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981.
园林绿化作为我国城市建设的重要部分,对提高我国人民的生活质量有着较好的积极作用,但是园林绿化养护施工存在一定的复杂性及专业性,整个过程要考虑到的因素较多,难以充分发挥园林绿化工程的功能效用。为促进园林绿化养护施工质量的提升,本文就针对园林绿化养护施工的主要特点进行分析,根据实际情况提出一些具体建议,希望能为园林绿化养护施工的进步和发展提供有利依据。 相似文献
982.
我国在经济发展期间对环境造成了严重的破坏,使人们生活环境受到不同程度的影响,为此政府采取了相关措施对我国环境质量进行有效提高,这对我国经济持续发展意义重大。其中,荒山造林能够有效改善人们生活环境,比如雾霾、温室效应等,在进行荒山造林的过程中,较为重要的是进行树种的选择,并且在此基础上造林技术在其中也尤为重要,能够有效提高荒山造林质量,为我国经济发展奠定良好的基础。 相似文献
983.
984.
985.
986.
987.
预处理过程可以破坏木质纤维素生物质的致密结构、降低生物抗性,是木质纤维素生物质经酶解制备糖基平台化学的重要步骤。该研究以蔗渣为原料,在预处理温度为160 ℃、预处理时间为10 min时,选取0.025 mol/L 的不同金属盐FeCl3、CrCl3、AlCl3、CuCl2、FeCl2、ZnCl2、MnCl2、MgCl2、CaCl2、NaCl、LiCl、Na2CO3对蔗渣进行乙醇/水预处理,并对预处理后样品进行酶解,探究不同金属盐强化乙醇/水预处理对蔗渣酶解效率的影响和规律,并进一步通过扫描电镜(scanning electron microscopy, SEM)、X射线衍射(X-ray diffraction, XRD)、傅里叶变换红外光谱(fourier transform infrared spectroscopy, FT-IR)和热重(thermogravimetric, TG)对蔗渣原料和预处理后的固体进行表征,探究金属盐强化乙醇/水预处理后蔗渣表面形貌与结构变化对酶解效率的影响,分析作用机理。结果表明:与原料甘蔗渣相比,不同金属盐强化乙醇/水预处理后样品中葡聚糖的质量分数从45.5%增加到77.2%,预处理后样品酶解48h后的葡萄糖得率也由51.14%增加到最高93.08%。其中,三价金属盐(FeCl3、CrCl3和AlCl3)对蔗渣酶解效率的提升最为显著,这可归因于三价金属盐强化乙醇/水预处理可以更加有效的去除蔗渣中的半纤维素和木质素,增加酶对纤维素的可及性。后续表征分析也表明经过三价金属盐(FeCl3、CrCl3和AlCl3)强化乙醇/水预处理后的样品比经过二价金属盐(CuCl2、FeCl2、ZnCl2、MnCl2、MgCl2和CaCl2)和一价金属盐(NaCl、LiCl和Na2CO3)强化乙醇/水预处理表面结构破坏更为彻底,结晶度相对增加最大,木素和半纤维素去除率最多,热稳定性也相对最高。该研究结果将为后续木质纤维素生物质的高效转化与利用提供参考。 相似文献
988.
小麦全蚀病拮抗微生物的分离及其拮抗性能研究 总被引:2,自引:0,他引:2
从开封北郊的麦田土壤中分离筛选出11株对小麦全蚀病菌(Gaeumannomyces graminis var.tritici)有拮抗作用的细菌,通过对它们进行生理生化检验,确定为4个种,即:巨大芽孢杆菌(Bacillus megaterium)、蜡样芽孢杆菌(Bacillus cereus)、苏云金芽孢杆菌(Bacillus thuringien-sis)、凝结芽孢杆菌(Bacillus coagulans)。分别利用平板拮抗和小麦活体拮抗对分离到的11株拮抗菌株的拮抗能力进行检测。结果表明,菌株的平板拮抗能力较强,在活体试验中,可以降低病害的发病强度。 相似文献
989.
基于融合坐标信息的改进YOLO V4模型识别奶牛面部 总被引:1,自引:2,他引:1
为实现奶牛个体的准确识别,基于YOLO V4目标检测网络,提出了一种融合坐标信息的奶牛面部识别模型。首先,采集71头奶牛面部图像数据集,并通过数据增强扩充提高模型的泛化性能。其次,在YOLO V4网络的特征提取层和检测头部分分别引入坐标注意力机制和包含坐标通道的坐标卷积模块,以增强模型对目标位置的敏感性,提高识别精度。试验结果表明,改进的YOLO V4模型能够有效提取奶牛个体面部特征,平均精度均值(mAP)为93.68%,平均帧率为18帧/s,虽然检测速度低于无锚框的CenterNet,但mAP提高了10.92%;与Faster R-CNN和SSD模型相比,在检测速度提高的同时,精度分别提高了1.51%和16.32%;与原始YOLO V4相比,mAP提高0.89%,同时检测速度基本不变。该研究为奶牛精准养殖中的牛脸图像识别提供了一种有效的技术支持。 相似文献
990.
受部分容积效应影响,土壤计算机断层扫描(Computed Tomography,CT)图像存在孔隙边界模糊现象,影响土壤孔隙结构研究的准确性。针对该问题,该研究提出基于序列信息的生成式对抗网络(Sequence information Generative Adversarial Network,SeqGAN),实现土壤CT图像的超分辨率重建。针对土壤CT序列图像具有较高相似性的特点,SeqGAN法引入序列卷积块挖掘前后图像的序列信息,并将多重特征增强融合于目标图像中;利用多层残差块提取图像特征,构建残差块输入和输出的直接连接,以减少模型退化;利用对抗网络实现损失间接反馈,提高模型的特征学习能力。在序列相似性较高的土壤图像数据集验证了该方法性能。结果表明,SeqGAN法均方误差比次优方法GAN降低25%,峰值信噪比提升1.4 dB,结构相似性提升0.2%。重建的土壤图像具有较高准确率和清晰度,可为后续土壤物理学研究提供准确的数据基础。 相似文献