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591.
苹浅褐卷蛾(Epiphyas postvittana Walker)是澳大利亚、新西兰、英国、美国等国家水果、花卉等经济作物上的重要害虫,随着我国进口澳大利亚、新西兰、美国等国家水果等植物产品的不断增加,该虫入侵我国的风险也在不断增加,有必要对其入侵我国的风险进行评估。采用有害生物风险分析程序对其入侵我国的风险进行评估,并应用多指标综合评价方法,对苹浅褐卷蛾的入侵风险进行定性和定量分析,计算综合风险值后确定其入侵的风险等级,苹浅褐卷蛾是对我国具有潜在威胁的有害生物,其综合风险值(R)为2.23,属于高风险的有害生物,建议相关部门针对苹浅褐卷蛾采取检疫管控措施,严防其传入我国。 相似文献
592.
593.
594.
已有千年历史的江头村,是周敦颐的后人以爱莲文化为核心建造的村落,具有丰富宝贵的耕读文化物质及非
物质遗产,是难得一遇的耕读文化研习基地。由于现存明清建筑无法满足现代生活需求、公共活动空间稀少,村民已
移至新村,古村落已经失去了往日活力。本案拟通过“耕读文化研学体验馆”建筑方案设计,结合古村落现有耕读文化
资源,探索将江头村打造为研学型田园综合体的可行性。为当地居民的提供公共娱乐和休闲场所的同时,让游客能更
多的体验到江头村的耕读文化魅力。 相似文献
595.
596.
【目的】明确加拿大烟叶主流烟气中的关键酸性香气成分,为开发具有加拿大烟叶风格特征的烟用香料提供参考。【方法】以加拿大烟叶主流烟气酸性香气成分为研究对象,通过柱层析和中压制备技术进行合理有效的分割,以感官评价为导向,结合GC-MS分析确定特征组分,对其中的重要酸性香气成分进行定量分析并计算相应的香气活力值(odor activity value,OAV)。【结果】(1)加拿大烟叶烟气酸性特征组分主要是小分子羧酸和芳香族羧酸,确定了其中16种重要酸性香气成分,小分子羧酸组分中异戊酸质量浓度最高(1.09 mg/mL),芳香族羧酸组分中苯乙酸质量浓度最高(6.44 mg/mL);(2) 16种酸性香气成分的OAV均大于1,其中异戊酸和苯乙酸的OAV最大。【结论】异戊酸和苯乙酸是加拿大烟叶主流烟气中的关键酸性香气成分。 相似文献
597.
利用 PCR 技术和生物信息学方法获得了海湾扇贝(Argopecten irradians irradians) Dmrt1 基因(AiDmrt1)的 cDNA 序列。采用实时定量 PCR 技术确定 AiDmrt1 在不同组织、性腺发育阶段及胚胎和幼虫发育阶段的表达模式, 并结合 RNA 干扰(RNA interference, RNAi)技术敲降 AiDmrt1 表达后检测了精巢中性腺发育相关基因的表达特征。 结果显示, AiDmrt1 开放阅读框长度为 918 bp, 编码 305 个氨基酸, 其编码蛋白具有保守的 DM 结构域。AiDmrt1 的 mRNA 在精巢中特异性表达, 并在精巢发育至生长期表达水平最高。AiDmrt1 在囊胚期前表达量无显著差异, 但在原肠期表达水平显著升高(P<0.01)。敲降 AiDmrt1 表达后, 精巢发育相关基因 Sox7、Sox11 和 Fem-1 显著上调表达(P<0.05 或 P<0.01), 而 Dmrt4 的表达显著下调(P<0.05); 卵巢发育相关基因 FoxL2、Wnt4、β-catenin、GATA-1 和 GATA-3 均显著上调表达(P<0.05 或 P<0.01)。研究结果表明, AiDmrt1 是海湾扇贝精巢特异性表达基因, 参与调控海湾扇贝性腺发育与分化。 相似文献
598.
为明确生防菌剂对葡萄白粉病的防控效果,设置了枯草芽孢杆菌(BS)、哈茨木霉菌(TH)和上述2种生防菌剂组合(BT),以及氟菌·肟菌酯(FO)和清水(CK)共5个处理,研究不同处理对葡萄白粉病病叶率、病情指数及防治效果的影响。结果表明,生防菌剂处理对葡萄白粉病病叶率和病情指数的控制均低于化学药剂处理,FO处理的防效持效性更好,防效峰值最高(88.5%),BT处理的防效峰值次之(74.4%),其他2个生防菌剂处理的防效峰值均值为64.8%。在避雨栽培条件下可采用枯草芽孢杆菌和哈茨木霉菌组合的生防菌剂处理,虽然其防效不如化学药剂,但也基本可以实现对葡萄白粉病较为有效的防控。 相似文献
599.
电力大数据应用现状及意义智能电表是供电企业与用电客户的产权分界点,负责实时采集客户用电信息。用电信息采集系统是国家电网公司自建的后台系统,用于存储、展示、分析客户的用电信息。供电公司虽然掌握着大量客户用电信息数据,但对于历史数据的分析挖潜工作并不深入。目前可为用户提供电费余额预警、用电能耗分析、负荷预测预警等基础服务,还可为电力工作者进行台区异常监测预警、现场稽查、线损治理、设备运维等辅助管理工作。如何更有效地利用电网大数据,是需要关注的热点问题之一。 相似文献
600.
针对跟踪模型泛化能力差、跟踪模型正样本选取质量低、深层模型参数量大不利于部署等问题,本文提出了超轻量化孪生网络模型Siamese-remo。首先结合传统随机采样方法和go-turn方法,设计出新型的正负样本选取策略,增加模型泛化能力;其次采用shiftbox-remo的数据增强方式均匀正样本分布,并提升正样本采集质量;然后通过改进后的超轻量化Mobileone-remo网络提取特征,一定程度减少深层网络对跟踪平移不变性的破坏,并预设不同特征融合参数,单独训练网络分类和回归;最终加入Center-rank loss函数,根据样本点位置影响置信度、IOU排名,对网络分类回归策略进行优化。实验证明,自然场景下奶牛单目标跟踪模型期望平均重合度(Expected average overlap, EAO)达到0.475,相对于基线模型提升0.078,与现有跟踪器对比取得了较好的成绩,且参数量仅为现有主流算法的1/20,为后续自然场景下奶牛身份识别与目标跟踪系统提供了技术支持。 相似文献