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基于PAM模型的我国棉花产业国际竞争力分析 总被引:2,自引:0,他引:2
探讨我国棉花产业相关政策及其对国际竞争力的影响。采用政策分析模型进行量化分析,同时结合中国棉花产业中棉花的采摘机械化程度、棉花质量等其他相关因素,进一步对中国棉花产业的国际竞争力进行定性分析。选用2006年—2015年相关数据,计算并分析私人价格、社会价格、偏离收入、可贸易投入成本、国内要素成本和利润等指标数据。结果表明:近些年来由于我国棉花产业相关的政策变化以及成本的大幅上升,棉农种植棉花的经济利益呈现出负利润的状态,同时我国棉花在国际棉花贸易市场上的竞争力正在逐渐减弱。 相似文献
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目的 探究新疆和田不同产地产地荒漠肉苁蓉中氨基酸组成特征,并对其进行营养价值评价。方法 采用氨基酸分析仪对荒漠肉苁蓉中氨基酸的组成与含量进行测定,通过氨基酸比值系数法对其进行营养价值评价,并对氨基酸的含量进行聚类热图分析。结果 7个产区荒漠肉苁蓉中至少含有16种氨基酸,总氨基酸含量范围为(26.716±0.065)~(38.597±0.109)mg/g,其中必需氨基酸、非必需氨基酸、药用氨基酸、儿童氨基酸、支链氨基酸、抗菌氨基酸和伯氨基氨基酸含量分别为(9.856±0.067 )~(13.794±0.044)、(16.860±0.015)~(24.803±0.105 )、(16.535±0.030)~(23.755±0.076)、(13.152±0.084)~(18.785±0.048)、(5.343±0.029)~(7.552±0.0643)、(3.160±0.009 )~(4.473±0.031)、(14.266±0.019 )~(21.310±0.101)mg/g;甜味氨基酸、鲜味氨基酸、苦味氨基酸、芳香族氨基酸的含量分别占总氨基酸含量的32.63%~35.26%、29.48%~34.20%、24.65%~29.77%、5.12%~8.74%;必需氨基酸/总氨基酸、必需氨基酸/非必需氨基酸含量的百分比、氨基酸评分系数分别为33.80~37.03%、51.06~58.80%、83.4~89.8;聚类热图按照氨基酸的含量将7个产地划分为2类。结论 新疆和田不同产地荒漠肉苁蓉的氨基酸含量丰富,氨基酸种类之间没有显著差异性,但是在氨基酸含量以及营养价值方面存在差异,就氨基酸而言,民丰县和洛浦县产地荒漠肉苁蓉中氨基酸含量较高。 相似文献
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介绍了申嘉湖高速公路嘉兴段应用软土加固新工艺Y形沉管灌注桩(简称Y形桩)处理高速公路桥头跳车的现场试验研究。通过桩身质量检测,高、低应变测试,竖向和水平向静载等试验,证明Y形桩的成桩质量可靠。从桩土荷载、孔隙水压力、表面沉降、分层沉降、水平位移等方面对监测断面进行了观测。综合分析表明,Y形桩处理桥头软基具有技术优越、经济合理等优点。 相似文献
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建立了UPLC-MS/MS法同时测定花椒中17种氨基酸和6种核苷的分析方法,并对不同产地的花椒样品进行主成分分析和聚类分析。样品经水提取后用超高效液相色谱-三重四级杆串联质谱仪测定,采用电喷雾电离源,多反应监测(MRM)模式检测,外标法定量。结果表明,17种氨基酸和6种核苷在各自的线性范围内线性良好,检出限为0.001 3~0.087 8μg/g,定量限为0.004 5~0.292 7μg/g;加标回收率为60.4%~120.4%,相对标准偏差(RSD)为0.6%~13.4%,操作方法简便快速,灵敏度和稳定性较好;14批次花椒样品中TAA在333.5~569.9 mg/kg之间,平均含量为451.3 mg/kg,其中S4氨基酸总量最高;氨基酸中精氨酸含量最高,平均含量为172.7 mg/kg,占TAA的38.3%;核苷总量在14.4~38.5 mg/kg之间,平均含量为27.7 mg/kg,其中S3核苷总量最高;核苷中尿苷含量最高,平均含量为21.6 mg/kg,占核苷总量的77.9%;通过主成分分析和聚类分析发现来自甘肃省陇南市西和县、甘肃省陇南市武都区、甘肃省天水市秦安区的花椒综合... 相似文献
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针对轻量化网络在目标检测中检测精度低的问题,提出了一种以MobileNet为基础网络的轻量级目标检测网络MobileNet-RFB-ECA。针对目标多尺度特性,采用基于轻量化扩充感受野模块(RFB)的特征金字塔网络结构增强网络对目标多尺度特性的适应性。与此同时,针对复杂注意力模块导致计算量大的问题,在主干特征提取网络添加有效通道注意力机制模块(ECA),提高卷积神经网络的性能。实验结果表明,相较于MobileNet,所提MobileNet-RFB-ECA在PASCAL VOC数据集和KITTI数据集上检测精度分别提高了4.2个百分点和15.4个百分点,模型大小分别为50.3 MB和48.5 MB,平均检测速度为34 frame·s-1。 相似文献
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行人轨迹预测能够有效降低行人轨迹突变造成的碰撞风险,在智能交通及监控系统等领域有着广泛应用。目前已有的研究大多利用无向图卷积网络对行人间的社会交互关系进行建模,这种方法缺少对行人隐藏状态关联性的考虑,容易产生行人间的冗余交互。针对这一问题,提出一种基于注意力机制和稀疏图卷积的行人轨迹预测模型(DASGCN),通过构建深度注意力机制,捕捉行人间运动隐藏状态的关联性,从而准确地提取行人运动状态特征。进一步提出自调节稀疏方法,减小冗余信息带来的运动轨迹偏差,解决行人密集无向交互的问题。将所提模型在ETH和UCY数据集上进行验证,其平均位移误差(ADE)和最终位移误差(FDE)分别达到0.36和0.63。实验结果表明,DASGCN对行人轨迹的预测能力要优于传统算法。 相似文献