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采用喷雾法研究了新型双酰胺类化合物HNPC-A102对蓟马的田间防治效果。田间药效试验结果表明:30~60 g a.i./hm2剂量下,药后1 d,HNPC-A102对茄子蓟马防效达86%以上,与同等剂量对照药剂溴氰虫酰胺相当;药后8 d,HNPC-A102对茄子蓟马防效达95%以上,溴氰虫酰胺防效均不足35%;药后13 d,HNPC-A102对茄子蓟马仍保持89%~95%的防治效果。HNPC-A102能够有效防治蓟马,且速效性及持效性好,对作物安全,具有进一步研究开发价值。 相似文献
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[目的]验证叶菌唑对小麦病害的生物活性和防效。[方法]室内活性测定和大田试验方法,测定叶菌唑对小麦赤霉病菌、小麦白粉病菌和小麦锈病的活性。[结果]室内活性测定结果表明:叶菌唑对小麦赤霉病菌、小麦白粉病菌和小麦锈病有优异的杀菌活性,其EC50值分别为0.101、1.08、1.21 mg/L,活性高于对照药剂己唑醇和三唑酮。田间小区试验结果表明,叶菌唑在30~90 g a.i./hm2的处理剂量下,施药1~2次,对小麦白粉病具有较好的防治效果,防效在85.72%~96.09%之间。[结论]为叶菌唑防治几种小麦病原菌的大田防治提供了剂量筛选依据。 相似文献
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对不同成像条件下拍摄的硬币图像进行配准是硬币表面缺陷算法的前置任务。然而,基于互信息的传统多模态配准方法速度慢、精度低,现有的通过基于深度学习的单应性矩阵预测方法实现的图像配准只适用于单模态的任务。为此,提出一种基于深度学习的适用于多模态硬币图像的单应性矩阵预测方法,进而使用预测的单应性矩阵完成图像配准。首先,使用单应性矩阵预测层预测输入图像对间的单应性矩阵,使用单应性矩阵对待配准图像进行透视变换;然后,使用图像转换层将透视变换后的待配准图像和目标图像映射到同一域,图像转换层可在推理时去除从而减少推理时间;最后,计算同一域下的图像间的损失,并进行训练。实验表明,该方法在测试集上的平均距离误差为 3.417 像素,相较于基于互信息的传统多模态配准方法 5.575 像素的平均距离误差降低 38.71%。且配准单对图像耗时为 17.74 ms,远低于基于互信息的传统多模态配准方法的 6 368.49 ms。 相似文献
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针对目前可以直接处理原始点云数据的深度学习网络PointNet,忽略了点与点之间的拓扑关系和全局特征信息单一的缺陷,提出一种基于动态图卷积和离散哈特莱转换(DHT)差异性池化的点云数据分类分割网络。首先,设计动态图卷积模块构建局部邻域图结构,通过图卷积网络获得点与点之间的位置关系,同时采用动态更新图结构的方式,增强网络表征能力;然后,通过离散哈特莱转换将特征转换到指定维度;最后,通过最大池化和平均池化并联通道获得全局特征。实验结果证明:提出的网络模型与PointNet网络模型在同样的数据集和评价标准上对比,点云分类任务上总体精度提高2.6个百分点,部件分割任务平均交并比(mIoU)提高4.1个百分点,场景语义分割任务mIoU提高8.6个百分点。通过运用该网络模型能有效提升点云数据分类分割的准确率,同时该网络具有更强的鲁棒性。 相似文献