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通过盆栽试验,探讨了石灰性褐土上氮与钾肥配施对莴笋(Lactuca sativa L. var. angustana Irish)产量和品质的影响。结果表明:单施适量氮肥对莴笋有一定的增产作用,但当每kg土氮用量超过0.30g时,反而导致减产。在施用氮肥的基础上配施钾肥,不仅能显著地提高莴笋产量,而且能明显减少施氮对品质造成的不利影响,氮、钾之间表现出良好的交互作用。 相似文献
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湖北神农架地区南华系大塘坡组属于间冰期沉积,目前对其沉积地层及古环境等方面的认识有限。在神农架地区南华系大塘坡组野外调查的基础上,利用元素地球化学分析测试资料,系统研究了该地区大塘坡组古环境特征及其对油气勘探的意义。CaO/(CaO+Fe)、Sr/Ba、Rb/K、K/Na值表明神农架地区大塘坡组沉积水体盐度整体为中—低盐度,其中大九湖剖面沉积水体盐度比宋洛剖面沉积水体高。氧化-还原性敏感元素相关参数V/(V+Ni)、Ni/Co、Ceanom值研究表明,神农架地区南华系大塘坡组沉积于弱氧化—弱还原水体。CIA、ICV、Sr/Cu、Sr/Ba、Rb/Sr、Mg/Ca值和Sr含量等研究表明,神农架地区大塘坡组沉积期属于温暖湿润气候环境。总有机碳(TOC)、古生物资料以及Cu和Ba含量综合分析表明神农架地区大塘坡组沉积期温暖湿润气候以及合适的水体条件,为藻类的大量繁殖提供了优越的环境,并为大塘坡组优质烃源岩的发育提供了充足的有机质来源。 相似文献
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为了解决藻类分类识别中人工选取特征困难的问题,提出了一种基于深度学习的藻类分类识别方法。首先,对训练和测试样本集数据进行处理,得到所需数据的格式;其次,研究各种深度学习模型,理解卷积层、全连接层等的作用,基于Caffe设计深度学习网络模型;最后,根据设计的深度学习网络模型,比较各个模型的性能,得到最好的模型。实验结果表明,使用该方法做藻类分类,优于张松等基于视觉词包模型训练SVM分类器的方法,得到比较理想的效果。 相似文献
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航天器试验数据具有大数据特征,对于航天器研制中所做的评价和决策具有至关重要的作用。为实现航天器试验数据的高效且有效采集、存储、处理、分析和应用,提高航天器研制水平,分析了航天器试验数据的典型特征;借助大数据技术成果构建了用于航天器试验的大数据系统,描绘了系统部署位置,基于Hadoop、Flume、Kafka、MongoDB、HDFS、Spark Streaming、Presto、Kylin等技术构建了由数据采集层、数据存储层、数据处理层、数据分析层、数据访问层和数据应用层共6层构成的系统架构,阐述了系统各层的主要技术实现途径;探讨了系统在实时监测、健康评估、试验有效性评价、可靠性评估与寿命预测、发现知识、虚拟试验等方面的典型应用与展望。 相似文献
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为了准确、迅速地计算或校核齿轮的承载能力,积极采用推广国际标准,我院开展了机械设备中大量使用的通用件——齿轮的承载能力计算机软件的研制。本软件是根据ISO/DP6336—1980年9月第二稿提供的对大多数使用场合足够精确的B法编制的。经过60多对齿轮强度计算、验证,效果很好。为此,冶金部设备制造总局曾发出推广应用此程序的通知。 相似文献