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随着农业机械数量日益增多,农机安全监理也出现了一些不容忽视的困难和问题,需引起农机监理工作者的高度重视并切实加以解决。本文拟就如何积极主动 相似文献
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2012年11月8日,中国共产党第十八次代表大会胜利召开。回顾十七大以来四川农业发展历程,一个个数据充分体现出在党的正确领导下,通过全省农业工作者艰苦努力取得的显著成就。2012年,油料总产达284.3万t以上,实现连续11年创历史新高。预计粮食总产可达370亿kg以上,增加3.5亿kg,从而实现连续6年增产,再创历史新高。以提高生产效率为根本出路的耕播收综合水平大幅提高2012年,全省主要农作物耕种收综合机械化水平将达到41%,比2007年提高18个百分点。 相似文献
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2009年9月17日,农业部发出文件,授予四川省凉山州农机局局长、党组书记阿牛伍来同志“新中国成立60周年‘三农’模范人物”荣誉称号。全国获此荣誉称号的共100人,全国农机系统获此荣誉称号的仅5人。 相似文献
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一种检测巨噬细胞吞噬鸡红细胞活性新方法的建立 总被引:1,自引:0,他引:1
本研究目的旨在建立一种可靠、经济、方便的巨噬细胞吞噬鸡红细胞活性检测方法。在1·5mLeppendorff管中分别加入5×106个/mL的巨噬细胞悬液和5%鸡红细胞悬液各300μL,37℃分别培养30、45、60和90min。取300μL于干净的盖玻片(18mm×18mm)上,37℃粘贴30min,然后冲洗、固定和染色,光学显微镜观察记录巨噬细胞吞噬鸡红细胞的情况,计算吞噬百分率和吞噬指数。并将其与体内法和盖玻片法的结果相比较。结果表明:用eppendorff管法检测得到的小鼠腹腔巨噬细胞吞噬鸡红细胞的吞噬百分率与体内法接近,吞噬指数高于体内法,吞噬时间最佳为45min或60min。因此,eppendorff管法可以代替体内法用于巨噬细胞吞噬活性的测定,且可靠、方便、经济,可用于不同药物的比较及从大量样本中筛选免疫增强新药。 相似文献
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于鸡胚19期分离生殖嵴原始生殖细胞(PGCs),用于体外培养和传代扩增;对其第2代PGCs进行组织化学法鉴定,采用3种转染方法以增强型绿色荧光蛋白转染PGCs,并对电穿孔方法转染条件进行优化,荧光显微镜下计数细胞,分析PGCs转染效率,探讨有效的转染方法及其优化条件。结果表明:电穿孔方法可获得较高的转染效率,其最优化条件:电场强度为280 V,时间常数为60μs,质粒浓度为15μg.mL-1,转染后室温静置10 min。 相似文献
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夏芝麻生长发育规律研究 总被引:1,自引:0,他引:1
以驻J1 8为试验材料 ,通过 1 999、2 0 0 0年两年定株观测和分析 ,结果表明 :夏芝麻茎的最快生长时期在出苗后第 2 6~ 65天 ,日平均增长量最大。从出苗至第一对真叶出现需要 7天 ,之后叶片出现所需天数呈递减趋势。从现蕾至开花的时间 ,下部节位蕾需要 7~ 8天 ,上部节位蕾需要 4~ 5天。第 7~ 34节蒴果长度均在 3cm以上。植株中部蒴果有效粒数最多。单蒴粒重与壳重比为 1 .0 0 7~ 1 .1 44时千粒重可达 3.0 0 g以上。蒴果籽粒千粒重低于 1 .85 g时 ,为无效蒴果 相似文献
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农业科技成果转化存在的问题及转化途径探讨 总被引:2,自引:0,他引:2
余飞 《中国农村小康科技》2010,(7):9-10,27
农业科技成果转化中存在转化率低、农业推广机构难以满足实际需求,经费不足、供给结构不合理、推广体系不健全、中介构不完善等问题.探讨了改革农业科技体制提高农业科技成果质量、拓展资金筹措渠道增加农业科技成果转化的投入、建立健全高效农业科技推广体系、加大农村教育投入提高农民素质、完善农业科技成果转化的中介机构等对策措施. 相似文献
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为探究不同品种混酿处理对所得葡萄酒色泽参数和挥发性香气成分的影响,本研究以赤霞珠葡萄酒为基酒,在橡木桶陈酿期间采用不同比例(10%、20%、30%、40%)美乐葡萄酒进行二元混酿,陈酿12个月后分析混酿葡萄酒的理化指标、色泽参数、酚类物质及挥发性成分含量,并结合感官量化品评法对葡萄酒感官特征进行描述分析。结果表明,美乐葡萄酒的添加可以显著降低赤霞珠葡萄酒的酒精体积分数、总酸含量和色度值;美乐占比为10%和20%混酿葡萄酒的香气物质含量较高,约为赤霞珠葡萄酒的1.22倍,美乐占比20%的葡萄酒有助于2-糠酸乙酯、苹果酸二乙酯和苯甲醇等花果香物质的生成;感官分析表明,美乐占比20%的混酿葡萄酒具有更好的口感协调性和单宁细腻度,整体评分最高。综上,20%美乐混酿对赤霞珠葡萄酒色泽、香气和感官品质改善效果最好。本研究可为混酿葡萄酒生产提供理论支持。 相似文献
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生态背景下基于人工智能深度学习的竹类害虫识别方法研究 总被引:2,自引:2,他引:0
针对生态背景下的竹类害虫识别,作者研究了一种基于人工智能深度学习的识别方法。构建了具有5 663张图片的虫类数据集,其中包含3种竹类害虫和3种其他虫类,利用深度学习模型GoogLeNet特有的Inception模块构成的网中网结构,使其获得更多的图片特征,并开展了4组不同训练集与测试集比例的实验。结果表明:模型的精确度随训练集比重的增大而增大,当训练集和测试集的比例为9∶1时表现最好,F1值达到了95.48%,模型精确度为97.5%,体现了识别模型具有较好的综合性能和较高的实用性。该方法能较好地实现3种竹类害虫在生态背景下的智能识别,是针对竹类生产经营中的虫害防治问题的一种智能化解决方案,为竹产业精细化管理及高效生产经营提供有效的科技支撑。 相似文献