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1.
因山东省旱作灌溉区种植模式多样、技术模式不统一,规模化生产下的机械效能未能充分发挥,存在动力机械与机具配套比低、农机动力与资金浪费问题,在对小麦玉米周年轮作下全程机械化技术模式调研后,总结小麦玉米全程机械化技术路线,构建以作业成本最小为目标的农机装备优化配备模型。通过对平度市某小麦玉米种植合作社进行计算,作业成本较实际情况下降10.9%;总动力优化配备结果为23.712 kW,下降51.36%;农机配套比提高50%。研究结果可为山东省旱作灌溉区小麦玉米全程机械化技术模式优选、农机农艺深度融合、农业合作社的农机配备等方面提供技术参考。 相似文献
2.
为建立‘哈伯’南天竹组织培养和种苗繁育技术体系,以半木质化带芽茎段为外植体材料开展植株再生研究。通过观察对比试验法、L9(34)正交试验设计完全随机法、极差分析、显著性检验、LSD多重比较,探讨了‘哈伯’南天竹组培的最适培养基配方。试验结果表明:最佳诱导培养基为MS + 6-BA 2.0 mg/L + IBA 0.1 mg/L +蔗糖30 g/L,诱导萌动率71.77%,成活率85.51%;最佳增殖培养基为WPM +6-BA 1.5 mg/L + IBA 0.01 mg/L + 蔗糖30 g/L,增殖系数6.3;最佳生根培养基为1/2 MS+ IBA 0.5 mg/L + NAA 1.0 mg/L + 蔗糖20 g/L + AC 0.2 g/L,生根率97.63%;试管苗移入泥炭土:珍珠岩=3:2(V/V)混合基质中,移栽成活率96.67%。该试验建立了高效稳定的组培快繁技术体系,得到的组培苗后代能够稳定的保持母本优良性状,为工厂化育苗提供了技术支撑。 相似文献
4.
利用1971~2010年邯郸地区16个气象台站的日最高气温、14:00时空气相对湿度和14:00时风速的观测资料,研究了邯郸市干热风发生日数和干热风天气过程发生次数的时间和空间分布特征,并利用Morlet小波分析方法探讨了邯郸干热风发生日数的周期性。结果表明:邯郸市轻度、重度干热风的年平均发生日数分别为2.6 d和1.4 d,在空间分布上自西北到东南逐渐减少;轻度、重度干热风天气过程的年平均发生次数分别为0.9次和0.5次;从1971年至2010年,轻度和重度干热风发生日数的年际变化很明显,均呈先减少后增多的变化趋势;轻度干热风年平均发生日数的变化存在3.5年和2.0年的周期,重度干热风年平均发生日数的变化存在3.0年和2.0年的周期。 相似文献
5.
6.
为研究金属矿化效应对太行山片麻岩基岩裂隙地下水勘查时的影响,依据区域地质资料,分析了易县某研究区的水文地质特征,总结了该研究区片麻岩基岩裂隙水的赋存规律。利用激发极化法获取了金属因素和极化率,分析了研究区金属因素的特征,讨论了金属因素与基岩裂隙水富水性的关系,并布置地质钻孔验证了基岩裂隙水富水性与金属因素特征之间的对应关系。结果表明:在无金属矿化效应影响的地区,金属因素曲线和极化率曲线大体上呈现水平轴对称形态;在有金属矿化效应影响的地区,金属因素曲线和极化率曲线形态基本相同;金属因素全曲线和极化率全曲线均同时快速增加,意味着研究区存在金属矿化效应影响的可能性急剧加大;金属因素大于1×102/(Ω·m),极化率大于3%,研究区存在较为明显的金属矿化效应影响;相比极化率,金属因素对地下水勘查时金属矿化效应影响的分辨能力有较大程度的提高,效果可靠,在条件类似的存在金属矿化效应影响的太行山片麻岩基岩裂隙水分布区具有推广性。 相似文献
8.
作为茶叶智能化生产的关键难题之一,基于图像处理的茶叶智能识别与检测技术受到广泛关注。通过综述图像处理技术在茶叶嫩芽识别定位、茶叶病虫害检测、茶叶品种识别与品质检测等方面的研究应用,分析比较各方法的优缺点,总结现有研究存在的主要问题有嫩芽分割受光照影响较大、难以分割含与嫩芽颜色相近背景的图像、枝叶遮挡情况识别效果不理想、缺乏真实背景下茶叶病斑识别算法等。指出基于图像处理的茶叶智能识别与检测技术未来的研究重点:增加不同地域茶叶及品种的样本数据以提高算法普适性;采取多信息融合的方法以求获得更全面的茶叶嫩芽信息;枝叶遮挡严重情况下的识别策略可考虑借助机械装置或风机拨开枝叶,从而避免因枝叶遮挡而导致识别率低的现象发生。 相似文献
9.
哺乳动物热休克蛋白研究进展 总被引:1,自引:0,他引:1
《畜牧与兽医》2017,(11):141-144
应激是动物对影响其正常生理机能的一切内外环境因素所作出的非特异性适应反应,而应激诱导产生的热休克蛋白能保护机体免受应激原所造成的伤害。随着热休克蛋白研究的不断深入,揭示其复杂的生物学效应对提高动物的抗逆性和更好地激发动物潜在的经济性能具有重要的意义。本文综述了近年来哺乳动物热休克蛋白的研究成果及目前的研究现状,以期为热休克蛋白的进一步研究提供一定的参考。 相似文献
10.
近年来,基于数字图像处理和机器学习算法的果实自动识别检测研究已经越来越成熟。针对传统检测方法检测过程中难以满足实时性要求的缺点,采用了基于Faster-RCNN的果实快速检测模型。模型由卷积神经网络(CNN)和区域提议网络(RPN)组成,首先由CNN进行卷积和池化操作提取特征,然后由RPN选取候选区域,通过网络全连接层参数共享,由目标识别分类器和边界框预测回归器得到多个可能包含目标的预测框,最后通过非极大值抑制挑选出精度最高的预测框完成目标检测。分别对桃子、苹果和橙子的三种果实进行检测,采用迁移学习方法,使用已经预训练好的两种深度神经网络模型ZFnet和VGG16,通过数据集的训练对Dropout及候选区域数量进行参数调整完成网络调优。检测并分析果实不同布局形态下模型的检测效果。试验结果表明,当Dropout取值为0.5或0.6,候选区域数量为300时网络模型最佳,ZFnet网络中,苹果平均精确度为92.70%,桃子为90.00%,而橙子为89.72%。VGG16网络中,苹果平均精度为94.17%,桃子为91.46%,橙子为90.22%。且ZFnet和VGG16的图像处理速度分别达到17 fps和7 fps,能够达到果实实时检测的目的。 相似文献