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李海军 《河北北方学院学报(自然科学版)》2007,23(2):50-53
在现有夫兰克-赫兹实验仪的基础上增加信号转换板和RS232串行口,同时引入计算机数据自动采集和处理程序,这有助于加深学生对实验原理的理解,了解计算机数据采集的原理和方法,提高实验效率,拓宽学生的知识面. 相似文献
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以加工番茄BO 2和BO 4无菌苗的子叶和下胚轴为外植体,以M S为基本培养基,研究了不同浓度的ZT,6-BA与不同浓度的IAA组合对外植体芽诱导的影响。结果表明,在不同浓度的ZT和IAA组合中,对2个番茄品种的子叶和下胚轴外植体芽诱导均以M S+1.0 m g/L ZT+0.05 m g/L IAA培养基为最好,BO 2品种子叶和下胚轴的出芽率分别为32.7%和24.5%,BO 4品种的分别为37.3%和28.2%;在不同浓度的6-BA和IAA组合中,诱导BO 2外植体出芽率最高的培养基是M S+2.0 m g/L 6-BA+0.2 m g/L IAA,子叶和下胚轴的出芽率分别为27.3%和14.5%;诱导BO 4品种子叶和下胚轴出芽率最高的培养基分别为M S+1.0 m g/L 6-BA+0.2 m g/LIAA和M S+2.0 m g/L 6-BA+0.2 m g/L IAA,子叶和下胚轴的出芽率均为28.2%;在M S+0.1 m g/L IAA培养基上,加工番茄BO 2再生芽1周左右就能长出根,形成完整的小植株。 相似文献
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为提高仓内原料储料量测量自动化和智能化水平,设计了一种基于二维激光雷达扫描的储料量测量装置与系统。本系统采用RPLIDAR S1型二维激光雷达扫描获取不同储料量物料的原始点云数据,通过坐标变换、重叠点提取、滤波、分割等方法对原始点云进行预处理,采用贪婪投影三角化算法将预处理后的点云进行三维重建,获得仓内原料的三维模型,结合物料三维模型和物料的容重获得仓内原料的储料量,从而实现储料量的自动测量。以玉米为试验对象,测量小型储料塔内玉米储料量并对玉米不同储料量进行扫描测量,验证模型的准确性,结果显示:测量结果的平均绝对误差为8.05 kg,平均相对误差为1.52%。研究结果表明,基于二维激光雷达扫描的储料量测量方法是可行的,具有较好的稳定性和测量精度,能够满足实际生产需求。 相似文献
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新疆是我国番茄制品生产和出口的重要基地,基于新疆加工番茄主产县域480份农户的调研数据,采用DEA-BCC模型,测算新疆加工番茄主产县域的生产效率,分析加工番茄主产县域的生产要素冗余率,并利用地理探测器模型,揭示影响加工番茄生产效率的关键因子。结果表明:新疆加工番茄主产县域的生产效率存在显著差异,且生产效率均未达到DEA有效水平;其次,加工番茄主产县域的生产要素投入存在不同程度的冗余,种植面积和农业机械投入冗余属于资源利用强度不足型,劳动力、化肥及农药投入冗余属于要素投入过度型;家庭纯收入、户主年龄、户主受教育程度、种植时间和种植面积是生产效率出现县域差异的主要因子,解释力度介于61.4%~65.2%,且因子间相互作用的影响力均高于单独作用的影响力,表明促进县域之间生产要素的合理流动和高效集聚,发挥主产县域的辐射带动作用,可以有效提高加工番茄种植户的生产效率。 相似文献
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大米是我国居民的重要口粮之一,大米加工业是事关国计民生的重要产业。由于消费者对大米口感和外观的过度追求,我国大米加工业长期存在严重的过度加工现象,而且大米加工产生的大量副产物未能得到充分有效利用,这些已经成为制约我国大米加工业健康发展的产业瓶颈问题。过度加工造成稻米资源大量浪费、营养物质过分流失以及能耗增加,开展大米适度加工对于保障国家粮食安全、提高居民膳食营养具有重要意义;加工副产物综合利用不足不仅造成资源浪费,还对生态环境产生一定威胁。提高加工副产物综合利用的程度和水平是延长大米加工产业链、提高稻米资源综合效益的有效途径。概述了大米加工行业现状、加工精度对大米营养和食用品质的影响、大米加工精度的检测和适度加工技术进展,分析了米糠、碎米和稻壳等加工副产物的综合利用现状,以期为促进大米适度加工和副产物的综合利用提供参考。 相似文献
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基于循环残差注意力的群养生猪实例分割 总被引:4,自引:0,他引:4
目的 在群养环境下,实现生猪粘连、杂物遮挡等不同条件下生猪个体的高精度分割。方法 对真实养殖场景下的8栏日龄20~105 d共45头群养生猪进行研究,以移动相机拍摄图像为数据源,并执行改变亮度、加入高斯噪声等数据增强操作获取标注图片3 834张。探究基于2个骨干网络ResNet50、ResNet101与2个任务网络Mask R-CNN、Cascade mask R-CNN交叉结合的多种模型,并将循环残差注意力(RRA)思想引入2个任务网络模型中,在不显著增加计算量的前提下提升模型特征提取能力、提高分割精度。结果 选用Mask R-CNN-ResNet50比Cascade mask R-CNN-ResNet50在AP0.5、AP0.75、AP0.5-0.95和AP0.5-0.95-large指标上分别提升4.3%、3.5%、2.2%和2.2%;加入不同数量的RRA模块以探究其对各个任务模型预测性能影响,试验表明加入2个RRA模块后对各个任务模型的提升效果最为明显。结论 加入2个RRA模块的Mask R-CNN-ResNet50模型可以更精确、有效地对不同场景群养生猪进行分割,为后续生猪身份识别与行为分析提供模型支撑。 相似文献