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1.
研究工作将针对现阶段我国田间玉米的病害防治技术应用做出相应的探索和阐述,并且会结合现阶段田间
玉米主要遇到的病害问题进行相应的研究与方法的提出,希望能够通过该方法的应用为后续的田间玉米病害防治工
作开展提供一定的帮助与参考。 相似文献
2.
会计信息质量要求是企业财务报告能够满足企业管理层进行正确决策的保障。严格遵守八个信息质量要求,帮助信息使用者更准确的了解企业内部情况,做出正确的投资选择,也能够帮助注册会计师顺利完成财务报表的审计业务。而在实现谨慎性时,可能会出现该项要求实施不准确的情况,无论对企业内部还是外部信息决策者都会存在一定的风险。因此谨慎性相较于其他要求来说,更考验企业管理层对于企业情况的了解程度以及会计人员的执业能力。 相似文献
3.
对于汽车进行维护目的是为了使汽车使用更加安全,能够满足人们的出行需求,使人们的生活更加便捷。在对于汽车电器进行维修时较常使用的方式是直接观察、断路检查、蓄电池检查、仪表检查等。合理的检测能够较为有效地分析汽车电器出现的问题,并及时进行解决。为此,必须要对汽车电器予以充分的重视,关注在维修过程中可能出现的问题,延长汽车电器的使用寿命,使人们出行更加舒适。 相似文献
4.
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6.
利用电子显微镜,对藏东南18种杜鹃属植物花粉的形态特征进行观察与分析,以期为分类鉴定提供孢粉学依据。18种杜鹃属植物分属于杜鹃亚属、常绿杜鹃亚属、糙叶杜鹃亚属。结果表明,供试花粉均为四合体花粉,四合体直径以大萼杜鹃最大,林芝杜鹃最小。单粒花粉球形或近球形,为3孔沟,黄杯杜鹃萌发孔的长宽值最高,为17.38 μm×3.32 μm,而林芝杜鹃萌发孔的长宽值最低。花粉外壁由大小、形状不一的颗粒组成,其中黄毛雪山杜鹃和白毛杜鹃的颗粒形状较为特殊,为长颗粒状。综合认为,花粉形态特征不宜作为分类鉴定的主要依据,但仍具有积极的参考价值。 相似文献
7.
基于传统的酸性酚—异硫氰酸胍—氯仿一步提取法,比较分析多种优化操作步骤,摸索出一种高质量提取体质量为80~150 g草鱼肠系膜脂肪组织总RNA的改良方法。试验结果显示,相较于肝脏、脾脏、肠道等脏器组织,草鱼肠系膜脂肪组织RNA丰度低,且极易在样品前处理阶段出现顽固性降解问题。探索发现,将取样量增至约30 mg,可提升RNA产量以满足常规试验需求。针对降解难题,改良常规的样品前处理技术流程,采用鲜样液氮速冻,冻样直接放入TRIzol试剂中裂解,并即刻进行长时间机械匀浆,时长约3 min等核心操作步骤,可显著降低脂肪组织样品RNA的降解。Agilent生物分析仪检测结果显示,改良方法提取的草鱼肠系膜脂肪组织RNA完整度高,关键RIN值为8.7~9.0。研究推测,长时间机械匀浆所形成的持续剪切冲击力或许有助于TRIzol试剂中的异硫氰酸胍等成分突破油滴阻碍而有效抑制内源性RNA酶。本方法提取的草鱼脂肪组织总RNA质量可满足高通量转录组测序要求。 相似文献
8.
鹅星状病毒(GAstV)是近年临床新发病原,也是导致当前雏鹅痛风致死的主要病因,研究显示该病毒存在两种不同基因型。为建立快速准确的核酸鉴别诊断方法,本研究针对不同基因型GAstV保守域RNA依赖性RNA聚合酶序列各设计1对特异性引物,建立以RNA为模板的双重一步法RT-PCR检测方法。条件优化试验结果显示,双重RT-PCR方法彼此无干扰;引物特异性强,对坦布苏病毒、鹅细小病毒、呼肠孤病毒、鸭瘟病毒的检测均为阴性;体系中引物适宜浓度为1 μmol,退火温度范围广,50~54 ℃皆可;敏感性高,最低检测限分别为103拷贝数和102拷贝数。对采集自江浙地区的73份样品进行检测,结果显示,鹅星状病毒阳性率为93.2%,主要为Ⅱ型星状病毒的单一感染(阳性率86.3%),部分样品呈现两种类型星状病毒混合感染现象(阳性率6.8%)。上述结果表明本研究建立的双重RT-PCR方法可用于GAstV的鉴别诊断和分子流行病学调查。 相似文献
9.
苹果叶片病害的高效准确识别有助于合理使用杀虫剂、肥料等农业资源,进而保证苹果的产量与质量。为提高苹果叶片病害识别的准确率,提出一种残差网络与注意力机制结合的苹果叶片病害识别模型:P-D-ECA-ResNet101。首先构建苹果叶片病害数据集,然后使用常见的4种网络模型在构建的数据集上进行训练,选取训练效果最好的ResNet101为骨干网络模型,通过推迟下采样(delayed downsampling)、拆解大卷积层以及引入高效通道(efficient channel attention module, ECA)注意力模块对ResNet101网络模型进行优化,最后通过特征图可视化展示改进后网络模型的识别机制。试验结果表明,推迟下采样可以增强模型特征提取能力,拆解大卷积层可以有效减少模型的复杂度,引入ECA注意力模块可以削弱无效特征信息对模型的干扰。改进后的P-D-ECA-ResNet101模型在构建的苹果叶片病害测试集上的平均识别准确率达到96.20%,相较于原模型ResNet101提升了2.20百分点。特征图可视化分析表明改进后的P-D-ECA-ResNet101模型可以更好地聚焦于病... 相似文献