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上海水稻精量机械穴直播技术研究与应用 总被引:3,自引:0,他引:3
以上海地区主推水稻品种为材料,在精量机械穴直播条件下,开展了不同类型水稻品种的小区试验和示范,明确了精量机械穴直播水稻的生育特性、抗倒伏性、群体建成和产量表现,并分析了采用水稻精量机械穴直播后土壤的微生物群落结构的变化和水稻生产经济效益。试验示范结果表明,精量机械穴直播水稻生育期明显缩短,单株分蘖力强,群体结构合理,穗粒结构协调,干物质积累多,抗倒能力较强,增产优势明显,节本低耗,生产效率显著提高,是目前极具生产潜力的一种新型高效低耗种植模式,适合上海都市农业发展的需求,也顺应了水稻低碳种植发展趋势,具有广阔的应用前景。 相似文献
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设计了一种六齿镍钛合金锚钩用于封堵器等二尖瓣、三尖瓣返流修复系统的心尖固定,并对其力学特性进行研究.通过分析心脏结构及解剖数据,确定锚钩形状和可控尺寸设计变量,利用Solidworks建立锚钩3D模型,运用Abaqus软件对23个不同尺寸锚钩模型的入鞘过程进行有限元计算,分析锚钩入鞘过程中的最大入鞘力、最大冯米塞斯应变和入鞘轨迹的影响因素.制作了一种规格锚钩实物,与计算结果进行对比分析.结果表明:鞘部长度、鞘部角度及齿宽对应力、应变的影响最大,可以通过减小鞘部长度、鞘部角度及齿宽,有效降低最大应力、应变值;厚度、曲率半径及齿宽对入鞘力起到决定性作用,而根长和角度对入鞘力的影响很小;轴向刺入深度主要通过控制鞘部长度及鞘部角度来定义,径向刺入深度则由曲率半径的大小所决定.研究可为需心尖固定的心脏介入产品设计提供一定的借鉴意义. 相似文献
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[目的]建立文心兰高效再生体系,为利用转基因技术进行品种改良提供科学依据.[方法]以文心兰柠檬绿的无菌苗叶片为材料,探讨不同植物生长调节剂配比对其原球茎诱导的影响,开展增殖、生根及移栽研究,建立其高效稳定的再生体系.[结果]影响文心兰原球茎诱导的3种植物生长调节剂主次排序为萘乙酸(NAA)>噻苯隆(TDZ)>6-苄氨基嘌呤(6-BA),在1/2MS培养基中添加0.5 mg/L NAA、0.5 mg/L 6-BA和0.3 mg/L TDZ的诱导率最高,达48.0%.培养基中活性炭含量及碳水化合物种类对文心兰原球茎增殖的影响存在明显差异,不同活性炭含量处理间的原球茎增殖系数存在显著差异(P<0.05,下同),添加1.0 g/L活性炭较添加0.5 g/L活性炭的增殖系数显著升高,不同碳水化合物种类间的原球茎增殖系数排序为海藻糖>麦芽糖>蔗糖,最佳增殖和分化培养基为1/2MS+4.0 mg/L 6-BA+0.4 mg/L NAA+1.0 g/L活性炭+20 g/L海藻糖.添加10%椰子水的文心兰幼苗生根数显著高于添加10%香蕉汁和10%苹果汁,每株平均生根量接近4.00条,即生根效果最佳的培养基为1/2MS+0.8 mg/L 6-BA+0.2 mg/L NAA+10%椰子水.移栽过程中根部用水苔包裹后再移至椰糠中,保证光照、水分适宜,适当添加缓释肥,移栽成活率可达100%.[结论]利用海藻糖或麦芽糖作为碳源的文心兰原球茎增殖效果较优,生根数和生根质量优势明显;不同植物生长调节剂配比、碳源和有机物的添加对文心兰组织培养具有明显的促进效果. 相似文献
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采用超声辅助萃取法从六味地黄丸中提取没食子酸,考察溶剂比例(甲醇:0.1%乙酸)、超声温度、超声时间和超声功率对六味地黄丸中没食子酸提取率的影响,通过单因素试验和正交试验研究六味地黄丸中没食子酸超声辅助萃取法的最佳工艺条件.结果表明,六味地黄丸中没食子酸的最佳工艺条件为溶剂比例(甲醇:0.1%乙酸)2:8、超声温度40℃、超声时间30 min、超声功率180 W.没食子酸在1.6~19.2μg/mL线性关系良好(R2=0.999),平均加标回收率为99.3%,相对标准偏差(RSD)为2.5%(n=3).超声辅助萃取法与浸渍提取法相比,提取没食子酸含量增加了17.14%~23.62%. 相似文献
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选取厚叶南五味子应用试验方法,进一步筛选优良扦插技术、壮苗培育技术方案和立体种植关键技术措施,结果表明:厚叶南五味子扦插技术在70%透光率的塑料大棚内扦插50 d,可获得优良的扦插苗,取得最佳的生长效果;壮苗培育技术最优基质配比为碎石:腐烂树皮:碎木屑(1:2:1)+1.5 kg/m3缓释肥+4.0 kg/m3腐熟饼肥;立体附植应以240 d的壮苗在3月份进行. 相似文献
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基于部首嵌入和注意力机制的病虫害命名实体识别 总被引:1,自引:0,他引:1
为了解决农业病虫害命名实体识别过程中存在的内在语义信息缺失、局部上下文特征易被忽略和捕获长距离依赖能力不足等问题,以农业病虫害文本为研究对象,提出一种基于部首嵌入和注意力机制的农业病虫害命名实体识别模型(Chinese agricultural diseases and pests named entity recognition with joint radical embedding and self attention, RS-ADP)。首先,该模型将部首嵌入集成到字符嵌入中作为输入,用以丰富语义信息。其中,针对部首嵌入设计了3种特征提取策略,即卷积神经网络(Convolutional neural network, CNN)、双向长短时记忆网络(Bidirectional long short term memory network, BiLSTM) 和CNN-BiLSTM;其次,采用多层不同窗口尺寸的CNNs层提取不同尺度的局部上下文信息;然后,在BiLSTM提取全局序列特征的基础上,采用自注意力机制进一步增强模型提取更长距离依赖的能力;最后,采用条件随机场(Conditional random field, CRF)联合识别实体边界和划分实体类别。在包含11个类别和24715条标注样本的农业病虫害自制语料上进行了实验。结果表明,本文模型RS-ADP在该数据集上精确率、召回率和F1值分别为94.16%、94.47%和94.32%;在具体实体类别上,RS-ADP在作物、病害、虫害等易识别实体上F1值高达95.81%、97.76%和97.23%。同时,RS-ADP在草害、病原等难以识别实体上F1值仍保持86%以上。实验结果表明,本文所提模型能够有效识别农业病虫害命名实体,其识别精度优于其他模型,且具有一定的泛化性。 相似文献
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