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71.
我国植保机械及施药技术现状与发展趋势 总被引:10,自引:1,他引:10
阐述了我国植保机械及施药技术的现状,分析了我国施药技术中存在的问题以及与国外植保机械发展水平的差距,并提出了发展趋势。 相似文献
72.
73.
用实验方法研究手扶拖拉机-驾驶员系统的振动特性,测量了随机激励时拖拉机上16个测点及人体上7个测点的加速度响应,得到了前10阶模态参数,并与没有驾驶员的情况进行了对比,所得结果可供人体振动防护和手扶拖拉机的振动设计参考 相似文献
74.
云南光壳稻亲和性品种的筛选与鉴定 总被引:5,自引:1,他引:5
以IR36等11个灿稻品种和秋光等8个粳稻品种为测验种,对毫梅、毫秕等12个云南光壳稻亲和品种的亲和谱和亲和力进行了鉴定。结果表明,在供试的12个云南光壳稻亲和品种中,品种毫秕对10个灿稻和7个粳稻测验种表现亲和,亲和组合百分率最高(84.2%),亲合组合百分率在60%以上的还有毫梅(75.0%)和镰刀谷(68.4%);亲和力最好的是大白糯,其与灿、粳测验种表现亲合的各组合的F1平均小穗结实率为7 相似文献
75.
凡纳对虾小触角表面结构的显微观察 总被引:3,自引:0,他引:3
应用光学显微镜和扫描电子显微镜观察了凡纳对虾小触角的表面结构。结果发现:小触角上广泛着生着700根以上的羽状刚毛;外鞭片状隆起腹面平均约具280根无顶孔但有细分支的化感刚毛,这类有分支的化感刚毛在其它十足目种类上未见有报道,而且其刚毛数也较其它种类少;内侧附肢前端与柄节上直立的羽状刚毛毛簇顶相接触,推测该结构可能对相邻的复眼具某种作用。 相似文献
76.
烟后作超级稻品比试验初报 总被引:2,自引:0,他引:2
福建省长汀县常年种植烤烟0.6万多hm2,烤烟采收结束期为6月底7月初,比双季早稻成熟期提前15~20d。为充分利用7月上中旬高温强照的温光资源,大幅度提高烟后作稻单产,筛选出适宜长汀县烟后作稻种植的高产优质抗性较强的组合, 相似文献
77.
玉米品种DNA指纹数据库构建的标准化规范 总被引:7,自引:0,他引:7
为了保证玉米品种DNA指纹库构建的标准化,从建库标记、检测平台、试剂、样品、评估程序、数据整合、模式库、扩展库、随机盲测等九个方面进行了全面的规范:(1)通过对不同分子标记的比较,确定SSR标记作为建库标记;(2)通过对不同DNA指纹检测方法的比较,确定毛细管电泳结合多色荧光检测方法作为DNA指纹片段分析方法;(3)规范了DNA、引物、Taq酶等试剂质量,以保证数据的稳定性和可重复性;(4)规范了样品来源、样品类型及分析样品数量;(5)确定评估品种的数量及引物的取舍标准;(6)为解决不同来源DNA指纹数据的有效整合问题,提出了固定一套核心引物、提供标准品种、提供标准DNA、确定引物等位基因BIN、规定对异常带型数据处理方式、规定数据的编码方式等6个解决策略;(7)规范了构建模式库的材料名单、来源及构建方式;(8)规范了构建扩展库的材料来源及构建方式;(9)进行数据库数据随机盲测,以评估入库数据质量.以上规范将为不同单位合作开展大规模的DNA指纹库构建研究奠定基础. 相似文献
78.
采用改进CenterNet模型检测群养生猪目标 总被引:5,自引:4,他引:1
为实现对群养环境下生猪个体目标快速精准的检测,该研究提出了一种针对群养生猪的改进型目标检测网络MF-CenterNet(MobileNet-FPN-CenterNet)模型,为确保目标检测的精确度,该模型首先以无锚式的CenterNet为基础结构,通过引入轻量级的MobileNet网络作为模型特征提取网络,以降低模型大小和提高检测速度,同时加入特征金字塔结构FPN(Feature Pyramid Networks)以提高模型特征提取能力,在保证模型轻量化、实时性的同时,提高遮挡目标和小目标的检测精度。该研究以某商业猪场群养生猪录制视频作为数据源,采集视频帧1 683张,经图像增强后共得到6 732张图像。试验结果表明,MF-CenterNet模型大小仅为21 MB,满足边缘计算端的部署,同时对生猪目标检测平均精确度达到94.30%,检测速度达到69 帧/s,相较于Faster-RCNN、SSD、YOLOv3、YOLOv4目标检测网络模型,检测精度分别提高了6.39%、4.46%、6.01%、2.74%,检测速度分别提高了54、47、45、43 帧/s,相关结果表明了该研究所提出的改进型的轻量级MF-CenterNet模型,能够在满足目标检测实时性的同时提高了对群养生猪的检测精度,为生产现场端的群养生猪行为实时检测与分析提供了有效方法。 相似文献
79.
热激蛋白90家族(heat shock protein 90(HSP)family)是一种进化保守的蛋白质,在分子伴侣功能、细胞循环调控、抗原传递方面发挥着重要作用。本研究用RT-PCR和RACE技术,克隆得到了松材线虫(Bursaphelenchus xylophilus)、拟松材线虫(Bursaphelenchus mucronatus)和豆伞滑刃线虫(Bursaphelenchus doui)热激蛋白90基因的cDNA全长序列,分别命名为Bx-hsp90、Bm-hsp90和Bd-hsp90,(GenBank登录号分别为:GU013561、HMO34943和HM347331),其cDNA全长分别为2255、2193和2232bp,开放阅读框均为2127bp,编码708个氨基酸,5'端非编码区的长度分别为33、13和13bp,3'端非编码区的长度分别为95、53和92bp。其DNA全长分别为2440、2388和2407bp,包含3个内含子。三者氨基酸序列的一致性为98.78%。进化分析表明,松材线虫、拟松材线虫、豆伞滑刃线虫与秀丽小杆线虫(Caenorhabditis elegans)的亲缘关系较近,推测三... 相似文献
80.
Zhaohua Dai Carl C. Trettin Changsheng Li Harbin Li Ge Sun Devendra M. Amatya 《Water, air, and soil pollution》2012,223(1):253-265
Emissions of methane (CH4), carbon dioxide (CO2), and nitrous oxide (N2O) from a forested watershed (160 ha) in South Carolina, USA, were estimated with a spatially explicit watershed-scale modeling
framework that utilizes the spatial variations in physical and biogeochemical characteristics across watersheds. The target
watershed (WS80) consisting of wetland (23%) and upland (77%) was divided into 675 grid cells, and each of the cells had unique
combination of vegetation, hydrology, soil properties, and topography. Driven by local climate, topography, soil, and vegetation
conditions, MIKE SHE was used to generate daily flows as well as water table depth for each grid cell across the watershed.
Forest-DNDC was then run for each cell to calculate its biogeochemistry including daily fluxes of the three greenhouse gases
(GHGs). The simulated daily average CH4, CO2 and N2O flux from the watershed were 17.9 mg C, 1.3 g C and 0.7 mg N m−2, respectively, during the period from 2003–2007. The average contributions of the wetlands to the CH4, CO2 and N2O emissions were about 95%, 20% and 18%, respectively. The spatial and temporal variation in the modeled CH4, CO2 and N2O fluxes were large, and closely related to hydrological conditions. To understand the impact of spatial heterogeneity in
physical and biogeochemical characteristics of the target watershed on GHG emissions, we used Forest-DNDC in a coarse mode
(field scale), in which the entire watershed was set as a single simulated unit, where all hydrological, biogeochemical, and
biophysical conditions were considered uniform. The results from the field-scale model differed from those modeled with the
watershed-scale model which considered the spatial differences in physical and biogeochemical characteristics of the catchment.
This contrast demonstrates that the spatially averaged topographic or biophysical conditions which are inherent with field-scale
simulations could mask “hot spots” or small source areas with inherently high GHGs flux rates. The spatial resolution in conjunction
with coupled hydrological and biogeochemical models could play a crucial role in reducing uncertainty of modeled GHG emissions
from wetland-involved watersheds. 相似文献