板栗低产林嫁接换冠成效的初步研究

对嫁接换冠技术在寿宁县清源乡龟洋茶场板栗果园上的应用效果进行了调查，结果表明：对投产的低产劣种板栗进行嫁接换冠，改劣换优，可保持板栗品种的优良特性，使低产劣种板栗树嫁接换冠后的第3年，95％的板栗均可挂果投产，总产量增长幅度达8．265倍；挂果株数提高了3．8倍，良种挂果株数提高了4．75倍，平均单价提高了3．7元/kg ，总产值提高了13．83倍，经济效益十分显著。     

一种迁移学习算法在番茄病害检测上的应用

针对当前番茄病害智能识别精度不高、耗时长的问题,提出一种基于Inception-v3和迁移学习相结合的图像分类算法。从试验田中收集8种番茄病害叶片和健康叶片,运用1 000万像素高清扫描仪统一扫描成图像,将图像归类到9种文件夹中,手动标记叶片属性。最后,基于Inception-v3模型结合迁移学习算法对健康和病害叶片进行分类试验,并与传统图像分类算法(KNN、SVM、BP神经网络)和非迁移学习算法进行对比。结果表明,基于Inception-v3模型结合迁移学习算法,在番茄病害图像分类中能够快速有效识别分类生长健康番茄和患病番茄,并且能高效识别番茄病害的种类。其中健康置信度达0.9760,病害种类平均置信度达0.929 7,可为番茄病害检测和防治提供支持。     

中国农机工业协会会长陈志一行6人到河北农哈哈集团考察调研

<正>日前,中国农机集团副总裁、中国农机工业协会会长陈志,吉林省农机局局长成洪,中国农机协会副秘书长宁学贵一行6人来河北农哈哈机械集团调研考察农机具生产情况。农哈哈机械集团董事长兼总经理张焕民、副总经理刘从斌陪同考察活动。陈志一行首先来到农哈哈机械展厅,参观考察了近年来农哈哈集团研制生产的新型农机具,小麦玉米播种机、深松全层施肥     

反季节层架式平菇栽培技术

<正>山西长治地处太行山之巅,被太行、太岳山所环绕,构成高原地形,又称"上党盆地"属中温带半湿润大陆性季风气候,冬暖夏凉,昼夜温差大于12℃,年降水量丰富,优越的自然环境为反季节栽培平菇提供了得天独厚的条件,7、8、9月正是河南、河北的高温季节,没有平菇流入长治市场,反季节栽培平菇填补了这一市场空缺。11月到次年2月是冬季的农闲季节,劳力充足,接种制袋与其它农事活动不相矛盾,这样就充分发挥了冬闲劳动力的作用。由于和常规的栽培季     

对犬肺部疾病X线影像分析的初步探讨

1支气管炎 该病是支气管表层黏膜的炎症,在气候剧变时易发生此病,以幼小、老龄犬多发,分急、慢性两种。急性支气管炎因其炎症局限于黏膜层,X线表现缺乏,因此X线检查的目的在于排除有类似症状的肺部其他疾病。慢性支气管炎X线表现肺纹理增多、增粗、阴影变浓,如炎症扩展至周围组织而引起支气管周围炎,则肺纹理延长、增粗和模糊不清。当继发多发性小叶肺不张与局限性肺气肿时,因肺表面充气不均匀,可使膈肌呈不规则的波浪状。     

浅谈农村耕地抛荒多层治理机制

我国近年来农村耕地抛荒的现象普遍存在，这是不利于我国土地利用和农民增收的，因此耕 地抛荒也成为了我国农村地区亟待解决的问题，乡村振兴背景下发展我国农村地区的经济就应当充 分利用耕地。首先分析我国农村耕地抛荒的主要原因，针对具体的问题分析治理对策，多层治理是指 从国家政策、地方政府和农民三层提出多个治理措施，只有在三层相互促进的措施下我国耕地抛荒问 题才能真正得到改善。耕地抛荒问题的治理不仅有利于发展我国农业和经济，还有利于提高农民积 极性为实现全面小康社会打下牢靠基础。     

浅谈高层建筑梁式转换层施工技术

结合工程实例，详细分析了高层建筑结构转换层的模板支撑体系、钢筋工程、混凝土工程的施工技术要点难点，并对其施工质量控制措施进行了详细探讨。     

浅析混凝土路面加隔层

非粘结混凝土加铺层对现有混凝土路面状况较差的情况特别适用。与其他加铺层技术相比，它在加铺层施工前对现有路面的处治工作量较小，只需要对板下有较多空隙及活动的混凝土面板等进行修复。但通过这些处治，可使加铺层及隔离层的厚度减薄，从而使工程总体较经济。     

K步稳定的鞋印花纹图像自动聚类

目的 鞋印是刑事侦查的重要物证之一,如何对积累的大量鞋印花纹图像进行自动归类管理是刑事技术迫切需要解决的问题之一。与其他类图像不同,鞋印花纹图像具有种类多但数目未知、同类花纹分布不均匀且同类花纹数目少的特点。基于鞋印花纹图像的这些特点,用目前典型的聚类算法对鞋印花纹图像集进行聚类,并不能取得很好的效果。在对鞋印花纹图像进行分析的基础上,提出一种K步稳定的鞋印花纹图像自动聚类算法。方法 对已标记的鞋印花纹图像进行统计发现,各类鞋印花纹之间在特征空间上存在互不相交的区域(本文称为隔离带)。算法的核心思想是寻找各类鞋印花纹之间的隔离带,来将各类分开。过程为:以单调递增或递减的方式调整特征空间中判定两点为一类的阈值,得到数据集的多次划分;若在连续K次划分的过程中,某一类的成员不发生变化,则说明这K次调整是在隔离带中进行的,即聚出一类,并从数据集中删除已标记的数据;选择下一个阈值对剩余的数据集进行划分,输出K步不变的类;依此类推,直到剩余数据集为空,聚类完成。结果 在两类公开测试数据集和实际鞋印花纹数据集上进行实验,本文算法的主要性能指标都超过典型算法,其中在包含5792枚实际鞋印花纹数据集上的聚类准确率和F-Measure值分别达到了99.68%和95.99%。结论 针对鞋印花纹图像特点,提出了一种通过寻找各类之间的隔离带进行自动聚类的算法,并在实际应用中取得了很好的效果。且算法性能受参数的变化以及类的形状影响较小。本文算法同样适用于具有类似特点的其他数据集的自动聚类。