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药用观赏植物主要应用在医药和园林两大领域。介绍适于辽宁种植的药用观赏植物的形态特征、生态特征、药效部位、功效及观赏价值,提出在园林绿化规划实践中应发挥其优势,结合气候特征及土壤环境来选择适宜的药用观赏植物,这样不仅美化环境,还可带来经济效益。 相似文献
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随着医学模式的转变,人们对药用植物资源的需求量不断增加,现有传统种植产量和质量远远无法满足需求。药用作物极其珍贵且种植培育不易,发展药用作物培育技术有着十分重要的意义。但随着科学技术的快速发展,人们通过控光来影响药用经济作物的生长发育,这种方法早已突破了单纯地依靠太阳光的限制。如今,用人工光源代替补充自然光源的不足,已逐渐成为对药用经济作物生长发育进行控制的有效手段。LED不仅节能环保,还能进行发光光谱的精确配置,因此采用LED光源为药用作物配置对应各生长阶段最适宜的光环境。通过对药用作物光环境的调控来促进药用作物的光合作用、生长发育、开花产出及有效药用成分的合成,最终使药用作物达到优产优质、增产增质的目的。 相似文献
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土小宁 《国际沙棘研究与开发》2011,9(3):30-30
中国以研究利用沙棘早而闻名遐迩。中国是世界上沙棘药用记载最早的国家,也是古代记载沙棘药用经典著作最多的国家。其中,最具影响的应属1200多年前唐代,中国藏医药经典著作《四部医典》。本书收集记载了许多沙棘在医疗方面的应用资料。 相似文献
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丹参在我国种植面积很广,药用价值高,是非常重要的中药资源之一.因其根含丹参酮而被入药,本文在已有对丹参不同部位有效成分分析基础上,通过探究不同采摘时期、不同杀青和烘干方式制丹参花茶对有效成分和口感的影响,结合当地的种植条件,探讨丹参引种襄垣后,对其非药用部位花的有效开发利用方式. 相似文献
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活性炭作为发酵吸附剂应用于沼气发酵过程,可缩短发酵时间,提高沼气产量,但因活性炭成本较高,难于在实际生产中广泛使用。文章研究将制药工业中使用的活性炭,通过再生处理后运用于沼气发酵,既解决了药用活性炭的污染问题,变废为宝,为废弃药用活性炭找到新去处,又能降低沼气的生产成本,提高产气量。结果表明:在水稻秸秆与玉米秸秆的发酵过程中,采用再生的药用活性炭混合体系,能够对提高发酵总产气量起到显著效果,使用再生活性炭混合物作为发酵添加剂的累积产气量,比使用新活性炭发酵总产气量分别提高了20.5%和19.8%;比使用未再生的活性炭发酵总产气量分别提高47.6%和44.7%;比不使用活性炭发酵总产气量分别提高65.4%和56.5%。 相似文献
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正海带的营养价值海带(别名昆布、江白菜、纶布、海昆布、海马蔺、海带菜、海草等),是一种在低温海水中生长的大型海生褐藻植物(低等植物),形状如带,故此得名。自古以来,海带就有长寿菜、海上之蔬、含碘冠军、长生不老药的美誉,是一种营养价值高及保健作用大的普通食品。海带的食用方法多种多样,凉拌、荤炒、煨汤,无所不可。在日本、韩国等沿海国家,海带是餐桌不可缺的食物,如凉拌醋海带、海带 相似文献
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将KFB4和K2TiF6原料混合后加入铝熔体,采用原位反应的方法,使它们与铝液发生反应,制备出(TiB2+Al3Ti)双相增强铝基复合材料.文章研究了反应物加入量、反应温度、反应时间对复合材料的组织形貌产生的影响. 相似文献
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4月27日,来自全国的100多家小四轮拖拉机企业共聚国内著名的农机城山东潍坊,参加由北京东方凯姆质量认证中心(下称东方凯姆)举办的2010年拖拉机3C认证培训班。 相似文献
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农业生产环境中的目标识别对象常具有分布密集、体积小、密度大的特点,加之农田环境光照多变、背景复杂,导致已有目标检测模型无法取得令人满意的效果。本研究以提高小目标的识别性能为目标,以蜜蜂识别为例,提出了一种农业复杂环境下尺度自适应小目标识别算法。算法克服了复杂多变的背景环境的影响及目标体积较小导致的特征提取困难,实现目标尺度无关的小目标识别。首先将原图拆分为一些较小尺寸的子图以提高目标尺度,将已标注的目标分配到拆分后的子图中,形成新的数据集,然后采用迁移学习的方法重新训练并生成新的目标识别模型。在模型的使用中,为使子图识别结果能正常还原,拆分的子图之间需具有一定的重叠率。收集所有子图的目标识别结果,采用非极大抑制(Non-Maximum Suppression,NMS)去除由于模型本身产生的冗余框,提出一种交小比非极大抑制(Intersection over Small NMS,IOS-NMS)进一步去除子图重叠区域中的冗余框。在子图像素尺寸分别为300×300、500×500和700×700,子图重叠率分别为0.2和0.05的情况下进行验证试验,结果表明:采用SSD(Single Shot MultiBox Detector)作为框架中的目标检测模型,新提出的尺度自适应算法的召回率和精度普遍高于SSD模型,最高分别提高了3.8%和2.6%,较原尺度的YOLOv3模型也有一定的提升。为进一步验证算法在复杂背景中小目标识别的优越性,从网上爬取了不同尺度、不同场景的农田复杂环境下的蜜蜂图像,并采用本算法和SSD模型进行了对比测试,结果表明:本算法能提高目标识别性能,具有较强的尺度适应性和泛化性。由于本算法对于单张图像需要多次向前推理,时效性不高,不适用于边缘计算。 相似文献