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1.
在生物化学教学中利用超星学习通平台等多种教学模式,将形成性评价体系贯穿整个教学过程,不仅可评价学生相关知识和技能的掌握情况,并且更加重视学生获得相关知识和技能的情感态度、方式方法,通过有效反馈机制,促进学生的学习。 相似文献
2.
为了了解不同生物有机肥处理对辣椒生长、品质、产量和根结线虫病防控的影响,本试验采用辣椒田间种植的方法,通过底肥施入不同用量生物有机肥和复合微生物菌剂复配处理,测定辣椒田间生长、品质、产量以及100g 土根结线虫种群数量,筛选最佳生物有机肥复配处理。结果表明:使用不同生物有机肥复配对辣椒的株高增加4.87%~8.59%;茎粗较对照增加3.86%~25.99%;单果重增加16.66%~50%;横径增加6.87%~26.58%;纵径增加8.65%~23.21%;可溶性固形物增加17.63%;可溶性糖含量增加12.26%~38.68%;维生素C 增加4.41%~27.12%,根结线虫病防控效果达到了49.00%~83.00%。因此,适宜用量的生物有机肥底肥处理能够起到促生抑病的效果,可以用于赤峰地区设施辣椒的生产种植中。 相似文献
3.
4.
茶作为世界三大无酒精饮料之一,有着悠久的历史,倍受广大消费者喜爱。其庞大的消费群体背后,产业链带来的环境影响备受关注。生命周期评价(Life cycle assessment,LCA)应用于评估产品系统的生命周期活动所带来的环境影响。通过查阅和总结国内外文献成果,发现现有文献大多是基于LCA方法确定研究对象生产系统的环境热点并对此提出改进策略,其中全球变暖潜势是农业生产主要的环境影响因素。目前关于茶产业链的LCA研究还不够深入:(1)近年来国内许多农产品LCA研究发展较快,但针对茶产业链环境影响的相关研究较少;(2)生命周期评价方法清单数据不完整;(3)LCA方法目前以参考国外为主,本地化进程较缓慢;(4)多数研究仅就环境污染方面展开讨论,不够全面。因此,针对生命周期评价方法在国内外的研究进展进行分析,讨论该方法在应对我国茶产业链导致的环境问题的适用性,为茶产业链可持续发展研究提供思路。 相似文献
5.
基于Zernike矩的马铃薯薯形检测 总被引:3,自引:5,他引:3
目前基于机器视觉的马铃薯薯形检测的形状特征单一,相关研究较少,为了进一步探索合适的形状特征参数及检测方法,该文将Zernike矩作为特征参数并利用支持向量机实现了马铃薯薯形的检测分类,准确度较高。首先用截取最佳图像的方法对马铃薯图像进行归一化,使得归一化后的图像具有平移和尺度不变性,然后从归一化的图像中计算具有旋转不变性的Zernike矩参数,通过特征筛选确定分类的19个Zernike特征参数,最后将这些特征输入到支持向量机中,用高斯径向基核函数(RBF)和Sigmoid核函数构建混合核函数,完成马铃薯薯形检测分类,对薯形良好和畸形的检测准确率达93%和100%,能够准确剔除畸形马铃薯并满足实际检测的要求。 相似文献
6.
为了科学监测小五台山自然保护区黑鹳的巢穴,制定切实可行的保护措施,2018年和2019年连续2a利用无人机技术监测黑鹳巢穴。监测结果表明:金河口管理区的金河口沟有1处黑鹳巢穴,金河口管理区郑家沟有1处黑鹳巢穴,辉川管理区松枝口沟有1处黑鹳巢穴。通过观察得知:2018年金河口管理区金河口沟的黑鹳巢穴内有4只幼鹳,郑家沟的黑鹳巢穴是空巢,辉川管理区松枝口沟的黑鹳巢内有2只幼鹳;2019年金河口管理区金河口沟的黑鹳巢内有3只幼鹳,郑家沟的黑鹳巢穴仍然是空巢,辉川管理区松枝口沟的黑鹳巢内有3只幼鹳。这3处巢穴的选址都是在悬崖峭壁上,离地面高度至少在30m以上,工作人员很难从俯视的角度观察其内部的情况,利用无人机则很好地解决了这一问题。利用无人机技术对保护区黑鹳巢穴的监测,对黑鹳的科学研究和保护起到了极大的促进作用。 相似文献
7.
通过黑光灯诱捕、利用捕虫网野外捕捉、幼虫期野外调查等方法,对小五台山自然保护区范围内半翅目蝽类昆虫进行了重点调查,并对其种类、主要形态特征、寄主、多发期、海拔分布、区域分布及生境等进行了观察描述。经过采集调查,目前已鉴定出常见蝽类昆虫12科63种。 相似文献
8.
基于声信号特征加权的设施养殖羊行为分类识别 总被引:1,自引:2,他引:1
中国西部地区正在发展集约化和规模化的设施养羊业,通过监测羊舍内的声信号可以判别羊只的行为状态,从而为设施养羊的福利化水平评估提取基础依据。梅尔频率倒谱系数(mel frequency cepstrum coefficient,MFCC)模拟了人耳对语音的处理特点且抗噪音性强,被广泛用于畜禽发声信号的特征提取,但其没有考虑各个特征分量表征声信号的能力。该研究构建羊舍无线声音数据采集系统,采集20只羊在设施羊舍内的打斗、饥饿、咳嗽、啃咬和寻伴共5种行为下的声信号,并通过Audacity音频处理软件选出720个清晰且不重叠的声音样本数据。根据MFCC各分量对羊舍声信号表征能力,特征参数提取采用一种熵值加权的MFCC参数,再求其一、二阶差分并进行主成分分析降维,得到优化的19维特征参数。通过对羊舍声信号的声谱图分析,设计了支持向量机二叉树识别模型,并对模型内的4个分类器参数进行网格化寻优测试,该识别模型对羊只5种行为下的声信号进行分类识别,用改进的特征参数与传统MFCC和线性预测倒谱系数(linear predictive cepstrum coefficient,LPCC)进行对比分析。结果表明,该特征参数对5种行为的识别率平均可达83.6%,分别高于MFCC和LPCC参数14.1%和26.8%,羊只打斗和咳嗽行为的声信号属于相似的短时爆发类声音,其识别率分别仅为80.6%和79.5%,啃咬声特征显著不易混淆,其查全率可达到为92.5%,改进特征参数更好的表征了羊舍声信号的特征,提高了羊只不同行为的识别率,为羊只健康和福利状况的监测提供理论依据。 相似文献
9.
10.
为实现羊只面部身份快速识别,本文以自建数据集为研究对象,提出了一种基于SSD的轻量化检测算法。首先该算法将SSD的主干网络VGG16替换成轻量级神经网络MobileNetv2,构建了一种轻量化混合神经网络模型。其次在特征提取网络参数量为1122×32的bottleneck层前端和72×160的bottleneck层后端分别引入CA、SE、CBAM和ECA注意力机制,实验结果表明72×160的bottleneck层后端引入ECA注意力机制是最优的。最后将smoothL1损失函数替换成BalancedL1损失函数。最优模型(SSD-v2-ECA2-B)模型大小从SSD的132MB减小到56.4MB,平均精度均值为81.16%,平均帧率为64.21帧/s,相较于基础的SSD模型平均精度均值提升了0.94个百分点,模型体积减小了75.6MB,检测速度提高了5.23帧/s。利用相同数据集在不同目标检测模型上进行对比试验,与SSD模型、Faster R-CNN模型、Retinanet模型相比,平均精度均值分别提升了0.36、2.40和0.07个百分点,与改进前的模型相比具有更好的综合性能。改进模型... 相似文献