］ 该方法有着较高的鲁棒性，能够为智慧农业下高通量植物表型获取与解析工作提供技术支持。
分类： 农、林、牧、渔 >> 农、林、牧、渔业科学其他学科 提交时间： 2024-06-17 合作期刊: 《智慧农业（中英文）》
摘要： ［目的/意义］针对实体嵌套、实体类型混淆等问题导致的农业病害命名实体识别（Named Entities Recog⁃ nition, NER） 准确率不高的情况，以PointerNet为基准模型，提出一种基于RoFormer预训练模型的指针网络农业病 害NER方法RoFormer-PointerNet。［方法］采用RoFormer预训练模型对输入的文本进行向量化，利用其独特的旋 转位置嵌入方法来捕捉位置信息，丰富字词特征信息，从而解决一词多义导致的类型易混淆的问题。使用指针网 络进行解码，利用指针网络的首尾指针标注方式抽取句子中的所有实体，首尾指针标注方式可以解决实体抽取中 存在的嵌套问题。［结果和讨论］自建农业病害数据集，数据集中包含2 867条标注语料，共10 282个实体。为验 证RoFormer预训练模型在实体抽取上的优越性，采用Word2Vec、BERT、RoBERTa等多种向量化模型进行对比试 验，RoFormer-PointerNet 与其他模型相比，模型精确率、召回率、F1 值均为最优，分别为87.49%，85.76% 和 86.62%。为验证RoFormer-PointerNet在缓解实体嵌套的优势，与使用最为广泛的双向长短期记忆神经网络（Bidirectional Long Short-Term Memory, BiLSTM） 和条件随机场（Conditional Random Field, CRF） 模型进行对比试验， RoFormer-PointerNet比RoFormer-BiLSTM模型、RoFormer-CRF模型和RoFormer-BiLSTM-CRF模型分别高出4.8%、 5.67%和3.87%，证明用指针网络模型可以很好解决实体嵌套问题。最后验证RoFormer-PointerNet方法在农业病害 数据集中的识别性能，针对病害症状、病害名称、防治方法等8类实体进行了识别实验，本方法识别的精确率、 召回率和F1值分别为87.49%、85.76%和86.62%，为同类最优。［结论］本研究提出的方法能有效识别中文农业病 害文本中的实体，识别效果优于其他模型。在解决实体抽取过程中的实体嵌套和类型混淆等问题方面具有一定 优势。
分类： 农、林、牧、渔 >> 农、林、牧、渔业科学其他学科 提交时间： 2024-06-17 合作期刊: 《智慧农业（中英文）》
摘要： ［目的/意义］害虫的精准识别对农作物虫害有效防治具有重大意义。然而，当前的害虫图像识别模型都 是针对闭集数据构建的模型，难以对训练集中没有出现过的害虫种类（不可见害虫） 进行推理，导致在实际应用 过程中遇见不可见类别昆虫时误判现象尤为严重。［方法］针对这一问题，提出了一种适用零样本学习（Zero- Shot Learning, ZSL） 和广义零样本学习 （Generalized Zero-Shot Learning, GZSL） 范式的害虫图像识别方法VSAWGAN， 可以实现对可见（训练集中包含的类别） 与不可见害虫种类的辨识。该方法基于生成对抗网络（Genera⁃ tive Adversarial Network, GAN） 生成伪视觉特征，将零样本害虫识别问题转化为传统监督学习任务，且通过引入对 比学习来优化生成器的生成质量，添加视觉-语义对齐模块进一步约束生成器，使其能生成更具判别性的特征。 ［结果与讨论］在自建的一个适用于零样本学习研究的害虫数据集和几个公开数据集对提出方法进行了评估。其 中，在多个公开数据上取得了目前最优结果，相比之前方法最大提升达到2.8%；在自建20类害虫数据集上取得了 零样本设置下77.4%的识别精度和广义零样本设置下78.3%的调和精度，相比之前方法分别提升了2.1%和1.2%。 ［结论］所提方法能有效地将害虫的视觉特征泛化到不可见类，实现害虫的零样本识别，有助于提升害虫识别模型 的泛化能力，为农作物新虫害的发现与防治提供帮助。
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