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1.
因山东省旱作灌溉区种植模式多样、技术模式不统一,规模化生产下的机械效能未能充分发挥,存在动力机械与机具配套比低、农机动力与资金浪费问题,在对小麦玉米周年轮作下全程机械化技术模式调研后,总结小麦玉米全程机械化技术路线,构建以作业成本最小为目标的农机装备优化配备模型。通过对平度市某小麦玉米种植合作社进行计算,作业成本较实际情况下降10.9%;总动力优化配备结果为23.712 kW,下降51.36%;农机配套比提高50%。研究结果可为山东省旱作灌溉区小麦玉米全程机械化技术模式优选、农机农艺深度融合、农业合作社的农机配备等方面提供技术参考。 相似文献
3.
从配方因素、粉碎工序、制粒工序、冷却工序、振动分级筛、成品打包及粘合剂辅助制粒等环节工序分析阐述了影响颗粒饲料加工过程造成粉化率波动的因素及控制措施。 相似文献
4.
5.
在经济与社会高速发展的今天,我们对于园林施工的重视也到了空前的阶段。当联动相关客观因素上面进行分析,在开展园林施工的过程当中,可能会受到诸多因素的影响,由此不能采用传统的方式来进行管理,尤其是在对于工程进行造价管理的层面之上,由于园林施工本身与自然环境以及社会效益的整体恢复具有巨大的关系,由此进行动态造价的管理本身也是非常可行的。本文主要针对当前园林施工过程当中造价管理问题开展针对性分析,并且提改进的相关建议。 相似文献
6.
7.
本研究通过对PEG6000模拟干旱以及机械受损等方法胁迫博落回,采用HPLC方法检测博其根中原阿片碱、别隐品碱、血根碱、白屈菜红碱的含量,结果 30%PEG6000模拟干旱以及机械受损均可使博落回根中终产物生物碱血根碱、白屈菜红碱含量上升,中间产物原阿片碱、别隐品碱含量下降;且血根碱、白屈菜红碱合成基因DBOX、P6H表达量上调;用实时荧光定量RT-PCR检测生物碱合成相关基因的表达量,血根碱、白屈菜红碱合成基因DBOX、P6H表达量上调。适当干旱以及机械受损有利于博落回根中血根碱、白屈菜红碱积累,为其在干旱、石漠化地区种植以及在种植过程中结合家畜喂养提供理论依据。 相似文献
8.
为了研究不同小麦品种萌发期的耐盐性,为小麦萌发期耐盐性鉴定提供快速、准确的鉴定方法和理论依据。本研究以40个冬小麦品种为试验材料,通过主成分分析法(PCA)与神经网络自组织映射(SOM)聚类分析法,研究盐胁迫对40个小麦品种萌发期各项形态指标的影响。主成分分析法结果表明,发芽势、发芽率、最长根长、第一片叶长及胚芽鞘长在PCA下载荷量最大;根据SOM聚类分析结果,‘德抗961’等4个小麦品种属于高度耐盐品种,‘济麦22’等14个小麦品种属于耐盐性品种,‘济麦20’等16个品种属于中等耐盐性品种,‘鲁麦21’等6个小麦品种属于盐敏感性品种。发芽势、发芽率、最长根长、第一片叶长、胚芽鞘长能够作为萌发期小麦耐盐性筛选的主要评价指标,并且结合主成分、SOM聚类分析方法进行小麦萌发期耐盐性鉴定更为科学、方便。 相似文献
9.
水库蓄水分为常规运用蓄水和初期蓄水,常规蓄水时受来水、用水的限制,而初期蓄水是对新建工程的试验,还将受到工程因素的影响。水库蓄水涉及来水、用水和工程问题,因此,识别蓄水影响因素,协调好来水、用水与蓄水,分配水库的供、蓄水量,明确蓄水风险,制定合理的蓄水方案至关重要。基于此,本文针对水库蓄水影响因素和蓄水方案、蓄水风险等问题,在阅读前人文献的基础上,梳理国内外各学者对此问题的理论及实践研究、探讨其未来研究重点,以期为后续的水库蓄水研究提供参考。 相似文献
10.
基于部首嵌入和注意力机制的病虫害命名实体识别 总被引:1,自引:0,他引:1
为了解决农业病虫害命名实体识别过程中存在的内在语义信息缺失、局部上下文特征易被忽略和捕获长距离依赖能力不足等问题,以农业病虫害文本为研究对象,提出一种基于部首嵌入和注意力机制的农业病虫害命名实体识别模型(Chinese agricultural diseases and pests named entity recognition with joint radical embedding and self attention, RS-ADP)。首先,该模型将部首嵌入集成到字符嵌入中作为输入,用以丰富语义信息。其中,针对部首嵌入设计了3种特征提取策略,即卷积神经网络(Convolutional neural network, CNN)、双向长短时记忆网络(Bidirectional long short term memory network, BiLSTM) 和CNN-BiLSTM;其次,采用多层不同窗口尺寸的CNNs层提取不同尺度的局部上下文信息;然后,在BiLSTM提取全局序列特征的基础上,采用自注意力机制进一步增强模型提取更长距离依赖的能力;最后,采用条件随机场(Conditional random field, CRF)联合识别实体边界和划分实体类别。在包含11个类别和24715条标注样本的农业病虫害自制语料上进行了实验。结果表明,本文模型RS-ADP在该数据集上精确率、召回率和F1值分别为94.16%、94.47%和94.32%;在具体实体类别上,RS-ADP在作物、病害、虫害等易识别实体上F1值高达95.81%、97.76%和97.23%。同时,RS-ADP在草害、病原等难以识别实体上F1值仍保持86%以上。实验结果表明,本文所提模型能够有效识别农业病虫害命名实体,其识别精度优于其他模型,且具有一定的泛化性。 相似文献