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1.
2.
本文对会计电算化发展中存在的一些问题提出了对策与建议,并针对财会工作的自身特点,从程序控制和制度控制两个方面阐述了电算化会计信息下的内部控制方法。 相似文献
3.
会计电算化的实施,对会计系统的审计工作也带来很大影响,通过对审计线索、内容和技术及会计系统内部控制改变的论述,阐明了提高和加强审计人员业务素质的必要性。 相似文献
4.
奶牛体型线性性状与其成年奶当量相关与通径分析 总被引:3,自引:0,他引:3
本文对1990—1991年度双桥农场3个奶牛场603头荷斯坦奶牛体型线性性状评分与其成年奶当量进行了相关通径分析,数据采用dBASE Ⅱ进行管理,应用Turo-Basic编程在AST-286进行计算分析。分析表明:奶牛体型线性性状中,乳房深与成年奶当量呈较强负相关r=-0.4266;尻宽与产奶量呈正相关(r=0.2939);这二者是影响成年奶当量的主要性状。 相似文献
5.
玉米苗期杂草的计算机识别技术研究 总被引:14,自引:5,他引:14
利用计算机视觉技术和人工神经网络技术对识别玉米苗期田间杂草进行了研究。首先利用类间方差最大自动阈值法二值化杂草图像的超绿特征,再进行连续腐蚀与膨胀,然后根据长宽比、圆度、第一不变矩3个形状特征由BP网络识别出玉米幼苗,最后利用种子填充法从阈值分割结果中擦除玉米目标,剩余的就是杂草目标。研究表明,基于BP网络的杂草识别算法对玉米幼苗与杂草的正确识别率分别为87.5%和93.0%,处理一幅640×480像素的杂草图像平均耗时约为58 ms。 相似文献
6.
Toshihiro NADE Jun-ichi SABURI Tsuyosi ABE Tetsuo NAKAGAWA Toshiaki OKUMURA Satsuki MISUMI Kunihiko SAITO Tadashi KAWAMURA Kazuhisa FUJITA 《Animal Science Journal》2007,78(6):567-574
The carcass composition of crossbred Japanese Black × Limousin F2 cattle was examined in order to find an accurate carcass composition equation. The test animals included 17 steers and 17 heifers. The 28 image measurements from the area encircling the vertical line to the thoracic vertebra and the line from the thoracic vertebra between the sixth and seventh rib‐bones were measured by computer image analysis. The relationships between the 29 parameters that added the carcass left side weight of the animal and the carcass composition were suggested. The carcass composition included muscle weight, muscle ratio, fat weight and fat ratio. The carcass composition from steers was estimated by an equation composed of these three or four parameters (R2 = 90.80%, 79.30%, 90.75% and 73.70%, respectively). The selected parameters were measured without cutting the thoracic vertebra. The carcass composition from heifers was estimated by an equation composed of two to four parameters (R2 = 96.15%, 90.98%, 93.60% and 88.22%, respectively). The parameters for the estimation of the muscle and fat weight, and muscle and fat ratio are very similar. Furthermore, the equations using the parameters could estimate the carcass composition from the Japanese Black × Limousin cattle resource population. 相似文献
7.
小麦全蚀病是检疫性的土传病害,对小麦生产危害极大,对其发生的监测是治理的根本。遥感技术可实时、宏观地监测病害发生发展,尤其是将光谱信息与高分辨率数字图像进行融合,可直观、精准地对病害识别和分类。本文基于计算机视觉技术,通过光谱数据与高分辨率数字图像结合的方法,对小麦全蚀病等级进行快速分类。首先,通过ASD非成像光谱仪获取小麦全蚀病的光谱信息,提取全蚀病特征光谱,建立光谱比。其次,利用无人机获取的实时田间数码图像,对其颜色特征进行重量化。最后,利用基于支持向量机的决策树分类对图像视场中的不同全蚀病等级进行分类。结果表明,4个全蚀病等级的分类精度均大于86%(Kappa0.81),平均运算时间小于30s。通过与实地调查的小麦全蚀病的白穗率等级做比对,验证分类结果的准确性,结果表明该方法基本可以实现对小麦全蚀病等级的实时监测。 相似文献
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