施用沼液对辣椒生长及品质的影响

以沈丰2号辣椒为试材,分别施用25%、50%、75%和原液4种浓度沼液,研究不同配比浓度沼液的施用对辣椒生长及品质的影响。结果发现,随着沼液浓度的增加,辣椒的株高、茎粗、干鲜质量、单果质量、叶绿素含量、维生素C含量、可溶性糖含量及有机酸含量等生长生理指标与对照比均有所提高,且呈先上升后下降的趋势。在整个栽培过程中,不同时期施用不同配比的沼液可有效提高辣椒生长势及品质,其中,苗期施用配比浓度为75%沼液更能够起到显著的壮苗作用,果期施用沼液原液可以显著提高辣椒果实的品质;生长期施用配比浓度为25%沼液的植株在生长势方面显著优于其他配比浓度处理。结果表明,25%在苗期及果期虽然不是效果最佳的,但是在整个栽培管理过程中对辣椒的生长及品质都起到了显著的促进作用,是最适宜的施用配比浓度。

基于数据流图和混合网络模型的智能合约漏洞检测

智能合约控制着区块链上巨额资产的流动,因此确保其安全性至关重要。基于此,提出一种基于数据流图和混合深度学习模型的方法,即DFG-HDP,用于检测智能合约的漏洞。该方法首先对智能合约源码进行清洗和变量规范;其次从源码中提取数据流特征,将其与源码结合作为输入;最后将不同的词嵌入模型与不同的深度学习模型结合,对输入进行学习检测。实验结果表明,该方法在智能合约漏洞检测中的F1值高达89.90%,优于之前的漏洞检测方法CBGRU。这一结果证明了该方法的有效性和优越性。