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豆角又名豇豆、长豇豆、带豆,属豆科属一年生蔬菜.豆角富含蛋白质、胡萝卜素、营养价值高,口感好,是我国北方广泛栽培的大众化蔬菜之一,其普及程度在各类蔬菜中居第一位.豆角的适应性强,既可以露地栽培,也可以保护地种植,同时还可以周年生产,四季上市.
一、豆角具有怎样的需肥特性
豆角的根系较发达,但是其再生能力比较弱,主根的入土深度一般在80~100厘米之间,群根主要分布在15~18厘米的耕层内,侧根稀少,根瘤也比较少,固定氮的能力相对较弱.豆角根系对土壤的适应性广,但以肥沃、排水良好、透气性好的土壤为好,过于黏重和低湿的土壤不利于根系的生长和根瘤的活动. 相似文献
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提取抗赤星病烤烟 CV 87的总 DNA,采用浸种法导入感赤星病烤烟 NC89。 D_1 代筛选出的优良变异株收种并种植后得到 D_2代 ,对其活体接种赤星病菌 ,检测其抗病性 ,并于接菌前后测定叶片过氧化物酶活性。对其田间生长性状调查 ,对其成熟期烟叶总糖、蛋白质及烟碱分析。结果表明 ,浸种法直接导入外源 DNA ,在变异株 D_2代仍可有效转移株高、株型、叶型、叶面积及抗病性等性状 ,并获得较高的转化率 ,D_2代为 8.10 %。高抗赤星病 ,过氧化物酶活性高 ,总糖、蛋白质及烟碱含量基本保持了受体原有的优良品质 ,其变异株 D_2代有 C_10,A_9,B_6,D_3,A_13。 相似文献
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小麦是重要的粮食作物之一,针对人工田间麦穗计数及产量预测效率低的问题,基于深度学习提出了一种高分辨率的小密集麦穗实时检测方法。对麦穗图像数据集进行图像分割、标注、增强预处理,基于Tensorflow搭建YOLOv4网络模型,调整改进后对其进行迁移学习;与YOLOv3、YOLOv4-tiny、Faster R-CNN训练模型进行对比,对改进模型的实用性与局限性进行分析;重点分析影响麦穗检测模型性能的关键因素。通过图像分割的方式,证明了通过改变图像分辨率确定麦穗所占图像最优像素比,可以提高前景与背景差异,对小密集麦穗有显著效果。通过对改进模型的测试,表明该模型检测精度高,鲁棒性强。不同分辨率、不同品种、不同时期的麦穗图像均类平均精度(mAP)为93.7%,单张图片的检测速度为52帧·s-1,满足了麦穗的高精度实时检测。该研究结果为田间麦穗计数以及产量预测提供技术支持。 相似文献
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基于物联管理平台的自动检测认证系统就是为提升充电桩接入车联网平台的速度、推进充电桩建设、提高充电桩利用率的基础性平台系统,该系统对充电桩接入车联网平台前的注册能力、接入后的充电能力、充电过程中的数据上送能力、出现故障时的故障上报能力等进行相关检测标准的制定,以及针对这几种能力的检测,通过后能够自动生成检测认证报告。通过自动检测认证系统的检测,车联网平台能够保障接入充电桩的正常使用,减少用户使用过程中出现故障,提高平台用户的留存率,同时也减轻了充电桩企业出厂前对设备的检测工作,节约了充电桩企业的检测成本。 相似文献
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以宇番一号和0949-46为试验材料,通过对子叶和下胚轴的离体培养,研究不同激素浓度组合对番茄芽分化率和根形成的影响。结果表明,诱导子叶出芽的最佳激素组合是ZT 2.0 mg·L-1+IAA 0.2 mg·L-1,诱导下胚轴出芽的最佳激素组合是6-BA 2.0 mg·L-1+IAA 0.2 mg·L-1,两个品种子叶的芽分化率都高于下胚轴芽分化率。有利于根形成的最佳IAA浓度是0.2 mg·L-1。该研究为番茄再生体系及与其相关各领域的研究提供理论依据。 相似文献