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1.
河南省地处暖温带和北亚热带地区,气候条件复杂,南北差异大,夏季气候高温多湿。河南省葡萄近年栽培面积大、品种更新快。郑州市为皖中高效城郊型观光葡萄产区。产区以高效城郊型观光葡萄园为主,产品主要供采摘和供应周边城市,栽培面积约占全省的37%,产量占全省的32%。 相似文献
2.
杜鹃花科除了杜鹃花属,大部分属的花朵为钟状、坛状、圆柱状,下垂的花朵看起来就像一个个小铃铛、又或是一串串风铃挂在枝头,小巧精致的模样仙气十足,惹人喜爱。杜鹃花科铃铛专辑写到最后一辑,让我们看看还有哪些迷人的小铃铛:1.青姬木Andromeda polifolia青姬木属。常绿灌木,植株高30~45厘米。多分枝。叶窄,革质,绿色,有光泽,脉深凹。花簇生于枝顶端,坛状,粉红色。产北半球温带。 相似文献
3.
为了提高采摘机器人的作业质量,模仿英语移动教学交互式视音频技术,在采摘采摘机器人控制系统中引入了视音频交互技术,通过远程视频监测机器人的作业状态,然后利用声控技术对采摘机器人的作业姿态进行调整,实现了管理员和采摘机器人的视音频交互,可以有效地提高采摘机器人的作业质量,降低采摘机器人的故障率。为了验证方案的可行性,对采摘机器人自动化控制系统进行了测试,并引入了MIMO通信原理,以提高视音频信号传输的质量。测试结果表明:采摘机器人可以准确地识别远程端的声控信号,且根据指令信号动作的准确率较高,可以满足高精度采摘机器人的设计需求。 相似文献
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6.
杉木种子园为培育高产稳产杉木良种提供重要保障,在林业生产中具有积极意义。通过试验研究,探究杉木3代种子园土壤养分丰缺情况、养分间的平衡规律,确定杉木种子园最佳肥料配比和施肥量,以期为闽北低山丘陵红壤分布区杉木种子园提供推荐施肥配方。采用“3414”配方施肥设计方案,对闽北第3代杉木种子园开展N、P、K、Ca、Mg、B、Mo等元素施肥试验。分别设计大量元素氮、磷、钾三因素施肥水平(并增设施用钼肥处理)、中微量元素钙、镁、硼三因素施肥水平,以球果数量(质量)、出籽率、种子产量、胸径等为评价指标,拟合肥料效应函数方程,研究各养分间的作用规律,并提出最佳施肥配比和施肥量。结果表明:种子园土壤N、P、K、Ca、Mg养分含量较低,B含量属于中等水平,而Mo含量较高;N、P、Mg以及N-K、Ca-B肥料联合对种子园产量的影响达到显著或极显著水平,而单施某一肥料效应较小,其中单施K、Ca、B几乎没有效果,而肥料联合施用效果较好。综合效应分析结果,得出种子园最大产量施肥量组合为:每株施尿素100 g+过磷酸钙897 g+氯化钾150 g+石灰150 g+硫酸镁105 g+硼砂75 g,并配施钼肥。N、P2O5、K2O、CaO、Mg、B、Mo的用量依次为46.0、107.7、90.0、75.0、31.4、2.3、5.0 g,其配比为N:P2O5:K2O:CaO:Mg:B:Mo=1.0:2.3:2.0:1.6:0.7:0.05:0.1。多元素配方施肥能很好地改善杉木种子园产量和质量,单株球果产量、球果单粒重、出籽率及种子园产量等指标均比不施肥的母树有大幅度提高。本研究施肥方案,理论上种子园产量可达45.99~95.65 g/株,大量元素施肥试验的产量达到理论产量的80%~86%,中微量元素施肥试验的产量为理论产量的70%左右。现实种子园平均产量大约是预测产量的40%,通过合理配方施肥有望大幅度提高杉木3代种子园产量。 相似文献
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《中国兽医杂志》2017,(4)
通过RT-PCR从PK-15细胞系中扩增克隆MAVS(mitochondrial antiviral signaling protein)基因,构建原核表达载体p ET-MAVS220,转化感受态细胞Rosetta(DE3),利用IPTG诱导表达,重组MAVS经纯化后免疫4周龄昆明系小鼠制备抗线粒体抗病病毒信号蛋白(MAVS)多克隆抗体。诱导表达的最佳条件为IPTG 0.05 mmol/L,37℃诱导6 h,重组MAVS以可溶性蛋白和包涵体两种形式表达。应用该重组蛋白免疫小鼠获得的抗MAVS多克隆抗体与纯化的重组MAVS蛋白反应效价可达1∶16 000;该抗体与Poly(I∶C)刺激PK-15细胞产生的MAVS及与转染了重组MAVS基因真核表达载体pcDNA3.0-MAVS的BHK-21细胞表达的MAVS蛋白发生特异性反应,效价可达1∶1 000,特异性良好。 相似文献
9.
10.
近年来,基于数字图像处理和机器学习算法的果实自动识别检测研究已经越来越成熟。针对传统检测方法检测过程中难以满足实时性要求的缺点,采用了基于Faster-RCNN的果实快速检测模型。模型由卷积神经网络(CNN)和区域提议网络(RPN)组成,首先由CNN进行卷积和池化操作提取特征,然后由RPN选取候选区域,通过网络全连接层参数共享,由目标识别分类器和边界框预测回归器得到多个可能包含目标的预测框,最后通过非极大值抑制挑选出精度最高的预测框完成目标检测。分别对桃子、苹果和橙子的三种果实进行检测,采用迁移学习方法,使用已经预训练好的两种深度神经网络模型ZFnet和VGG16,通过数据集的训练对Dropout及候选区域数量进行参数调整完成网络调优。检测并分析果实不同布局形态下模型的检测效果。试验结果表明,当Dropout取值为0.5或0.6,候选区域数量为300时网络模型最佳,ZFnet网络中,苹果平均精确度为92.70%,桃子为90.00%,而橙子为89.72%。VGG16网络中,苹果平均精度为94.17%,桃子为91.46%,橙子为90.22%。且ZFnet和VGG16的图像处理速度分别达到17 fps和7 fps,能够达到果实实时检测的目的。 相似文献