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王金星 《新农村(黑龙江)》2014,(22):59-59
作物种质资源是农业科学原始创新、作物育种及生物技术产业重要的物质基础,是提高农业综合生产能力和食品安全性的重要保障。黑龙江省是全国大豆主产区,有着丰富的种质资源,但是随着耕作制度及生产条件的变更导致大豆遗传资源多样性的破坏与丧失异常严重。黑龙江省大豆种质资源平台建设可以对大豆种质资源进行收集、保护和利用.对拓宽黑龙江省大豆种质资源遗传基础,提高大豆单产及总产具有重大意义。大豆起源于中国,种子约含20%油脂及40%蛋白质。为世界提供了30%脂肪及60%植物蛋白来源。大豆种质资源又称大豆品种资源、遗传资源或基因资源,包括古老的地方品种、新育成品种、重要的育成品系和遗传材料,以及大豆的野生种和野生近缘种,它们具有在进化过程中形成的各种基因,是现代大豆育种的物质基础。黑龙江省有着悠久的大豆种植历史,加之黑龙江省地域广阔,地形、土壤、气候等、自然条件复杂,通过自然选择及现代育种技术的发展造就了丰富的可以适应各种生态环境及各种用途的大豆种质资源。但是随着耕作制度及生产条件的变更导致大豆遗传资源多样性的破坏与丧失异常严重,对黑龙江省甚至全国大豆产业的长远发展有着负面的影响。因此借助现代的信息技术,建设大豆种质资源平台来进行时优异的大豆种质资源进行保护及对种质资源的创新利用进行服务有着重要的意义。 相似文献
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农作物病虫害对农业产量和品质影响巨大。数字图像处理技术在农作物病虫害识别中发挥重要作用。深度学习在该领域取得显著突破,效果优于传统方法。深度学习方法的特征提取能力更强,能准确捕捉细微特征,提高检测精度和可靠性。深度学习为农业提供了有力支持。本研究综述了基于深度学习的农作物病虫害检测研究,从分类网络、检测网络和分割网络3方面进行了概述,并对每种方法的优缺点进行了总结,同时比较了现有研究的性能。在此基础上,进一步探讨了基于深度学习的农作物病虫害检测算法在实际应用中面临的难题,并提出了相应的解决方案和研究思路。最后,对基于深度学习的农作物病虫害检测技术的未来趋势进行了分析和展望。 相似文献
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水库防汛信息网的设计与开发 总被引:4,自引:0,他引:4
针对我国许多水库已建立了水情自动测报系统和洪水调度系统,但水雨情的传输主要是通过电话或传真,无法实现资源共享,各级防汛指挥部门不能及时提出调度方案和意见,有可能错过调度决策的有利时机这个问题,应用FrontPage,Dreamweaver开发工具以及ASP技术建立了一个支持网络浏览,查询统计的水库防汛信息网,能直观,快速地了解水雨情变化过程和预报调度成果,为各级防汛部分调度决策提供技术支撑。 相似文献
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