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随着社会经济的发展,茶企在发展中面临较大的困境,主要是来自于经济法律的风险,茶企没有较好的措施去应对,本文简单的分析茶企发展中所面临的问题,并提出相关建议,旨在促进茶叶企业的进一步发展。 相似文献
72.
对中华绒螯蟹中肠和后肠肠壁分别进行分层铺片,应用乙酰胆碱酯酶(AchE)和NADPH-黄递酶组织化学染色方法分别观察中肠和后肠中AchE和一氧化氮合酶(NOS)阳性神经元的分布和形态,并对其相应递质乙酰胆碱(Ach)和一氧化氮(NO)的含量和Na+,K+-ATP酶活性进行测定。结果显示:①对所获得铺片进行形态学观察发现,中肠肌层较后肠薄,肌纤维较细,肌纤维间隔明显;肠道黏膜下层细胞分布密集,后肠黏膜下层细胞分布较中肠更为密集。②AchE和NOS阳性神经元广泛分布于中肠和后肠的黏膜下层,而肌层和基膜未见分布,两种神经元在后肠黏膜下层的分布均较中肠密集。AchE阳性产物为棕色沉淀,阳性神经元大小为3~10 μm,中肠中AchE形态多样,多为圆形、卵圆形或梭形;后肠胞体阳性神经元呈圆形或者椭圆形,无明显胞突。NOS阳性产物为蓝色沉淀,阳性胞体的大小不等,呈不同形态,少量细胞有胞突伸向邻近细胞,中肠阳性神经元多呈条状或点状分散分布,而后肠阳性神经元常呈块状分布。③中肠Ach和NO含量分别为(1.28±0.41)和(1.84±0.25)μg/mg prot,显著低于后肠Ach(1.62±0.27) μg/mg prot和NO(2.10±0.25) μg/mg prot,而Na+,K+-ATP活性在中肠为(1.12±0.17)μmol Pi/(mg prot·h),显著高于后肠的(0.62±0.18) μmol Pi/(mg prot·h)。研究表明,中华绒螯蟹肠道黏膜下层是AchE和NOS阳性神经元分布的部位,两种神经元递质含量和Na+,K+-ATP酶活性在中肠和后肠间存在显著差异。 相似文献
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天然气管网系统仿真技术是管网系统设计方案论证、管输计划制定、运行方案优化、应急保障决策的核心技术。基于质量守恒、动量守恒、能量守恒原理及非管元件特性方程,建立了适用于任意结构形式的管网系统仿真模型;形成了基于管道数学模型泛函分析、大型稀疏矩阵压缩存储条件下的快速LU分解等方法的管网系统仿真模型求解算法。采用B/S软件架构、大数据高速缓存技术、大数据抽取实时可视化技术,开发了包括数据通讯模块、数据库存储模块、数据滤波模块、在线仿真模块、结果推送模块的大型天然气管网系统在线仿真软件,将其分别应用于总长6 100 km、45座压缩机站和总长31 000 km、117座压缩机站的大型管网系统,软件适用规模、计算精度与速度均达到国际同类商业软件水平。(图9,参25) 相似文献
74.
75.
一、观赏鱼疾病的发生原因 导致观赏鱼发病的原因很多,也很复杂,其致病的机理是:当外界不利因素对机体的胁迫超过了机体的负荷能力时,鱼类就开始表现出各种症状。不同的致病原因会引发出不同的症状与之对应。家庭饲养热带观赏鱼疾病发生的原因主要有: 相似文献
76.
为提高多台无人化智能收获机和运粮车协同作业效率,该研究以2台不同型号水稻收获机和1台运粮车为研究对象,开展了智能农机多机协同收获作业控制方法研究。根据协同作业控制决策约束条件,建立协同收获作业中有限个状态过程的改进型连续时间马尔科夫链模型。以减少非作业时间为优化目标,通过模型预测未来一段时间内每台收获机的卸粮时间,动态更新每台收获机的卸粮顺序和时间。仿真试验结果表明:本文控制方法相对于仓满后再召唤运粮车的卸粮方式有效减少了作业时间,协同收获任务的农机平均作业时间减少了13.58%。田间试验结果表明:智能农机多机协同作业控制方法实现了2台水稻收获机和1台运粮车协同自主作业,在场景1中,相对于仓满召唤卸粮模式,收获机1和收获机2非作业时间分别减少了71.25%和42%,收获效率提高了6.65%和5.22%;在场景2中,相对于仓满召唤卸粮模式,收获机1和收获机2非作业时间分别减少了77.64%和37.09%,收获效率提高了12.07%和5.78%。本文提出的控制方法可以实现收获-卸粮转运自主作业,减少了收获机的非作业时间,提高了作业效率,可为无人农场智能收获协同作业提供支撑。 相似文献
77.
提出了一种基于CORBA软总线的农机产品开发系统结构,它包括系统功能模块软总线和集成工具软总线,并研究了功能软组件和集成工具接口的实现。 相似文献
78.
79.
80.
为研究斑鰶不同月龄表型性状的生长规律和特征,及最佳生长季节各性状与月龄的关系。采用主成分和判别分析的方法对2、4、6和8月龄斑鰶的全长、体长、头长、躯干长、尾柄长、眼径、体高、尾柄高、体宽、眼间距和体重等11个性状进行分析。结果显示,斑鰶不同月龄各性状指标间呈现不同程度的正相关,各月龄的体重与全长、体长、体高和体宽的相关系数均较大,眼径和眼间距2个性状与其他性状之间的相关系数均较小,8月龄各性状对体重的相关系数均小于2、4和6月龄。斑鰶不同月龄性状的主成分有所不同,各月龄第一主成分均以增重、增长的生长发育特性为主;第二主成分为2月龄指向体宽的发育情况,4、6和8月龄指向眼径发育情况;第三主成分为2和4月龄反映头部发育情况,6月龄反映眼径发育情况,8月龄反映体宽的发育情况。通过逐步判别分析法,剔除掉3个性状指标,建立各月龄的判别函数式,总的判别准确率为99.3%,2、4和8月龄的判别准确率达到100%。斑鰶2~8月龄的体长与体重的关系为