禽类地理产品网络零售现状及特征分析——以烧鸡为例

以烧鸡为关键词,销量从高到低为序作为排名依据检索淘宝全网,依次提取前100名店铺的数据及宝贝量价详情。在对烧鸡类地理产品网络零售品牌、销量、价格及包装数据进行分析的基础上,从地域差异角度讨论其网商发展现状与特征,发现各地区烧鸡类地理产品网络零售处于不同发展阶段并显示出不同表征,并在此基础上针对地理产品网络零售现存问题提出对策,以期为促进烧鸡类地理产品网商市场健康发展提供参考。     

太原市五种园林地被植物抗旱性评价及抗旱指标筛选

以5种地被植物为试材,采用盆栽控水模拟干旱胁迫(连续干旱0、5、10、15、20 d),分别测定5种地被植物的叶片相对含水量(RWC)、电导率(REC)、丙二醛(MDA)、可溶性蛋白质含量(SPC),并利用隶属函数分析、相关性分析、主成分分析、聚类分析、逐步回归分析对其抗旱性进行综合评价及抗旱指标筛选,以期为太原市园林地被植物的合理养护和筛选应用提供参考依据.结果表明:干旱条件下,不同生理指标所反映供试植物的抗旱性不同,且部分指标之间呈显著相关.主成分分析将12个单项指标归纳成3个综合因子,分别为伤害程度因子、叶绿素因子、水分状况和光化学效率因子,代表了抗旱性97.422％的数据信息,"金冠"玉簪和德国鸢尾分别在3个主因子上抗旱性最强.通过聚类分析,将5种地被植物分为3类,其中"金冠"玉簪、德国鸢尾和八宝景天归为抗旱型类群.逐步回归分析表明,RWC、离体叶片失水速率(RWL)、SPC和PSⅡ最大光化学效率(Fv/Fm)可作为评价参试地被植物抗旱性的重要指标.     

玉米转基因成分的检测探讨

本文以实时荧光PCR检测技术为例,对于玉米转基因成分进行分析.在具体处理中,会组建实验来完成阳性质粒、调控元件、目的基因、标记基因等内容的检测,从而积累有价值的数据信息,为后续同类型检测活动的顺利开展奠定基础.     

自贡盐帮菜的地域文化及地理核心区发展探究

盐帮菜是川菜中有特色的地方菜类，作为一种地域饮食文化，一直受到大众的推崇，尤其是在川渝地区人们 很是喜爱。原为小河帮菜系，因其发源于自贡，历史悠久、口味独特，故而得名为自贡盐帮菜。为了挖掘自贡盐帮菜的 地域特色与文化发展现状，基于已有的相关研究成果，文章以自贡盐帮菜菜馆为调查对象，采用问卷调查法、网络大数 据调查法和归纳分析法，分析盐帮菜馆的传播与发展现状。自贡盐帮菜作为一颗璀璨的明珠，其文化菜品的地域特色 主要为盐文化、食材的地域性。自贡盐帮菜保持着麻辣鲜香的口味，并不断由自贡传播到其他地区，就自贡盐帮菜文 化菜馆的分布而言，具有相对集中的特征。从文化源地、文化扩散来看盐帮菜已形成了地理核心区，即以西南地区为 主的地理核心区和更大的文化扩散影响区。     

花叶海棠叶片主要成分分析与评价

花叶海棠叶片中具有丰富的多酚类、黄酮类、多种氨基酸组分和一些其他营养物质。通过对不同生态区域以及不同采摘时期的花叶海棠叶片中主要活性物质的分析比较,结果表明:不同条件下花叶海棠营养成分分布情况具有一定的差异,而不同采摘时期植物体内进行的能量流动也会造成内含物的变化。     

绿豆的研究进展

为绿豆的深入研究提供参考,从形态特征、品种资源与栽培、选购与储藏、营养成分、药理作用、产品及食用注意事项等方面进行了概述。     

脱毒‘烟富3号’与未脱毒‘烟富3号’苹果香气成分差异分析

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。     

浅议营配系统集成管理应用的实践

在营配系统发展过程中,科学应用集成管理能对其他工作的有序开展进行更高程度的保障,电力企业必须加强对其重视。营配系统集成管理应用价值相对于配电P M S系统而言,营配系统科学实施集成管理能够确保预判停供电区域并向客户发送停电通知,使停电范围更便捷、精确;提升现场工作效率,确保科学分析营配集成配变供电能力和相关线路,让电源点信息和相关用户台区变更更合理;确保整个系统内的相关业务和数据实现互通互联,科学构建用户模型、设备模型和电网模型;确保有效结合地理信息技术,使其相关用户业扩报装流程大大缩短。     

基于主成分分析的B、Cu胁迫下油菜 生理响应机制研究

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。     

基于PCA-Attention-LSTM网络的土壤氮含量监测

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。