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1.
本文以山东省农业管理干部学院为例,对高职农业院校绿色化学教学现状进行调查,并对调研情况进行了分析,指出在高职农业院校实施绿色化学教育的紧迫性、重要性,并对教学过程中进行绿色化学教育的实践进行了阐述。  相似文献   
2.
以平菇菌种上分离的细菌、真菌为研究对象,制备不同质液比的大蒜、乙酸乙酯提取液,采用抑菌圈法研究了大蒜提取液对平菇生产中的竞争性杂菌的抑制作用,采用菌丝生长速度法测定了大蒜提取液对平菇菌丝生长的影响。结果表明:以质液比1∶2提取48h的大蒜提取液对竞争性杂菌的抑制效果明显,在加入1%(质液比1∶2)提取液pH 8~9培养基上既不影响平菇菌丝生长,又能较好地抑制各类杂菌。  相似文献   
3.
以黄瓜品种腾达为试材,研究了沼气肥在日光温室黄瓜生产中的最佳施用技术与效果。结果表明:施用沼气肥(沼渣和沼液)后,黄瓜病虫害发生减轻,增产效果明显,表现出较强的抗性。其中以基施沼渣和高钾三元复合肥、追施沼液和叶面喷施沼液使用效果最佳,黄瓜生长势增强,瓜条美观,平均单瓜重(311.7±3.78)g,折666.7m2产量为(21 930.3±111.2)kg,比对照增产19%。  相似文献   
4.
由于苹果树叶片病害图像背景复杂、病斑形态多样,苹果树叶片病害的检测一直是一项具有挑战性的任务。传统的苹果树叶片病害检测方法严重依赖于果农经验和特定领域的专家,步骤复杂且低效,并很容易导致病害的误判和漏判。为解决该问题,基于深度学习技术对苹果树叶片病害特征进行自适应学习和提取,提出一种基于集成学习的苹果树叶片病害检测方法。该算法基于不同的模型,在处理不同的数据集上呈现出各自的特性,充分利用了模型间的优势互补,使用非极大值抑制算法将YOLOv5和EfficientDet模型进行集成,进一步提高模型特征提取能力并且增强了模型的检测能力。结果表明,该方法在不增加延迟的情况下,能有效提高3种苹果树叶片病害的检测效果,平均精度可达73.4%,相比于单个YOLOv5和EfficientDet模型分别提高了3.0%、4.8%。集成后的算法具有更好的特征提取能力,可以提取到更多的病害特征信息,并且较好地平衡了模型的识别精度与模型复杂度,可为田间环境下苹果树叶片病害识别提供参考。  相似文献   
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