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玉米种质资源苞叶相关性状鉴定及综合评价
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作者 麻一博 贾晓艳 +4 位作者 刘亚捷 杨中哲 赵永锋 郭晋杰 祝丽英 《植物遗传资源学报》 CAS CSCD 北大核心 2023年第6期1568-1579,共12页
以220份玉米自交系为材料,通过两年两点田间试验对6个苞叶相关性状进行鉴定,利用遗传多样性分析、主成分分析、聚类分析和逐步回归分析进行苞叶性状的综合评价与评价指标筛选。结果表明:供试自交系苞叶相关性状的变异系数为13.41%~51.7... 以220份玉米自交系为材料,通过两年两点田间试验对6个苞叶相关性状进行鉴定,利用遗传多样性分析、主成分分析、聚类分析和逐步回归分析进行苞叶性状的综合评价与评价指标筛选。结果表明:供试自交系苞叶相关性状的变异系数为13.41%~51.79%,遗传多样性指数为1.71~2.08,遗传变异丰富。主成分分析将6个性状转化为3个主成分,其累积贡献率为86.674%,第1主成分主要和苞叶干重、苞叶长度有关;第2主成分和第3主成分主要与苞叶包裹度和苞叶层数有关。220份自交系综合评价D值范围为0.161~0.728,其中101314的D值最高,7026B的D值最低。聚类分析将220份自交系划分为3类,其中第I类有62份自交系,其苞叶层数少、苞叶短且窄、干重和包裹度低。逐步回归分析表明苞叶长度、宽度和包裹度3个性状可作为玉米种质苞叶性状综合评价的关键指标。以上结果为适宜籽粒机收玉米种质资源的精准鉴定提供了理论参考。 展开更多
关键词 玉米 种质资源 苞叶性状 聚类分析 综合评价
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清代扬州园林中的皇家气质探析 被引量:1
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作者 赵兵 刘亚捷 《中国名城》 2018年第10期59-65,共7页
扬州园林从分类上虽从属于江南园林,但在风格上却兼具了"北雄"、"南秀"的特点。在这种皇家气质形成的背后,有着复杂的政治与经济原因。关于扬州园林,虽然此前已有诸多专家、学者进行了剖析,但大多是从地域特点、材... 扬州园林从分类上虽从属于江南园林,但在风格上却兼具了"北雄"、"南秀"的特点。在这种皇家气质形成的背后,有着复杂的政治与经济原因。关于扬州园林,虽然此前已有诸多专家、学者进行了剖析,但大多是从地域特点、材料技术、空间布局、苏州与扬州园林的对比等方面进行研究分析,还未有人对扬州园林的皇家气质进行分析探究。从扬州园林中皇家气质的形成原因着手,分别从山石、建筑、水体、植物等园林四要素的角度对扬州园林中的皇家气质作深入的探究挖掘与全面的总结。 展开更多
关键词 清代 扬州园林 皇家气质 园林要素 南巡
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中华民族的爱国主义传统与伟大的爱国诗人屈原
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作者 刘亚捷 《理论学习与探索》 1998年第2期51-52,共2页
中华民族的爱国主义传统与伟大的爱国诗人屈原刘亚捷中华民族是一个富于爱国主义传统的民族。千百年来爱国主义塑造着中华民族的精神品格和道德风貌,鼓舞、激励着中华儿女为民族的生存、发展而前仆后继,奋斗不息。在中华民族走向现代... 中华民族的爱国主义传统与伟大的爱国诗人屈原刘亚捷中华民族是一个富于爱国主义传统的民族。千百年来爱国主义塑造着中华民族的精神品格和道德风貌,鼓舞、激励着中华儿女为民族的生存、发展而前仆后继,奋斗不息。在中华民族走向现代化的今天,我们更需要继承和发扬爱国... 展开更多
关键词 爱国主义传统 爱国诗人 屈原 华民族 楚国 《离骚》 黄河流域 楚怀王 贵族集团 民族爱国主义
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关于深入开展反腐败斗争的几点思考
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作者 刘亚捷 《理论学习与探索》 1996年第3期60-62,共3页
关于深入开展反腐败斗争的几点思考刘亚捷对于反腐败斗争,党中央的态度是坚决的,目标是明确的,但是反腐败斗争的形势依然严峻,顶风作案者仍大有人在,据统计95年查办的贪污案件中,发生在93年以来的约占96%,主要领导干部腐... 关于深入开展反腐败斗争的几点思考刘亚捷对于反腐败斗争,党中央的态度是坚决的,目标是明确的,但是反腐败斗争的形势依然严峻,顶风作案者仍大有人在,据统计95年查办的贪污案件中,发生在93年以来的约占96%,主要领导干部腐败导致整个班子烂掉,尤其是有的领导... 展开更多
关键词 反腐败斗争 领导干部 深入开展 腐败分子 地方保护 人民群众 社会主义精神文明 廉洁自律 腐败现象 发展经济
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基于Transformer双线性网络的细粒度图像分类方法
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作者 向旭宇 刘亚捷 +1 位作者 曾彬 谭云 《华中科技大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第2期84-89,共6页
为了改进在细粒度图像分类过程中类别差异难以提取的问题,提出了一种基于Transformer双线性网络的细粒度网络分类优化方法(BT-Net).首先,将输入图像通过不同卷积处理成不同长度的二维向量;然后,构建重复次数不同的编码器;最后,双网络分... 为了改进在细粒度图像分类过程中类别差异难以提取的问题,提出了一种基于Transformer双线性网络的细粒度网络分类优化方法(BT-Net).首先,将输入图像通过不同卷积处理成不同长度的二维向量;然后,构建重复次数不同的编码器;最后,双网络分支将图像表示为来自两个Transformer的特征集合,得到更加丰富的互补特征信息,从而提高细粒度分类的精度.实验结果表明:在CUB-200-2011,Cars196和Stanford Dogs数据集中,BT-Net分类准确率分别为89.4%,92.5%,94.8%,优于已有的双线性卷积神经网络. 展开更多
关键词 细粒度 特征融合 图像分类 双线性 TRANSFORMER
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