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2020年,突如其来的新冠肺炎疫情给蜜蜂养殖业造成了不同程度损失,广大养蜂工作者们步履维艰。总算是度过了坎坷不平的2020年,迎来了阳光灿烂的2021年。新的一年里,我们深知疫情并未结束,诸多不利因素仍在制约着我们养蜂,处处事事要谨慎,万万不可掉以轻心。就春繁而言,有相当一部分养蜂新手刚建场后只恨蜂群少,就放开手分蜂,翌年春时弱蜂成群,洋槐流蜜了只能望花兴叹,滴蜜无收。 相似文献
3.
对我国食用菌产业发展现状进行梳理,指出我国食用菌行业主要存在的问题不仅是开发规模小、科技含量低,而且品种质量参差不齐、销售渠道不畅、食用菌产品存在滞销等。构建面板数据模型探究影响我国食用菌产业升级的主要影响因素,结果表明,食用菌年度生产总量、食用菌行业从业人员总数、出口贸易总额、固定资产投资、居民消费支出水平与食用菌产业结构升级之间为显著的正相关关系,基于此提出了助力我国食用菌产业升级的政策。 相似文献
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在设计园林时,应着重考虑色彩的运用及搭配,这就要求设计人员对色彩的使用效果有足够的认知,将色彩美学应用到园林设计中,以丰富园林景观的层次内涵,增强其独特魅力,使景观环境更加优美,进一步满足人们精神层次的需求。 相似文献
6.
随着无线终端数量的快速增长和多媒体图像等高带宽传输业务需求的增加,农业物联网相关领域可预见地会出现无线频谱资源紧缺问题。针对基于传统物联网的作物表型信息采集系统中存在由于节点密集部署导致数据传输过程容易出现频谱竞争、数据拥堵的现象以及固定电池的网络由于能耗不均衡引起监测周期缩减等诸多问题,本研究建立了一个认知无线传感器网络(CRSN)作物表型信息采集模型,并针对模型提出一种引入边缘计算机制的动态频谱和能耗均衡(DSEB)的事件驱动分簇路由算法。算法包括:(1)动态频谱感知分簇,采用层次聚类算法结合频谱感知获取的可用信道、节点间的距离、剩余能量和邻居节点度为相似度对被监控区域内的节点进行聚类分簇并选取簇头,构建分簇拓扑的过程对各分簇大小的均衡性引入奖励和惩罚因子,提升网络各分簇平均频谱利用率;(2)融入边缘计算的事件触发数据路由,根据构建的分簇拓扑结构,将待检测各区域变化异常表型信息触发事件以簇内汇聚和簇间中继交替迭代方式转发至汇聚节点,簇内汇聚包括直传和簇内中继,簇间中继包括主网关节点和次网关节点-主网关节点两种情况;(3)基于频谱变化和通信服务质量(QoS)的自适应重新分簇:基于主用户行为变化引起的可用信道改变,或分簇效果不佳对通信服务质量产生的干扰,触发CRSN进行自适应重新分簇。此外,本研究还提出了一种新的能耗均衡策略去能量消耗中心化(假设sink为中心),即在网关或簇头节点选取计算式中引入与节点到sink的距离成正比的权重系数。算法仿真结果表明,与采用K-medoid分簇和能量感知的事件驱动分簇(ERP)路由方案相比,在CRSN节点数为定值的前提下,基于DSEB的分簇路由算法在网络生存期与能效等方面均具有一定的改进;在主用户节点数为定值时,所提算法比其它两种算法具有更高频谱利用率。 相似文献
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确定适宜加工龙井茶的茶树品种的多性状评价指标,建立龙井茶适制品种农艺性状的综合评价体系,为鉴定筛选优良龙井茶适制品种或资源提供技术支撑。对浙江省15份主要栽培茶树品种(系)的芽叶长宽比、百芽重、展叶角度、亮度值(L)、红绿属性(a)、黄蓝属性(b)、色彩饱和度(C)、氨基酸、茶多酚、水浸出物、咖啡碱、酚氨比、外形、汤色、香气、滋味和叶底17项农艺性状进行综合比较,并联合使用主成分分析、聚类分析和层次分析对茶树品种(系)的龙井茶适制性进行综合评价。17项农艺性状的平均变异系数为12.05%,百芽重的变异系数最大(28.15%),叶底的变异系数最小(0.86%),适制龙井茶农艺性状变量间既相对独立又密切相关,应用主成分分析法,将17个评价指标压缩成6个综合指标,经过分析6个主成分函数式中的17项农艺性状系数,可以将17项农艺性状分为外形因子、内质因子、感官因子3个主要指标,这3个主要指标可以较准确地评价龙井茶适制品种,其中芽叶长宽比、a值、茶多酚、酚氨比、外形、香气和汤色是主要性状。采用聚类分析,可以将15个品种分为2个大的类群,采用层次分析可以将茶树品种采制龙井茶的适宜性进行综合排序。采用多元统计分析中的主成分分析和聚类分析对15份茶叶品种的17项农艺性状进行龙井茶适制性综合评价是可行的,结合层次分析可以得到更加准确的排序,可以从不同角度进行较全面客观评价,为龙井茶适制品种的选育提供参考。 相似文献
9.
基于层次分析法,构建了草原生态补偿政策政府执行力的评价体系,并采用模糊综合评价的方法对福海县草原生态补偿政策政府执行力进行了综合评价,分析了福海县草原生态补偿政策政府执行力的不足之处,并提出了改进措施,以期促进福海县草原生态补偿政策执行过程中政府的执行效率和效益的提高。 相似文献
10.
针对变分模态分解算法中分解层数和惩罚因子不易确定的问题,提出一种改进变分模态分解(improved variational mode decomposition,IVMD)算法,并将其应用于离心泵空化声发射信号特征提取.应用IVMD算法时,首先根据包络熵差异系数确定变分模态分解的分解层数;然后采用人工蜂群算法优化得出惩罚因子,并将其作为变分模态分解的最佳输入参数.利用IVMD算法对仿真信号进行分析,并与集合经验模态分解结果进行比较.以60%额定流量下采集到的离心泵进口处的声发射信号为例进行IVMD计算,分析携带原信号大量信息的信号分量的频域特征及其绝对能量随离心泵空化状态变化的关系.结果表明:IVMD算法能够择优确定分解层数和惩罚因子,实现非平稳信号的自适应分解.反映离心泵空化状态的声发射信号特征频率集中在50,100 kHz及其附近.随着离心泵空化从无到有、从弱到强的变化,这2个特征频率范围信号分量绝对能量值呈“基本保持不变-减小-增大”的变化规律. 相似文献