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通过野外地质调查,查明硅质层平面和垂向分布,分析了岩样及显微结构特征,总结了地区硅质来源及其成因。结果表明:受长期构造地质运动改造与风化剥蚀,沉积间断,硅质层与上覆贾汪组泥页岩假整合接触,硅质突出,蜂窝状构造较发育;层面硅质条带是早期成岩过程中深源硅质热水裂隙发育形成,沿走向伸展较远,近南北硅质条带由后期陆源黏土矿物转化的溶解硅充填裂隙形成,在垂向上延伸有一定局限性;薄片中大量悬浮交代菱形白云石颗粒,是热液相关的硅化作用的结果,石英颗粒保留有原有白云石颗粒形态,局部残余白云石晶体,具典型热水交代成因特征。 相似文献
32.
采用RT-PCR和RACE(Rapid amplification of cDNA ends)技术,从艾纳香(Blumea balsamifera (L.) DC.)叶片中克隆到4条编码艾纳香脱氢酶(BbADH1、BbADH2、BbADH3、BbADH4)基因的cDNA序列,并对4条核苷酸及其编码的氨基酸序列进行生物信息学分析。结果显示:4条艾纳香脱氢酶序列开放阅读框均在900 bp左右,蛋白质等电点(pI)值在5.0~9.0之间,含量最多的氨基酸为亮氨酸(Leu),最少的为色氨酸(Try),具有明显的疏水区和亲水区,N端未发现信号肽,且无跨膜区;同源性比对结果显示,艾纳香BbADH蛋白与其他植物中ADH蛋白具有高度的相似性,且具有脱氢酶的特征功能域;系统发育分析表明,艾纳香(B. balsamifera (L.) DC.)BbADH1和BbADH3同处于一个分支,且与胡杨(Populus euphratica Oliv.)PeADH物种亲缘关系较近,而艾纳香BbADH4和BbADH2处于不同分支,且分别与葡萄(Vitis vinifera)VvADH和烟草(Nicotiana tabacum)NtADH物种亲缘关系较近。 相似文献
33.
党的十九届三中全会会议决定从2019年1月1日起社会保险费由税务机关统一征收,这意味着"社保+税务"的"双主体"社会保险费征缴模式退出了历史舞台。但是两个部门之间的亲密合作完全转变为税务部门全责征缴时不可避免地出现了社保费征缴职责划分不清、部门沟通协作不足、税务部门对社保政策掌握不熟练的问题。基于青阳县的社保费征缴情况,运用实例分析法对这些问题及原因进行分析和探讨,并提出解决征缴问题的可行性措施。 相似文献
34.
以重庆主栽龙眼(Dimocarpus longan Lour.)品种蜀冠和油谭本实生苗为试材,设置根内球囊霉(Glomus intraradices)接种与未接种处理,6个月后,置于4℃低温分别胁迫0 d, 2 d, 4 d和6 d, 25℃为对照,探讨接种丛枝菌根真菌(AM真菌)对低温胁迫下龙眼幼苗生长、渗透调节平衡和保护酶活性等与抗寒性密切相关的生理代谢指标的影响,为菌根生物学技术在龙眼抗寒性育苗中的应用提供理论依据.结果表明:低温胁迫下龙眼苗的菌根侵染率、菌根依赖性、干质量、叶片相对含水量和SOD等指标均低于常温处理,可溶性糖、可溶性蛋白、 MDA质量分数、相对电导率、 POD和CAT均高于常温处理;但不论低温还是常温处理,菌根龙眼苗的菌根依赖性、干质量、叶片相对含水量、可溶性糖、可溶性蛋白、 SOD、 POD和CAT等指标均显著高于非菌根苗,MDA质量分数和相对电导率均显著低于非菌根苗.低温胁迫条件下接种AM真菌对蜀冠实生苗叶片可溶性蛋白,POD和CAT以及对油谭本实生苗地下部干质量有显著影响.说明AM真菌通过促进龙眼生长,改善叶片的水分状况,增强保水能力,提高叶片相对含水量、... 相似文献
35.
介绍了开发泵水力设计软件PCAD支撑平台的目的,给出了开发支撑平台的设计思路和开发流程。在Visual C++ 6.0环境下,利用MFC类库建立了单文档程序框架,定义二维图形基类同时定义各种基本图元继承类,并根据GDI绘图函数依照解析几何的数学方法,编写绘图函数程序代码,采用交互式绘图方式,响应鼠标消息,实现绘图功能,成功地开发了可独立运行于Windows系统的PCAD支撑平台。运行实例表明此支撑平台与PCAD具有良好的兼容性,使PCAD脱离了AutoCAD的束缚,扩大了PCAD的应用范围,降低了用户使用成本,简化了PCAD的操作步骤。 相似文献
36.
在成都市建设城乡融合发展单元、构建公园城市的过程中,对于传统农耕文化景观的营造显得尤为重要。基于此,从景观意象出发,通过调查提出了川西平原农耕文化景观意象的5大类型,以期为当下乡村景观空间形态的构建提供参考。 相似文献
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40.
为了快速检测和统计杨梅树的数量,该研究提出了一种基于改进YOLOv7的杨梅树单木检测模型:YOLOv7-ACGDmix。首先,对YOLOv7的可扩展高效长程注意力网络(extended-efficient long-range attention networks, E-ELAN)进行改进,通过融合兼具卷积和注意力机制优势的ACmix(a mixed model that enjoys the benefit of both self-attention and convolution)结构得到AC-E-ELAN模块,提升模型的学习和推理能力,引入可变形卷积(deformable convolutional networks version 2, DCNv2)结构得到DCNv2-E-ELAN模块,增强模型对不同尺寸目标的提取能力;其次,采用内容感知特征重组(content-aware reassembly of features, CARAFE)上采样模块,提高模型对重要特征的提取能力;然后,在主干和头部网络部分添加全局注意力机制(global-attention mechanism, GAM),强化特征中的语义信息和位置信息,提高模型特征融合能力;最后,采用WIoU(wise intersection over union)损失函数减少因正负样本数据不平衡造成的干扰,增强模型的泛化性。在公开数据集上的试验结果表明,YOLOv7-ACGDmix模型的精确率达到89.1%,召回率达到89.0%,平均精度均值(mean average precision, mAP)达到95.1%,F1-score达到89.0%,相比于原YOLOv7模型分别提高1.8、4.0、2.3和3.0个百分点。与Faster R-CNN、SSD、YOLOv8模型相比,改进模型的平均精度均值(mAP0.5)分别提高了9.8、2.2、0.7个百分点。实地采集杨梅树样本数据的检测精确率87.3%、召回率85.7%。试验表明,改进模型为基于无人机影像的杨梅树单木检测提供了一种有效的解决方案,对果园精准管理的发展具有重要意义。 相似文献