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《河北农业大学学报(农林教育版)》2018,(1):29-34
由于高校之间的生源竞争日益激烈,想要能够在竞争激烈的教育市场中占有一席之地,高校就要努力地"营销"自己,获得"消费者"——考生认可。运用消费者购买行为理论,通过对本科生报考志愿决策过程的分析,针对不同阶段考生的需求,提出相应的招生策略改进建议,使考生能最终做出选择决策,达到提高高校宣传效果,形成吸引相应优质学生群体的有效招生策略。 相似文献
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本文着重介绍了中国玉兰属特有珍稀物种——莓蕊玉兰资源与栽培利用研究。其内容有:莓蕊玉兰、变异莓蕊玉兰及‘裂被’莓蕊玉兰、‘九被’莓蕊玉兰的形态特征、生态特性、繁育与栽培技术要点,尤其是开发利用前景及科学理论研究意义。 相似文献
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利用视频跟踪系统研究三氯生(TCS)对红白鲫运动行为的影响。将红白鲫(red-white crucian carp)暴露在5种不同浓度的TCS(0.50、0.60、0.70、0.80和0.90 mg/L)水体中,视频记录5 min内红白鲫的运动轨迹(运动轨迹线、摆动次数)、游动速度和垂直穿梭次数的变化。同时,进行TCS(0.60、0.69 mg/L)对红白鲫的14 d暴露实验,暴露实验结束后,2 min内监测上述指标。结果显示:短期TCS暴露,红白鲫的运动轨迹条数、摆动次数、垂直穿梭次数、运动速率显著增加;暴露14 d后的红白鲫上述运动行为学指标显著降低。结果表明:在一定浓度范围内,TCS能够改变红白鲫的运动行为。 相似文献
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基于YOLO v3与图结构模型的群养猪只头尾辨别方法 总被引:1,自引:0,他引:1
在利用视频监控技术对群养猪只进行自动行为监测时,对猪只准确定位并辨别其头尾位置对提高监测水平至关重要,基于此提出一种基于YOLO v3(You only look once v3)模型与图结构模型(Pictorial structure models)的猪只头尾辨别方法。首先,利用基于深度卷积神经网络的YOLO v3目标检测模型,训练猪只整体及其头部和尾部3类目标的检测器,从而在输入图像中获得猪只整体及头尾部所有的检测结果;然后,引入图结构模型,描述猪只的头尾结构特征,对每个猪只整体检测矩形框内的头尾部位组合计算匹配得分,选择最优的部位组合方式;对部分部位漏检的情况,采取阈值分割与前景椭圆拟合的方法,根据椭圆长轴推理出缺失部位。在实际猪场环境下,通过俯拍获得猪舍监控视频,建立了图像数据集,并进行了检测实验。实验结果表明,与直接利用YOLO v3模型相比,本文方法对头尾定位的精确率和召回率均有一定提高。本文方法对猪只头尾辨别精确率达到96.22%,与其他方法相比具有明显优势。 相似文献
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无 《绿色中国(A版)》2020,(2):72-73
分类经营管理制度是此次修法的重点,是贯穿森林法修改的一条主线,也是多年来林业改革发展取得的成熟可行经验之一。1995年,原国家体制改革委员会、林业部联合颁布的《林业经济体制改革总体纲要》中提出"森林资源培育要按照森林的用途和生产经营目的划定公益林和商品林,实施分类经营,分类管理"。1999年,《国家林业局关于开展全国森林分类区划界定工作的通知》要求各地开展森林分类区划工作。 相似文献