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我国大白菜生产现状及发展对策 总被引:1,自引:0,他引:1
大白菜是我国种植面积最大的蔬菜,也是北方冬贮数量最大的蔬菜,在均衡市场供应、稳定蔬菜价格等方面具有举足轻重的作用.最近几年,北方大白菜冬贮数量大幅减少、市场价格波动加剧等问题越来越突出,引起业界及社会广泛关注.为进一步发挥大白菜的保障应急供应、平抑蔬菜价格的作用,建立产销信息监测、政策性保险、病虫害防控、冬季储备及产销衔接等制度,势在必行. 相似文献
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基于机器视觉的马铃薯晚疫病快速识别 总被引:7,自引:6,他引:1
晚疫病是马铃薯的一种严重病害,可造成减产甚至绝收。因此马铃薯晚疫病的识别与控制对提高其产量有非常重要的意义。该文基于机器视觉技术对马铃薯叶部晚疫病进行检测,根据马铃薯叶片上晚疫病斑的颜色、纹理和形状特征参数的不同,提取叶片表面的特征参数,并建立数学模型对病害程度做出评价。在RGB、HSV颜色空间中,根据马铃薯叶片在患病早期叶片颜色发生变化且与健康叶片不同,利用颜色特征,建立马铃薯晚疫病的无病和患病模型,该模型对马铃薯患病早期的识别率为67.5%。利用灰度共生矩阵,采用纹理统计参数进行病害等级评价,用熵值和能量值描述晚疫病的严重程度,纹理特征对患病程度的识别率比较稳定,对患病中期与后期的识别率分别为72.5%与80%。利用形状特征的相对特征,根据病斑面积比进行晚疫病诊断,该方法对马铃薯叶片晚疫病患病后期的诊断取得较好效果,识别率为90%,但由于叶片患病早期的病斑面积小且分散,识别难度大,识别率仅为50%。针对颜色、纹理及形状特征在识别马铃薯叶片晚疫病时的优势与局限性,提出颜色纹理形状特征结合的识别方法,对患病中期与后期的识别率分别为90%和92.5%。通常马铃薯晚疫病的理化值检测法耗时数天,但利用机器视觉识别马铃薯晚疫病患病情况非常快速,根据颜色特征进行病害识别的时间约为4 s,纹理特征识别的时间为7 s,形状特征特征识别的时间为3 s,综合颜色纹理形状特征的识别由于计算量较大,识别时间为9 s。该研究可为基于机器视觉的马铃薯晚疫病的快速检测提供理论依据。 相似文献
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精品视频公开课是促进教育公平,满足社会公众对优质教育资源需求,提高公民素质的有效途径.分析国家精品视频公开课建设存在的问题以及制约因素,从高校社会责任、监督机制、精品视频公开课“届期制”、课程团队建设、教学改革创新、精品视频公开课学习支持服务以及视频设计与课程内容的和谐度等多层面探讨推进国家精品视频公开课可持续建设的对策建议,以期不断提升高校精品视频公开课的质量,实现精品视频公开课加入国际开放课件联盟,让全世界共享,以增强我国文化的国际影响力. 相似文献
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随着新课程改革的深入发展,中职学校已全面进入教学改革阶段,以适应新课改的要求。数学作为中职教育中基础文化课之一,在中职教学中占据着重要的地位,将数学史融入到中职数学教学中,其影响作用不可忽视。基于此,本文首先阐述了当前中职院校学生所具备的特点,然后分析了数学史对中职数学教学的影响作用,以供参考。 相似文献
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