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101.
为了解不同贮藏条件下的花生种子萌发规律,对不同贮藏条件做出评价,并为花生种子贮藏条件及种子萌发生理生化机制提供理论依据,以大果(豫花9326)和小果(远杂9102)花生品种为研究材料,采用真空、低温和室温3种贮藏方式贮藏1年,以当年收获的种子为对照,测定供试种子的初始含水量、重量及体积。对不同处理种子的活力及萌发过程中的生理生化变化进行研究,结果表明:不同贮藏条件,影响了种子萌发能力及生理特性;相比当年种子,不同贮藏方式均影响了种子的吸水能力,不同程度的降低了发芽能力;当年种子的发芽势为23.12%~25%、发芽率为98.37%~100%、发芽指数为13.93~14.28,表现出很强的萌发能力;真空贮藏1年的种子发芽指数为6.07~6.78,低温贮藏发芽指数为12.14~13.57,室温贮藏发芽指数为1.78左右;相比当年种子,室温贮藏、低温贮藏、真空贮藏种子浸出液相对电导率增加99.18%、31.50%、54.78%; MDA含量增加36.22%、81.94%、169.02%;经过不同方式贮藏后,2品种可溶性糖和可溶性蛋白含量均出现了不同程度的下降,室温贮藏下降幅度最大,分别较当年收获的种子下降了57.35%、30.47%;低温贮藏可溶性糖和可溶性蛋白含量下降了28.67%、16.94%,降幅较小;不同品种比较,小果品种的耐贮性要好于大果品种。不同贮藏方式在不同程度上影响了花生种子的生理活性和萌发能力,3种贮藏方式比较,低温贮藏条件对种子活力及各项生理指标影响相对较小,表现出较好的贮藏效果。 相似文献
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103.
为提高鱼类表型分割精度和准确度,实现鱼类表型智能监测,该研究基于深度学习算法构建了VED-SegNet模型用于鱼类表型分割和测量。该模型将cross stage partial network和GSConv结合作为编码器(VoV-GSCSP),保持足够精度的同时降低网络结构复杂性。另一方面,该模型采用EMA(efficient multi-scale attention module with cross-spatial learning)建立强化结构,加强编码器和解码器之间的信息传递,提高模型精度,并实现了8个表型类别的输出。采用自建的鱼类表型分割数据集对VED-SegNet模型进行了测试,测量结果中鱼类各表型比例与实际测量值相接近,表型最大平均绝对和平均相对误差为0.39%、11.28%,能实现无接触式提取水产养殖中鱼类表型比例。对比其他常见语义分割模型,平均交并比mean intersection over union,mIoU和平均像素准确率mean pixel accuracy,m PA最高,分别到达了87.92%、92.83%。VED-SegNet模型在环境复杂、多鱼重叠的... 相似文献
104.
为研究太阳能PV/T热电联供系统的性能和针对太阳能PV/T系统复杂的能量平衡方程,搭建了太阳能PV/T系统试验台,同时建立了基于改进灰狼优化的BP神经网络(back propagation neural network model based on improved grey wolf algorithm, IGWO-BP)预测模型,在晴朗天气下进行试验,并采用该模型对系统电功率以及蓄热水箱内水温进行预测。结果显示,晴朗日系统的电效率8.7%~12.2%、热效率51.7%;预测结果与BP神经网络预测模型、基于粒子群优化的BP神经网络(back propagation neural network based on particle swarm optimization, PSO-BP)预测模型和卷积神经网络(convolutional neural network, CNN)预测模型预测结果进行比较,结果显示IGWO-BP预测模型电效率预测模型的绝对百分比误差(mean absolute percentage error, MAPE)、决定系数(determination coefficient, R 2 )、均方根误差(root mean square error, RMSE)、效率因子(efficient factor, EF)和Pearson相关系数(pearson related coefficient, r )分别为4.5E-05、0.99、0.24、0.99和1.00,在储热罐温度预测中,上述指标分别为8.90E-04、0.98、0.07、0.98、0.99,均优于其他预测模型,IGWO-BP神经网络预测模型具有更好的预测性能。研究结果可为太阳能PV/T热电联供系统性能预测与优化控制提供参考。 相似文献
105.
伴随着网络游戏行业的发展,虚拟世界慢慢向现实世界渗透,出现了网游主题手表,网游主题衣服,网游主题酒吧等等。而知名游戏《魔兽世界》为主题的 相似文献
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