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研究了木霉菌(Trichoderma jw-1)、木霉菌(Trichoderma jw-2)及曲霉(Aspergillus xm.)在相同培养条件下,以纤维素为碳源产葡聚糖内切酶活力(CMC酶活)及滤纸酶活力(FPA酶活)的情况,并将其进行混合培养发酵,研究了不同菌系配比对CMC酶活及FPA酶活的影响。并以CMC酶活及FPA酶活作为指标,利用不同化学法处理玉米秸秆,对预处理条件进行了优化。结果表明:Trichoderma jw-1与Trichoderma jw-2组合产纤维素酶量最高,CMC酶活可达2.76 U/mL,FPA酶活可达1.52 U/mL;经10%NaOH预处理后,Trichoderma jw-1与Trichoderma jw-2的复合菌系降解秸秆效率最好,秸秆干粉失重率可达76.8%。 相似文献
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针对现有基于深度学习的轻量级边缘检测方法存在检测效果不佳的问题，本文提出一种细粒度级多尺度特征表示的轻量级边缘检测方法——FMLED.首先，以细粒度方式提取图像多尺度特征，得到更细致并具有全局性的特征图；其次，对特征图进行上采样，得到不同阶段的中间边缘图；最后，使用学习滤波器为每个像素分配不同权重并融合中间边缘图特征，使生成的边缘更加清晰准确.本文方法可用于任何边缘检测任务，而无需进行预训练或微调；并以较小的模型复杂度产生优质边缘.在BIPED、BSDS500和NYUD 3个数据集上的实验结果表明，FMLED框架在不增加计算负载的情况下，可以得到更高质量的边缘. 相似文献
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