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石家庄大地种业公司自2001年成立以来,小麦种子生产经营一直作为公司的主营业务,通过10多年的生产、经营,累计生产销售小麦种子逾1.6亿kg,公司的石农牌小麦种子被河北省质量技术监督局评为"河北省名牌产品",公司连续八年被认定为"高新技术企业",连续七年被评为"农业产业化先进龙头企业",其中2004-2007年被认定为"农业产业化市级重点龙头企业",被授予"3.15质量无投诉、服务无投诉诚信企业"称号。下面就公司关于小麦种子生产质量安全方面谈几点认识。 相似文献
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通过实时获取温室环境的当前光辐射值,在当前光辐射值大于预设阈值时向遮光设备发送控制信号以遮光,当前光辐射值小于等于预设阈值时,根据光辐射值与温度变化关系,获取待调控的温度范围,并据此获取待调控的湿度范围;根据光辐射值与二氧化碳变化关系获取待调控的二氧化碳施肥量范围;根据当前光辐射值和每天预设辐射周期计算全天辐射累计量,预设全天辐射累计量和补光设备的单位时间辐射值确定待补光时间;判断当前光辐射值是否等于预设历史平均日辐射量,从而确定待调控水量,并对温室环境进行调控。以光辐射值为驱动,在线调整上述各个参数,简化耦合影响,加大光合减少呼吸作用等。 相似文献
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为快速、准确地监测设施番茄灰霉病的发生情况,选取灰霉病发生的环境因子特征和图像特征两类数据,分别构建基于单因子的灰霉病的识别模型,并研究两个模型间的关联识别模型。首先,连续采集番茄灰霉病发生与不发生设施温室的最高空气温度和平均空气湿度,构建基于Logistic回归分析的设施番茄灰霉病温湿度预测模型;然后,开展番茄叶部灰霉病RGB图像的采集和预处理,建立图像数据集,构建基于ResNet50-CBAM卷积神经网络的番茄灰霉病RGB图像识别模型;最后,运用多模态融合技术,以温湿度预测模型为文本模态,图像识别模型为图像模态,构建番茄灰霉病智能协同诊断模型。试验结果表明:在VGG16,MobileNet V2,ResNet50和ResNet50-CBAM四个网络模型中,ResNet50-CBAM网络结构准确率最高,达到95.48%,使用基于多模态融合技术的番茄灰霉病智能协同诊断技术的准确率达98.3%,比温湿度预测模型提高14.7%,比RGB图像识别模型提高2.82%。 相似文献
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