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农产品质量安全关系到现代农业的健康发展,而农产品检测技术、监管方法、实践措施更是改善农产品质量安全的重要环节。鉴于此,结合新疆阿阿勒泰地区农产品质量安全监督检测中心实践工作经验,进一步探讨了农产品质量安全检测对现代农业发展的作用,分析了现代农业发展中农产品质量安全检测宏观布局,同时总结了加强农产品质量安全检测促进现代农业发展的实践措施。 相似文献
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随着烷基酚聚氧乙烯醚这一类毒性非离子型表面活性剂的大量使用,开发其检测方法受到社会的普遍关注。本文概述了近年来烷基酚聚氧乙烯醚及相关代谢物残留检测的前处理萃取方法和检测方法。前处理萃取方法主要包括索氏提取法、液-液萃取法、微波萃取法、超声萃取法、固相萃取和QuEChERS法等。色谱类检测方法主要包括HPLC法、GC法、LC/MS法和GC/MS法。本文介绍上述方法的检测原理、研究现状、实际应用情况并分析了各方法的优缺点,同时对烷基酚聚氧乙烯醚及相关代谢物残留快速检测方法的发展趋势提出展望。 相似文献
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引入翻转课堂的理念,以《机械制图》课程为例,打造基于翻转课堂的线上线下混合式"金课",增加课程难度,拓展课程深度,切实提高课程教学质量。该教学模式,突破了传统教学在时间和空间上的限制,加快推进信息技术与教育融合创新发展,实现线上线下混合式教学,积极推进课堂教学改革。两学期的试验表明,学生对该模式认可度较高,既能提高学生的自主学习能力,又能改善教学效果,具有一定的推广价值。 相似文献
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近年来,基于数字图像处理和机器学习算法的果实自动识别检测研究已经越来越成熟。针对传统检测方法检测过程中难以满足实时性要求的缺点,采用了基于Faster-RCNN的果实快速检测模型。模型由卷积神经网络(CNN)和区域提议网络(RPN)组成,首先由CNN进行卷积和池化操作提取特征,然后由RPN选取候选区域,通过网络全连接层参数共享,由目标识别分类器和边界框预测回归器得到多个可能包含目标的预测框,最后通过非极大值抑制挑选出精度最高的预测框完成目标检测。分别对桃子、苹果和橙子的三种果实进行检测,采用迁移学习方法,使用已经预训练好的两种深度神经网络模型ZFnet和VGG16,通过数据集的训练对Dropout及候选区域数量进行参数调整完成网络调优。检测并分析果实不同布局形态下模型的检测效果。试验结果表明,当Dropout取值为0.5或0.6,候选区域数量为300时网络模型最佳,ZFnet网络中,苹果平均精确度为92.70%,桃子为90.00%,而橙子为89.72%。VGG16网络中,苹果平均精度为94.17%,桃子为91.46%,橙子为90.22%。且ZFnet和VGG16的图像处理速度分别达到17 fps和7 fps,能够达到果实实时检测的目的。 相似文献
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