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101.
用连续提取法研究地球环境中重金属的存在形态在土壤化学、植物营养和环境科学中均具有重要意义,很多研究者对之进行了广泛深入的研究。针对以前提取程序分级较多,不便于操作的特点,近些年来,一些研究者更注重于研究简便,应用性强,又能提供有价值信息的重金属形态区分方法。笔者对此方法研究的新进展及其应用作了综述,并对以后的研究进行了展望。 相似文献
102.
设计一种用于淡水鱼体质量在线检测并按质量进行分级的系统,采用电子称质量的方式对鱼体进行质量在线检测并分级。该系统工作原理:当淡水鱼输送到称质量装置时,鱼体在称质量输送机上移动,质量传感器采集鱼体的质量信号,经调理电路处理后传送控制芯片进行储存、分析,计算鱼体的质量及等级;鱼体进入分级段鱼体输送机后,光电传感器将检测到的鱼体位置信号传送至控制芯片,控制系统根据鱼体质量等级以及鱼体位置触发分拨机构工作并执行鱼体分级操作。采用不同质量的砝码组对系统称质量装置的称量准确性进行验证。结果表明:当称质量输送机的运行速度设置为0.16~0.24 m/s时,称质量系统的误差范围小于±0.73%;通过试验对系统的分级速率和分级正确率进行验证,当称质量输送机速率设定为0.20 m/s,分级装置鱼体输送机速度设定为0.20~0.25 m/s时,系统对质量范围为300~3 000 g的淡水鱼鱼体设置分为4级,平均分级速率可达到26条/min,分级正确率为98%以上。 相似文献
103.
104.
为解决活体黄羽鸡表皮层黑色素分级方法成本高、效率低下、分级环境易受环境光干扰等问题,该研究探索一种基于ConvNeXt模型的黄羽鸡表皮层黑色素智能分级方法 ConvNeXt-WPCA,用于实现活体黄羽鸡表皮层黑色素智能分级。ConvNeXt-WPCA模型通过以下3点改进提高模型对黄羽鸡黑色素的识别效果:1)针对黄羽鸡黑色素图像RGB三通道内黑色素信息分布不均衡问题,改变输入图片通道权重来增强模型对黑色素特征的提取能力;2)使用部分卷积代替深度可分离卷积,减少模型计算量和内存访问次数提高对计算资源的利用率;3)引入坐标注意力机制,引导模型关注黄羽鸡胸腹部及肛门附近皮肤提升模型精度。同时,该研究还设计一种双光源图像获取装置,分别在自然光和偏振光条件下拍摄黄羽鸡样本,以减小分级结果受环境光干扰的影响,并探索偏振光在黑色素分级任务中的应用潜力。结果表明ConvNeXt-WPCA模型相较标准ConvNeXt模型,针对自然光下黄羽鸡黑色素图像数据集分级准确率提升9.68个百分点,最终达到89.03%的识别准确率,针对偏振光下黄羽鸡黑色素图像数据集分级准确率提升15.26个百分点,最终达到98.87... 相似文献
105.
以西双版纳州普文苗圃所培育的1年生羯布罗香容器苗为对象,随机抽样50株样苗,测定地径、苗高、冠幅、主根长、侧根数、全株鲜重、地上部分鲜重、地下部分鲜重、全株干重、地上部份干重、地下部份干重、高径比11个指标并进行相关分析,确定以地径和苗高作为苗木质量分级指标,采用逐步聚类分析方法,结果表明:羯布罗香1年生容器苗木可分为3级,即Ⅰ级苗:D≥0.58 cm,H≥42.38 cm;Ⅱ级苗:0.58 cm>D≥0.47 cm,42.38>H≥25.53 cm;Ⅲ级苗:D<0.47 cm,H<25.53 cm。 相似文献
106.
试验旨在研究艾叶非挥发性成分不同极性溶剂提取物的抗氧化活性,探究艾叶非挥发性提取物抗氧化活性与多酚、黄酮以及多糖含量的关系。采用60~90℃石油醚去除艾叶中的脂溶性色素与挥发性物质,残渣分别以乙酸乙酯、正丁醇、乙醇、水逐级提取。使用铁离子还原法(FRAP)和1,1-二苯基-2-三硝基苯肼(DPPH)法测定4种提取物的抗氧化活性,将抗氧化活性转化为奎诺二甲基丙烯酸(Trolox)当量,测定提取物中的多酚、黄酮、多糖含量。结果显示:在水相、乙醇相、正丁醇相以及乙酸乙酯相中,多酚、黄酮、多糖主要富集在水相和乙醇相中,黄酮含量能够直接影响艾叶的抗氧化活性。研究表明,艾叶非挥发性提取物的抗氧化活性主要存在于水相和乙醇相中,黄酮类物质是抗氧化活性的主要成分,可将其作为天然抗氧化活性成分进行深度开发。 相似文献
107.
对核桃进行分级是核桃初加工及后续加工的首要工序,文中介绍了一种核桃分级机的结构、工作原理、技术特点、关键部件的设计及试验情况,通过试验验证该装置适合新疆本地核桃品种扎343与新新2的分级. 相似文献
108.
109.
大学英语分级教学改革的实证研究 总被引:1,自引:0,他引:1
通过对非英语专业大学生进行问卷调查,分析大学生对大学英语学习和分级教学的看法,针对调查结果,提出对英语分级教学的改进意见. 相似文献
110.
本研究依托山西右玉黄土高原赖草(Leymus secalinus)草地2017年建立的氮(Nitrogen, N)添加梯度试验平台(0~32 g·m-2·a-1),探究N添加对优势植物赖草叶片养分[N、磷(Phosphorus, P)、钾(Potassium, K)]、非结构性碳水化合物、结构性碳水化合物和防御性化合物含量的影响。结果表明:N素输入显著提高叶片N,K含量和N∶K和N∶P比值,降低叶片P含量和P∶K比值;N素输入显著降低叶片非结构性碳水化合物和结构性碳水化合物含量;N素输入显著增加叶片总酚、单宁和黄酮类化合物含量;PCA分析表明低N(≤8 g·m-2·a-1)和高N(>8 g·m-2·a-1)输入下赖草叶片性状存在显著差异,土壤无机N含量、土壤有效N∶P和N∶K是其主要影响因子。以上结果表明N素输入改变了盐渍化草地赖草叶片养分-碳组分-防御性化合物的分配策略。 相似文献