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杂交水稻种子科学与技术的进步支撑并引领杂交水稻产业的发展，杂交水稻种子生产经历了人工剥苞、赤霉素
; u2 i* \2 |4 T: C; Y  k) W解除包颈到全程机械化制种，杂交水稻种子加工分级也经历了手工操作散装散卖到机械化精选精量包衣分装销
, s- |: R0 {3 @1 |6 G售等发展阶段。然而，自1973年杂交水稻配套成功至今，杂交水稻种子发芽率一直徘徊在80%。实现杂交水稻种
. ~& i3 q1 |9 K$ B: B7 C. `$ ^子活力单粒无损伤检测并实现分选，是杂交水稻种业提质的关键难题。
申请人团队自2018年始，深度融合水稻种业科学、应用光学及大数据应用等领域技术，评价了湖南省农作物种
  ^% M$ |- Y8 y2 d- Y质资源库近30年10000余份不同梯度的水稻种子活力，发现单粒种子活力表型存在显著差异，以常规稻为研究对
照，对单粒种子活力进行了表型分级评价，比较了不同光学方法对种子活力的表征，找到了可以透过水稻种子
, u1 m4 q% C- E) g" _非透明介质且不损伤种子活力的光源，通过批量数据的分析建立了“活力——光谱”的关联模型，在此基础上
研发了针对常规稻的种子活力无损分选原理样机，对常规稻种子的分选效果94.7%。
申请人团队在生产实践中发现，杂交水稻较常规稻种子活力评价更困难，受杂种现象影响，杂交水稻个体活力
表型差异更大，个体种子代谢活动更旺盛，表现为活力下降速率更快。因此，亟待构建一套适用于杂交水稻的
9 r$ w1 j& m3 e单粒种子活力评价与加工技术体系。本项目拟在上述研究基础上，比较杂交水稻种子活力与常规水稻种子活力
在光谱表征上的差异，丰富杂交水稻种子活力背景下的数据量，基于支持向量机等机器学习策略，构建杂交水
稻种子“活力——光谱”的关联模型，实现杂交水稻单粒种子活力的无损评价，针对杂交水稻种子自身的特点
) E' v6 R8 G$ T，研制1套杂交水稻单粒种子活力无损分选原理样机。
; F: u0 P( p- B# J该研究可以实现种子活力评价由群体向个体深入，其研究成果可以被玉米、小麦等其他作物借鉴，可以为种子
0 E7 Z* L: j+ g2 R6 i0 [% `生物学研究提供更精准的研究材料，支撑种子活力评价仪器与种子分级加工设备的研发。

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身材不错。颜值也可以

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真是尤物啊