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101.
“八五”末至“九五”期间 ,重穗型组合在达州地区大面积推广应用 ,其中Ⅱ优 6 0 78、Ⅱ优 16 2、冈优 72 5等已成为主栽品种 ,为发挥良种增产潜力和良法推广应用。选用冈优 72 5品种进行窝肥配套技术研究 ,按二次饱和D2 0 6 最优设计 ,因素x1变幅 (密度 ) 12~ 30万窝 /hm2 ,x2 (施N水平 ) 75~ 150kg/hm2 ,试验处理为A :每hm2 植 12万窝 ,施N75kg/hm2 ;B :植 30万窝 /hm2 ,施N 75kg/hm2 ;C :植 12万窝 /hm2 ,施N 2 2 5kg/hm2 ;D :植 19.816 5万窝/hm2 ,施N 14 0 .1375kg/hm2 ;E :植 30万窝 /… 相似文献
102.
103.
104.
复杂环境下柿子和苹果绿色果实的优化SOLO分割算法 总被引:2,自引:2,他引:0
为了实现果园复杂环境下柿子和苹果绿色果实的精准分割,该研究提出了一种基于SOLO的绿色果实优化分割算法。首先,利用分离注意力网络(ResNeSt)设计SOLO算法的主干网络,用于提取绿色果实特征;其次,为更好地应对绿色果实特征的多尺度问题,引入特征金字塔网络(Feature Pyramid Networks,FPN),构造ResNeSt+FPN组合结构;最后,将SOLO算法分为类别预测和掩码生成2个分支,类别预测分支在预测语义类别的同时,掩码生成分支实现了对绿色果实的实例分割。试验结果表明,优化SOLO分割算法的平均召回率和精确率分别达到94.84%和96.16%,平均每张绿色果实图像在图形处理器(Graphics Processing Unit,GPU)上的分割时间为0.14 s。通过对比试验可知,优化SOLO分割算法的召回率分别比优化掩膜区域卷积神经网络算法(Optimized Mask Region Convolutional Neural Network,Optimized Mask R-CNN)、SOLO算法、掩膜区域卷积神经网络算法(Mask Region Convolutional Neural Network,Mask R-CNN)和全卷积实例感知语义分割算法(Fully Convolutional Instance-aware Semantic Segmentation,FCIS)提高了1.63、1.74、2.23和6.52个百分点,精确率分别提高了1.10、1.47、2.61和6.75个百分点,分割时间缩短了0.06、0.04、0.11和0.13 s。该研究算法可为其他果蔬的果实分割提供理论借鉴,扩展果园测产和机器采摘的应用范围。 相似文献
105.
为了研制猪伪狂犬病病毒(pseudorabies virus,PRV)诊断DNA芯片,选取PRV g E基因设计引物与探针以构建DNA芯片,同时对基因芯片的探针质量浓度、Poly(d T)的添加、杂交温度、杂交时间进行筛选。结果显示:寡核苷酸探针的浓度在1~30μmol/L之间对杂交信号的影响不大;寡核苷酸探针的氨基化端加上Poly(d T),49.5℃杂交1 h可以获得较好的杂交信号;敏感性试验结果显示,敏感性可达1×10-6ng级,与普通PCR相比高10倍,该芯片具有特异性高、灵敏度高等优点;应用猪伪狂犬病毒检测基因芯片检测20份临床病料,与PCR结果符合率达100%。 相似文献
106.
107.
2014年1月至2017年10月,额尔古纳国家级自然保护区开展了野生物种调查工作,统计结果补充了维管植物5科33属163种,鸟类4种,兽类1种,大型真菌10种。 相似文献
109.
110.