5%甲维盐SC防治芋头斜纹夜蛾田间药效试验

芋头斜纹夜蛾,属鳞翅目,夜蛾科,学名Prodenia litura(Fabricius),为间歇性大暴发的杂食性食叶害虫.以幼虫啃食叶片为主,初孵幼虫群集一起,在叶背取食叶肉,残留上表皮或叶脉,出现筛网状花叶,后分散为害,可把整株叶片吃光,造成芋头枯死,严重时可将全田作物吃光.为了提高芋头用药水平,减少农药使用量,确保安全用药,特进了本试验,现将试验结果小结如下。     

保护气体对焊接工艺及其性能的影响

采用WER110S-G焊丝,匹配98%Ar+2%O_2、80%Ar+20%CO_2及CO_2气体进行保护焊接试验,同时检测了其焊缝的性能。结果表明:当采用98%Ar+2%O_2时,平板堆焊工艺性能尚可,但在坡口中室温条件下起焊时,电弧易产生飘移,焊缝高而窄,成形不太理想;采用80%Ar+20%CO_2及CO_2时,焊接工艺性能均较好,前者焊缝中C,Mn,Ti元素含量较高,焊缝强度及韧性均较高。     

西安市南三环—长安路立交方案研究

通过对西安市南三环一长安路节点处的系统研究,包括现状分析、规划分析、交通分析与预测,提出两种节点处立交设计方案,经对方案分析比较最终确定出最优方案,以期有效提高路网整体通行能力,缓解当地交通压力。     

赤泥改性生物炭修复铅污染土性能研究

土壤的重金属污染是制约社会可持续发展的重要环境难题，在“双碳”背景下，本文通过共热解制备赤泥改性生物炭(RMBC),研究RMBC对铅污染土的理化性质、修复效果和工程特性的影响。结果表明，RMBC可以增加铅污染土的pH值并降低其电导率(EC)值。RMBC的掺量越大pH值越高EC值越小。通过盐酸萃取浸出毒性发现随着RMBC掺入量和修复时间的增加土中Pb(II)浸出浓度越低，7%掺量的RMBC对重金属铅污染土的修复效果最好。此外，RMBC的掺入可以增加土体的密实度在一定程度上提高土的承载能力和抗渗能力。借助微观分析揭示了RMBC的修复机理包括络合作用、离子交换和沉淀反应。赤泥改性生物炭能够有效吸附-固定土中的重金属离子，并改良土体的相关性能，在污染修复和工程应用方面具有潜力。     

福州地铁综合监控系统信息安全研究

分析福州地铁综合监控系统需配置信息安全等保三级的需求,介绍福州地铁综合监控系统信息安全等保三级的设计思路,并提出福州地铁综合监控系统信息安全等保三级可采取的安全措施。     

全轮驱动重型商用车动力传动系布置分析

文章通过某全轮驱动重型商用车动力传动系统的布置、计算和校核,说明该类车型的布置设计和优化。提供了该类车型动力传动系开发的思路和方法,以及设计流程和关键因数,以期提高所开发车型的设计质量,缩短研发周期和降低研发成本。     

健康饮食推荐:有助“净化”血管的食物

正人体在新陈代谢过程中会不断产生"废物",常见的如氨类、肌肝、尿素氮等,另外还包括从不洁空气中(汽车尾气、香烟等)会吸入的大量有毒有害气体和微粒。尽管人体内部具有一定清除自身"毒素"、净化血液的能力,但当体内废物积蓄过多或机体解毒排污功能减弱时,废物就不能有效地按时排出。研究表明,科学地选择如下食物,有助于排出人体产生多种"毒素"。绿叶蔬菜绿叶菜多为碱性,可以中和饮食中糖、肉、蛋及代谢中产生的过多的酸性物质,使体液保持弱碱性,从而清除血中的有毒物。常食蔬菜可选萝卜叶、青菜、油菜叶、菠菜、芥蓝、大白菜、胡萝卜、菜花、甘蓝等。粗粮常吃红薯、土豆、玉米、荞麦等粗粮有助于保持大便的通畅,使体内毒物不会久滞肠道。粗粮中含有许多细粮或精加工食品所欠缺的特殊的维生素和矿物质。这些营养素有助于调节肠胃内环境,易为人体吸收并提高抗病力免疫功能。水果或果汁可选食柠檬、     

基于DBSCAN算法的城市交通拥堵区域发现

现阶段我国车辆的数目不断增加,这必然会导致现有的交通条件等不再能够满足现在的交通状况。因时空数据蕴含丰富的信息,本文将通过分析车辆的时空轨迹数据,即GPS轨迹数据,并利用DBSCAN算法挖掘出城市中交通最拥堵的城市区域,再将得到的结果映射到城市路网上,使得相关部门能够清楚地了解问题,并制定一系列相应措施,如调整道路规划等,保证该区域的问题能够迅速得到解决。本文的实验结果清晰地标明了城市中具体的拥堵区域,本文下一步将根据城市拥堵区域的发现结果预测区域的下一次拥堵的时间。     

基于BP神经网络和模糊推理系统的短时交通流预测

本文研究短时交通流预测。短时交通流预测是智能交通系统研究和实践的必要基础。本文提出和建立了一个短时交通流量预测模型,该模型利用一个基于规则的模糊系统,非线性地组合BP神经网络模型和自适应卡尔曼滤波模型的交通流量预测结果,使得短时交通流量的预测结果更加准确可靠。该模型将传统方法和人工智能方法有机结合,一方面,利用人工神经网络强大的动态非线性映射能力,从而提高预测精度;另一方面,充分发挥卡尔曼滤波的静态线性稳定性,解决了单独使用BP神经网络进行预测时识别率不理想和可信度不高的问题。实验结果表明,本文提出的短时交通流预测模型具有较高的准确度和可靠度。