草莓二点叶螨的无公害治理技术   总被引：1，自引：0，他引：1  

毛国忠  应晓平  汪国强  李友龙 《上海蔬菜》2005,(2):50-51

草莓是一种营养丰富的水果,不仅适于鲜食,而且还可加工成多种食品,深受人们的喜爱。草莓栽培中最常见的害虫是螨类(俗称红蜘蛛),其发生与危害,设施栽培比露地栽培更严重。危害草莓的螨类有很多种,在本地主要是二点叶螨,其体型很小,体长不足1mm,肉眼只能看到一个小红点,但危害却十分严重。  相似文献   

农村税费改革对引大入秦灌区农业水费计收的影响与对策     

汪国强 《农业科技与信息》2008,(18):7-8

在农村税费改革大背景下，针对引大入秦灌区实际，客观分析了农村税费改革对农业水费计收的影响，并提出了相应对策。  相似文献   

涉农科技企业经济核算中的难点及对策     

汪国强 《安徽农学通报》2009,15(14):4-5,19

本文阐述了涉农科技企业经济核算上面临的难点及构建核算新模式的创新思路。探讨了农业科技企业经济核算创新方式。提出了农业科技企业经济核算应适应市场,以农业种业为主的股份有限公司的核算模式;中小种子企业的核算模式;家庭农场的核算模式;货币资金支付新模式;先进的计算机技术和财务管理信息模式等建立依创新为目标效益的系列操作。  相似文献   

基于Bi-LSTM与多尺度神经网络模型的番茄病害识别     

陈智超  汪国强  李飞  杨昭 《江苏农业科学》2023,(15):194-203

番茄叶片病害的精准识别对农业领域未来的发展至关重要，农业研究人员逐渐使用深度学习的方法进行植物病害的精准检测。然而对比以往的神经网络可以发现，它们普遍缺少上下文信息的连续性以及全文信息的完整性。对此本研究提出了一种Bi-LSTM和多尺度卷积神经网络相结合的模型，采用双向长短期记忆网络，可以更好地捕捉双向信息的反馈，使上下文的信息更具有连续性，而所提出的多尺度卷积神经网络既保证了全局信息的完整性，同时减少了细节信息的丢失，为了提高模型对病害特征的识别能力引入注意力模块，从而使模型重点关注疾病的特征部分。从公开的PlantVillage数据集中选取番茄的9类疾病和健康的叶片作为研究对象，试验结果在验证集上得到最高分类准确率为98.16%,与其他几个经典的CNN模型相比较，该模型的识别准确率优于其他的基础模型，并且具有较好的稳定性。经过试验验证，该模型可以为番茄病害识别提供一种有效的解决方法。  相似文献