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[目的]比较不同破壁方法对水蕨孢子破壁率的影响。[方法]运用温差-机械破壁法、乙醇浸泡-超声破壁法、纤维素酶法、乙醇浸泡-纤维素酶法以及乙醇浸泡-混合酶法对水蕨孢子进行破壁,分析不同破壁方法对水蕨孢子破壁率的影响。[结果]温差-机械破壁法的水蕨孢子破壁率最低。用pH值4.5的磷酸盐缓冲溶液添加5%纤维素酶处理后,水蕨孢子的破壁率为47.08%。用50%乙醇浸泡、添加5%纤维素酶、超声破碎30 min处理,破壁率最高,达到61.22%。采用乙醇浸泡-混合酶法破壁的水蕨孢子破壁率比只加纤维素酶要低。[结论]该研究对提取和分析水蕨孢子的化学成分具有重要意义。 相似文献
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为解决因连续雾霾天气或阴雨雪天气而导致温室内温度过低,以及现有日光温室储热器散热量大、跨时蓄热量不足的问题,通过对储热水箱外隔热材料及水箱结构进行优化设计和蓄热工质组合研究,实现了温室储热装置跨时储热、分段缓释放热。实验表明,采用隔热涂料+气凝胶+橡塑保温棉的组合隔热效果较好,其24h散热量比单一隔热材料减少散热0.367MJ;设置水箱隔热材料厚度为80~120mm,采用体积为6~10m3、高径比为1∶1的圆柱体蓄热水箱,既可保证较低的有效散热率,也能控制工程施工成本;采用复合相变材料组合增大了水箱蓄热量,优化了放热过程,并实现了热量分阶段缓释。建立了水箱有效蓄热量与水箱体积、相变填充体积的计算模型,利用该模型可根据不同地区热负荷和水箱储热时间配置适当的储热水箱。 相似文献
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宛棉9号(原名宛2018)是河南省南阳市农科所于1996年以抗病、高产、优质的宛268为母本,以(R93-5×宛111)F1为父本进行杂交,杂种一代经NaN3诱变处理,后代在枯黄萎病混生地经过连续选择,定向培育而成。2003-2004年参加河南省棉花区域试验,2005年参加河南省棉花生产试验,2006年3月通过河南省品种审定委员会审定命名。1特征特性生育期135天左右,属中早熟陆地棉。株高中等,植株塔形,茎微紫,毛密,叶片中等大小,叶色深绿,缺刻深,透光性好,结铃性强,烂铃少,棉铃卵圆,铃重5.83g,吐絮畅,絮洁白,衣分39.19%,子指10.97g。该品种出苗好,苗壮,早发,上桃快… 相似文献
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农村会计信息失真的现象,在不同的省市.不同的地区和不同的村庄都有不同程度存在,农村会计诚信已经是现在农村经济生活中的一个突出关注的问题、本文分析了产生农村会计诚信危机的原因,并进一步提出解决农村会计诚信危机的建议. 相似文献
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通过环青海湖地区草甸羊粪添加控制试验,研究不同用量羊粪(S0,S1和S2分别为0,0.34,0.56 kg·m^(-2))对该草甸群落结构和生产力、生物多样性及土壤含水量的影响。结果表明:S1与S0,S2与S0,S1与S2间的植物群落高度存在显著差异(P<0.05),植被平均盖度差异不显著;除籽蒿(Artemisia sphaeroce phala)外,各处理对研究地区的主要物种高度均存在显著差异(P<0.05);各处理间植株重要值差异不显著;除了豆科地上生物量和地上总生物量各处理间无显著差异,其他主要物种地上生物量几乎都存在显著差异(P<0.05);各处理间群落丰富度指数变化不显著,群落均匀度指数为S0高于S1和S2,S0与S1存在显著差异(P<0.05);对于物种多样性指数,S1和S2均低于S0,S0与S2差异不明显,且S0与S1及S1与S2存在极显著差异(P<0.01)。施肥对0~15 cm表层土壤含水量的影响较为明显,对15~30 cm土壤含水量影响不大。 相似文献
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宛棉9号系河南省南阳市农科所培育的棉花新品种,2006年通过河南省品种审定委员会审定,2006年南阳市农业局开始引种宛棉9号(品系名宛2018)示范试种3.3 hm2,表现较好. 相似文献
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【目的】提出了一种YOLON目标检测网络,为油茶果采收装置夜间非结构化环境下果实目标的精准识别提供技术支持。【方法】在改进YOLOv3的基础上建立YOLON目标检测网络,先在图像输入端添加照度调整模块(LA)对输入图像的照度进行自适应调整,以加强前景图像特征的显著程度,利用特征提取网络对输入图像进行多次卷积以得到对应的特征图;然后在特征融合层添加夜间隐性知识模块(NPK),以先验信息的形式辅助网络预测,提高夜间果实目标的识别准确性;最后对网络特征图进行解码处理得到对应的目标检测框,从而完成对夜间油茶果实目标的检测。为验证所提出网络的有效性,采用准确率(P)、召回率(R)、平均精度均值(mAP)和综合评价指标(F1)对YOLON及对比网络YOLOv3、YOLOv4、YOLOv5s的检测效果进行定量评价。【结果】用YOLON和各对比网络在夜间油茶果数据集上进行训练和测试,YOLON网络的P、R、mAP、F1分别为94.00%,83.63%,94.37%和89.00%,mAP分别较YOLOv3、YOLOv4、YOLOv5s提高2.32%,4.93%和2.33%;对不同果实数量油茶果图像进行测试,YOLON在单果、双果和多果测试数据集上均有较好表现,其对这3类果实目标检测的mAP为98.34%,分别较YOLOv3、YOLOv4、YOLOv5s提高2.17%,8.99%和4.35%;对整树小尺寸油茶果实的检测效果,YOLON的mAP可达93.56%,分别较YOLOv3、YOLOv4、YOLOv5s高1.24%,8.66%和5.57%;在对整树油茶果实图像进行检测时,YOLON的平均置信度为0.69,分别较YOLOv3、YOLOv4、YOLOv5s高0.09,0.22和0.14;此外,用YOLON对夜间采集的处于重叠、遮挡、复杂背景等多态耦合下的油茶果实图像进行检测,也均具有较高的检测置信度。【结论】YOLON可以满足油茶果采收机器人果实定位精度的要求,将其应用于油茶果夜间图像的检测是可行的。 相似文献