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140多年前,年轻的科学家赫胥黎向世人公布假说:鸟类是由小型兽类恐龙演化而来。其根据是从世界各地的恐龙化石研究,发现恐龙有30多个特征与鸟类完全一样。至80年代,美国耶鲁大学教授奥斯特隆在对德国始祖鸟、美颌龙和美洲恐爪龙进行解剖学研究后,肯定赫胥黎是对的,乌肯定是由恐龙演变而来的。但是,由于没有恐龙演变到鸟的过渡性生物的化石标本佐证,人们对奥斯特隆这位权威人士的“肯定”还是将信将疑。 中国科学家。中国地质博物馆馆长季强从辽宁的一位农民于 1996年8月 12日送交的75 cm长, 50 cm宽的恐龙化… 相似文献
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稻鸭共作技术链接亚洲 总被引:1,自引:0,他引:1
1988年,日本福岗县的古野隆雄、鹿儿岛大学万田正治救授共同致力于稻鸭共作技术的理论和实践研究,遂步形成了较为完善的技术体系,并于1992年成立全国稻鸭共作协会,至今参会农户达1万多个,召开全国专题研讨会14次,正式出版发行《合鸭通讯》刊物;日本政府也将稻鸭共作技术列为政府认可的12项环保型持续农业项目之一大力推广,对从事者给予12年无息货款。稻鸭共作的大米价格也高出未养鸭稻米价格的20%-30%。 相似文献
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为在仅有少量训练样本条件下获得较高的植物病害分类精度,采用小样本学习模型作为病害分类器,在匹配网络、原型网络和关系网络3种典型小样本学习算法框架下分别采用Conv4、Conv6、ResNet10、ResNet18和ResNet34 5种浅层网络作为特征提取网络,在PlantVillage植物病害数据集上对病害识别性能进行对比试验。在1shot条件下,匹配网络、原型网络和关系网络对植物叶片病害识别的平均准确率分别为72.29%、72.43%和69.45%;其中原型网络+ResNet34为表现最好的组合,病害识别准确率达到了77.60%。在5shot条件下,匹配网络、原型网络和关系网络平均准确率分别为87.11%、87.50%和82.92%,各种网络病害识别准确率比1shot条件均有明显提升;原型网络+ResNet34依旧是表现最佳的组合方式,识别准确率达到89.66%。上述试验结果表明,通过优选小样本学习框架和特征提取网络的组合方式,对于少量样本的病害也能取得较好的识别效果。 相似文献