摘要: 记述中国短蠓属两新种，分别为凯拉短蠓新种Brachypogon(Branchypogon) caelatus Liu sp. nov．和明亮短蠓新种Brachypogon(Isohelea) decus Liu sp. nov.。采用挥网法分别采自四川省沐川县和新疆维吾尔自治区巴楚县。凯拉短蠓雄虫阳茎中叶端突指状，阳基侧突1对其端部细尖，中部内侧尖突;雌虫受精囊2个，椭圆形，等大，触须第3节端部有感觉器窝，大颚端部有细齿13枚。明亮短蠓雌虫有2个不等大受精囊;雄虫阳茎中叶端突钝，阳基侧突有细长尖突4支，此特征可与其他短蠓特征明显区分鉴别。模式标本保存于军事科学院军事医学研究院医学昆虫标本馆。

摘要: 目的 利用人工智能技术探索建立蠓类的自动分类识别方法，以实现蠓虫自动分类。方法 对珠海口岸3种蠓科昆虫尖喙库蠓、台湾蠛蠓、异域库蠓进行图像采集，然后分别以深度学习方法(建立在PaddlePaddle框架支持下的VGG卷积神经网络模型)和传统的机器学习方法(利用Matlab软件建立以手工设计特征为输入的BP神经网络模型)进行图像识别。结果 成功建立了基于VGG模型和BP模型的蠓虫自动分类技术。测试集在VGG模型的预测正确率为100.0%,在BP模型的预测正确率为94.7%,两种方法无显著性差异(P>0.05)。结论 人工智能技术应用于蠓翅图像识别可取得良好效果。