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[目的]探讨甲霜·锰锌和中生菌素与烟草专用肥混合施用对烟草的应用效果。[方法]调查田间烟草病害的发生和农艺性状以及测定其产量品质。[结果]药肥混用可有效降低和推迟烟草黑胫病和青枯病的发生,增强烟株长势,提高产量和改善品质。其中较好的药肥混用方式为40%作基肥、60%作追肥,施用量为50 kg/667m~2,药后60、90 d对黑胫病和青枯病的防效分别达95.65%和69.53%,63.24%和85.32%,产量提高11.99%。[结论]生产上建议药肥混用且提高追肥的施用比例。 相似文献
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198.
基于一次二阶矩方法研究可靠性指标的求解策略,利用悬臂梁结构进行可靠性指标的迭代计算,通过优化算例的结果表明:公差将极大影响结构的可靠性,应在设计阶段确定结构设计参数的最佳尺寸及合理公差。 相似文献
199.
为明确狼毒制剂及其复配剂对豌豆蚜的触杀效果,采用点滴法,测定了70%吡虫啉水分散粒剂、40%乐果乳油、1.8%阿维菌素乳油、1.6%狼毒素水乳剂4种单剂以及狼毒素与其他3种药剂的复配剂对豌豆蚜成蚜的杀虫活性。结果表明,供试药剂中,70%吡虫啉水分散粒剂的触杀效果最好,1.6%狼毒素水乳剂的触杀效果最差。在1.6%狼毒素水乳剂与3种药剂的复配剂对豌豆蚜的触杀效果明显比单一药剂的触杀效果好。随着复配药剂浓度比的增大,3种复配剂的联合毒力对豌豆蚜的触杀效果均呈逐渐增强的趋势。 相似文献
200.
随着社交媒体的发展,用户之间的关系网络对于社交媒体的分析有很大的帮助。因此,该文主要研究用户好友关系检测。以往的关于用户好友关系抽取的研究主要基于社交媒体上的结构化信息,比如其他好友关系,用户的不同属性等。但是,很多时候用户本身并没有大量的好友信息存在,同时也不一定有很多确定的属性。因此,我们希望基于用户发表的文本信息来对用户关系进行预测。不同于以往的潜在好友推荐算法,该文提出了一种基于注意力机制以及长短时记忆网络(long short-term memory,LSTM)的好友关系预测模型,将好友之间的评论分开处理,通过分析用户之间的评论来判断是否具备一定的好友关系。该模型将好友双方信息拼接后的结果作为输入,并将注意力机制应用于LSTM的输出。实验表明,用户之间的评论对于好友关系预测确实有较大的实际意义,该文提出的模型较之于多个基准系统的效果,取得了明显的提升。在不加入任何其它非文本特征的情况下,实验结果的准确率达到了77%。 相似文献