学术动态2

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2024-09-13

符少玲教授团队在Agricultural Systems发表论文

　　近期，经济管理学院符少玲教授与博士生黄雅涛在国际期刊Agricultural Systems（期刊在SCI检索的89本农业综合期刊中排名第2，五年影响因子6.4，中科院一区TOP）发表论文 “Exploring farmers perceptions of the technological characteristics of traceability systems”。　　农户参与是推进农业领域的可追溯系统应用的关键。技术感知是农户参与的先决条件，该研究基于创新扩散理论，采用Q方法，对农户的技术感知进行了实证分析。研究发现，存在四种不同类型的农户群体，他们对可追溯系统的感知存在显著差异。第一类农户积极支持可追溯系统，在涉及成本及隐私方面表示担忧；第二类农户认识到可追溯系统的环保作用，在考虑经济效益和政府支持方面表现出相对中立的态度；第三类农户关注追溯信息的真实性，对可追溯系统的客户拓展和产品销售持否定态度；第四类农户期待政府的支持，对隐私保护、产品销售和信息真实性方面保持怀疑态度。相似之处在于尽管农户普遍意识到可追溯系统在保护消费者健康方面的积极作用，但他们认为参与可追溯系统可
2024-09-13

亚热带国家重点实验室夏瑞教授团队发表基因结构注释矫正工具——SynGAP

　　近日，亚热带农业资源保护与利用国家重点实验室夏瑞团队在Genome Biology（影响因子10.1）上在线发表了题为“SynGAP: a synteny-based toolkit for gene structure annotation polishing”的研究论文。该研究开发了一种基于基因共线性进行物种基因组基因结构注释矫正的工具SynGAP（Synteny-based Gene structure Annotation Polisher）。该工具基于近缘物种基因共线性，去鉴定并矫正原始基因结构注释中的潜在错漏，实现基因结构注释的优化。　　演化过程中，在具有共同祖先的近缘物种之间，染色体上同源基因存在保守排列的现象，被称为基因共线性（gene synteny）。近缘物种的基因共线性区块中，部分基因丢失了与其对应的共线性基因，进而在区块内形成共线性对的间隔（gap，图1a）。共线性基因的缺失，可能由基因组序列的变化引起的，同时还有可能是错误注释或缺失的基因模型（mis-annotated or absent gene models，MAGs）导致的。基于后一种可能性，作者们
2024-09-13

数学与信息学院、软件学院本科生以第一作者身份在国际知名期刊发表学术论文

　　近日，我校数学与信息学院、软件学院2021级本科生黎倩尔以第一作者身份在人工智能领域知名期刊Engineering Applications of Artificial Intelligence（影响因子7.5）发表了题为“Generating and Encouraging: An Effective Framework for Solving Class Imbalance in Multimodal Conversational Emotion Recognition”的学术论文。　　近年来，智能个人助理（Intelligent Personal Assistants, IPAs）已成为人机交互的重要工具，具有广泛的应用，如语音助手、虚拟客服和导航等。捕捉并理解用户的突出情感需求对于提高IPA的服务质量至关重要。多模态的对话情绪识别是构建IPAs的关键，引起了越来越多的关注。该领域的先进技术是基于图模拟跨模态和单模态交互，然而这些方法忽略了对话情绪类别高度不平衡的问题，无法对少数类的情绪类别进行有效识别。目前数据挖掘的研究采用过采样的方法解决类不平衡分类。然而，它们并不适合直
2024-09-13

【南方+】香云纱可不“老气”｜再次亮相中国国际时装周背后
2024-09-13

【南方日报】溯源湾区非遗新生
2024-09-12

【南方农村报】根植热土，服务乡村，这是他们的故事！
2024-09-12

【南方+】如何做“大先生”？这13个广东教师的故事，总有一个打动你
2024-09-12

【科技日报】罗锡文院士在黑龙江佳木斯农高区作专题报告和科普讲座
2024-09-11

齐龙研究员团队在农业机器视觉研究取得新进展

　　近期，齐龙研究员团队在IEEE Transactions on Image Processing（CCF A类期刊、中科院一区Top，影响因子10.8）、Smart Agricultural Technology（JCR 1区，影响因子6.3）、Computers and Electronics in Agriculture（中科院一区Top，影响因子7.7）等刊物上发表了农业机器视觉研究的新成果，在水田杂草精准识别和视觉导航方面取得了新突破。频域+Attention的水田杂草精准辨识网络　　团队在国际著名刊物IEEE Transactions on Image Processing上发表题为“Learning Attention in the Frequency Domain for Flexible Real Photograph Denoising”的研究论文。该论文联合澳门大学及湖南大学共同完成。工程学院马锐军老师为第一作者，水利与土木工程学院齐龙研究员和澳门大学张一博副教授为共同通讯作者。　　现有基于自注意力、通道/空间注意力的深度学习模型，在非结构化水田环境下难以提取具
2024-09-11

【学校共青团】高校月饼又来了！“我不挑，真的不挑，一个口味来一个就行……”

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