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231.
目前国产农用运输车、拖拉机大多都采用的是柴油发动机为动力机,在冬季都不大好启动,特别是技术状态较差的机车,就更难启动。有的驾驶员违反技术操作规程,采用一些不正确的方法强行启动,这样做即不安全、又容易损坏机件。因此,在冬季严禁采用以下6种不正确的方法启动车辆:…… 相似文献
232.
(1) 有无稻种说明书或品种简介种植茬口、适宜种植地域,全生育期,分蘖指标。无说明书及品种简介最好不要购买。
(2) 看包装一般由县以上专业种子公司 (站 )所经销的种子,在外包装上都比较规范讲究。如袋装数量、产地及联系电话号码标示明确。包装数量规格系列化,一般分为 50kg、 25kg、 10kg、 5kg、 2.5kg、 1kg。
(3) 种子合格证稻种检验合格证,一般标示有检验日期,检验员编号,专用印章等,无检验合格证,均为伪劣种。
(4) 查种子纯度稻种的纯度是衡量稻种质量最重要的一项指标,优质稻种一般纯度都保持在 98%~ 99.5%范围内。
(5) 干净度优质稻种都经过多道工序清选,杂质含量控制在 1.5%~ 2.5%之间。含杂质超过 5%,则为劣质种子。
(6) 查含水量优质稻种含水量在 11%~ 13.5%以内。取 1粒稻种用牙齿咬声音“嘣嘣”响而清脆,断面茬口光滑,为优质种。
(7) 观颜色,闻气味优质稻种从外表看为黄色、鲜净,近距离闻,具有稻谷特有的清香气味,无其它异味。
(8) 观察种胚优质稻种外观平滑光泽,种胚饱满充实,用手搓捻时,种胚有湿润感,并带绿色,劣质稻种种胚颜色较暗,显干瘪。
(9) 发芽率优质稻种发芽率高,一般在 95%以上,发芽率低于 80%为劣质种。
(10)观察病变稻种外壳呈黑褐色或有不规则的麻斑点及块状,属病害种。如感染有稻瘟病的种子表面有黑褐色斑块,而种粒外表无症状。购稻种时一定要详细询问、仔细查看,以防上当受骗。 (王吉祥 ) 相似文献
233.
根据交通肇事事故案例分析,驾驶机动车辆至少有3个“危险时辰”是很多肇事驾驶员步入了“死亡之谷”的险区。1.午夜时辰在午夜1时至凌晨3时,万物都处于“休眠状态”,驾驶员行车容易产生“空旷”的感觉,往往疏铁忽大意、放松警惕,认为月黑人稀正好赶路,于是便天马行空,超速驾驶,常有驾驶员把车撞到路边的行道树上、建筑物上,还在悠悠酣睡。在午夜时辰行车驾驶员大脑反应都比较迟钝,血压也随着降低,手脚的血管神经容易产生僵硬、麻痹,由于极度疲劳,心脏功能不好的人还易诱发心脏病、心肌梗塞和脑血栓等症状,这些因素都潜伏… 相似文献
234.
235.
236.
采用高效液相色谱法检测植物油中的苯并[a]芘。样品经环己烷萃取后,经C18色谱柱分离,采用乙腈和水作为流动相,荧光检测器检测,激发波长为365nm,发射波长为410nm,外标法定量。结果表明:在0.0005~0.1μg/mL添加范围内苯并[a]芘呈现良好的线性关系,R2=0.9999,回收率在91.42%~105.88%,方法的检出限为0.1μg/kg。本方法具有毒性低、操作简便、灵敏度高和重复性好等优点,适用于植物油中苯并[a]芘的检测。 相似文献
237.
(1 )正确选择作业速度 在正常情况下 ,若地块平坦、谷物成熟一致并处在腊熟期、田间杂草又较少时 ,可以适当提高收割机的前进速度。小麦在乳熟后期或腊熟初期时 ,其湿度较大 ,在收割时 ,前进速度要选择低些 ,小麦在腊熟期或腊熟后期时 ,湿度较小并且成熟均匀 ,前进速度可以适当选择高一些。雨后或早晚露水大 ,小麦秸秆湿度大 ,在收割时前进速度要选择低一些。晴天的中午前后 ,小麦秸秆干燥 ,前进速度选择快一些。对于密度大、植株高、丰产架势好的小麦 ,在收割时前进速度要选择慢一点 ,密度小又稀矮的小麦前进速度可选择快一些。收割机刚开… 相似文献
238.
1对秧苗的技术要求抛秧机使用的秧苗与手插秧苗不同 ,必须使用“蜂穴式”塑料软盘培育的秧苗 ,秧苗是否合乎抛秧机的要求 ,将直接影响抛秧的质量和工作效率 ,甚至影响机械化抛秧技术的成败。因此 ,必须将农艺与农机相结合 ,培育出合格适用的秧苗。①秧盘 :必须是塑料软盘 ,规格不限。②秧苗高度 :一般为3叶1芯 ,适宜80~200mm范围内。秧龄在20~25d较为适宜。③秧苗土钵含水率 :应为40 %~60 %,手指挤压不散碎为宜。④秧苗带泥 :秧苗根部带泥 ,泥要有一定的粘性 ,形成泥坨 ,便于抛出和秧苗着泥直立。⑤秧苗质量 :叶色深… 相似文献
239.
针对现有番茄检测精度低、没有品质检测和部署难度高等问题,提出基于YOLOv5s改进的番茄及品质实时检测方法,并与原始YOLOv5模型及其他经典模型进行对比研究。结果表明,针对番茄大小不同的问题,采用K-Means++算法重新计算先验锚框提高模型定位精度;在YOLOv5s主干网络末端添加GAM注意力模块,提升模型检测精度并改善鲁棒性;应用加权双向特征金字塔网络(BiFPN)修改原有结构,完成更深层次的加权特征融合;颈部添加转换器(transformer),增强网络对多尺度目标的检测能力。改进后的YOLOv5s番茄识别算法检测速度达到72帧/s。在测试集中对番茄检测均值平均精度(mAP)达到93.9%,分别比SSD、Faster-RCNN、YOLOv4-Tiny、原始YOLOv5s模型提高17.2、13.1、5.5、3.3百分点。本研究提出的番茄实时检测方法,在保持检测速度的同时,可降低背景因素干扰,实现复杂场景下对番茄的精准识别,具有非常好的应用前景,为实现番茄自动采摘提供相应技术支持。 相似文献