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31.
在信息化技术不断发展的基础上,我国在工程测量技术方面取得了较大的成绩,大量具有现代化自动化特征的测绘新技术,在各行各业当中得到了广泛的使用。简要对测绘新技术的类型进行了分析,并深入探究了测绘新技术在测绘工程当中的具体应用,希望能够帮助相关企业及工作者正确认识到测绘新技术并提供一定的参考。 相似文献
33.
为了解昭苏牧区放牧绵羊常量元素的盈缺情况,分别于春季、夏季、秋季和冬季选取成年母羊和育成母羊各10只,测定其血清及其四季所采食牧草中钙、磷、钾、钠、镁和硫含量。结果表明:该牧区不同季节牧草中所含钙、磷、钾、钠、镁和硫含量范围分别为0.64%~1.17%、0.12%~0.23%、0.54%~1.81%、0.04%~0.05%、0.17%~0.28%和0.23%~0.28%;牧草中钙、钾、镁和硫均可满足放牧绵羊的营养需要;磷存在季节性缺乏,冬季不能满足需要;钠全年缺乏;不同季节放牧成年母羊血清中钙、磷、钾、钠和镁含量范围为117.42~144.26 mg/L、81.07~123.17 mg/L、184.33~215.05 mg/L、3385.60~3590.00 mg/L和21.13~28.88 mg/L;放牧育成母羊血清中钙、磷、钾、钠和镁含量范围为61.13~68.86 mg/L、63.14~128.58 mg/L、204.00~277.33 mg/L、3390.50~3587.50 mg/L和20.58~28.19 mg/L,均处于正常范围。因此,昭苏地区四季放牧绵羊冬季应注意磷的补充,全年需补充食盐。 相似文献
34.
《中国果树》2019,(2)
采用顶空固相微萃取、气相色谱-质谱联用技术检测分析了脱毒‘烟富3号’与未脱毒‘烟富3号’苹果果肉、果皮中的香气成分。结果表明:脱毒对‘烟富3号’苹果果肉、果皮中的香气成分影响明显,其中脱毒‘烟富3号’苹果果肉含有19种香气成分,总含量为271.88μg/kg,比未脱毒‘烟富3号’苹果果肉中检出的香气成分多5种,总含量高97.88μg/kg;从脱毒‘烟富3号’苹果果肉中检测到7种独有的香气成分,包括2-甲基丁酸乙酯、2-甲基丁酸丙酯、甲酸己酯、己酸己酯、丙酸丙酯、丁酸丙酯、(E)-2-己烯醛。脱毒‘烟富3号’苹果果皮中的香气成分为29种,总含量为1 408.77μg/kg,比未脱毒‘烟富3号’苹果果皮中检出的香气成分多1种,总含量高696.36μg/kg;从脱毒‘烟富3号’苹果果皮中检测到4种独有的香气成分,包括2-甲基丁酸丙酯、丙酸己酯、2,3-二甲基-1-戊烯、2-甲基丁酸。综合来看,脱毒‘烟富3号’苹果香气品质优于未脱毒‘烟富3号’苹果。 相似文献
35.
为研究油菜在B、Cu胁迫下的生理响应机制,找出最佳的B、Cu浓度配比,采用5种不同浓度的Cu溶液和3种不同浓度的B溶液交叉处理盆栽油菜幼苗,胁迫20 d后测定油菜的叶绿素含量、蛋白质含量、硝态氮含量、淀粉酶活性、丙二醛含量以及过氧化物酶活性。采用主成分分析法分析不同处理下各指标的变化规律。结果表明,T_(200)B_1组合时综合权重最高,即B 0.5 mg/L、Cu 200 mg/L配施时对各项综合指标最好,其次是Cu 100 mg/L、B 0.5 mg/L,说明0.5 mg/L的B对高浓度的Cu胁迫有较好的缓解作用,适量的B、Cu施用对油菜生长有很好的促进作用。各项指标在主成分中的权重排序得出,不同B、Cu处理对叶绿素影响最大。 相似文献
36.
37.
通过对大青山野生动物园的实地调查获取数据与资料,了解呼和浩特的气候条件、生态环境,分析大青山野生动物园的景观特点和功能作用,从而得出大青山野生动物园在景观布置方面的优缺点,对景观效果不显著、服务设施不齐全等缺点,提出自己的一些改进措施和建议。 相似文献
38.
《江西畜牧兽医杂志》2017,(4)
对门诊收治的256例病犬病例进行临床诊治与分析研究,结果显示,犬瘟热、犬细小病毒感染、犬副流感为最为常见和多发的疾病。在犬产期和产后期,难产和产后瘫痪是主要的疾病。 相似文献
39.
土壤作为农作物生长的主要营养来源,氮是植物生长的重要元素,有效评价土壤氮素含量可以促进配方施肥的发展。提出主成分分析、注意力机制和长短时记忆神经网络相结合的模型(PCA-Attention-LSTM)来监测土壤的氮素含量。采用PCA(主成分分析)对数据进行处理,提取影响土壤氮含量的关键影响因子,降低模型向量输入的维数,利用注意机制突出预测中的关键输入特征。在Keras深度学习框架的基础上搭建PCA-Attention-LSTM的网络模型,实现对未来2 h土壤氮含量的精监测。最后,以黑龙江省依安甜菜养植基地的数据对土壤氮含量进行训练和验证。结果表明,与RNN等其它网络模型相比,该模型的效果更好,基于PCA-Attenlion-LSTM网络模型的平均绝对误差,均方根误差和平均绝对百分误差分别为0.119、0.020、0.156。该模型预测精度高,泛化能力强,可以应用于土壤氮含量的监测。 相似文献