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菜心菜薹发育生理研究进展 被引量:3
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作者 张帅威 周晓霞 +2 位作者 梁雯雯 陈日远 宋世威 《中国瓜菜》 CAS 北大核心 2023年第5期8-15,共8页
菜心是一种典型的菜薹类蔬菜,也是华南地区特产和重要的蔬菜。菜薹是菜心的产品器官,其发育状况决定了菜心的产量和品质。近30年来菜心的菜薹发育生理研究取得了重要进展。就菜心花芽分化和菜薹发育规律,以及植物激素和环境因子(温度、... 菜心是一种典型的菜薹类蔬菜,也是华南地区特产和重要的蔬菜。菜薹是菜心的产品器官,其发育状况决定了菜心的产量和品质。近30年来菜心的菜薹发育生理研究取得了重要进展。就菜心花芽分化和菜薹发育规律,以及植物激素和环境因子(温度、光照、水分、矿质营养、土壤条件、重金属)对菜薹发育的影响机制进行了综述,并对未来的研究方向进行了展望。 展开更多
关键词 菜心 菜薹发育 花芽分化 环境因子 激素
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土壤调理剂(田美乐)对菜心生长、品质及土壤理化性状的影响
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作者 张帅威 陈文 +3 位作者 孙光闻 刘厚诚 陈日远 宋世威 《农业科学》 2021年第4期253-259,共7页
为探讨并应对土壤连作障碍对叶菜的不良影响,本试验以菜心为材料,以喷清水为对照(CK),土壤调理剂(田美乐)分别稀释500倍(T1)、1000倍(T2)、1500倍(T3)等量喷施土壤,研究不同稀释倍数对菜心产量、品质、土壤理化性状和植株养分吸收的影... 为探讨并应对土壤连作障碍对叶菜的不良影响,本试验以菜心为材料,以喷清水为对照(CK),土壤调理剂(田美乐)分别稀释500倍(T1)、1000倍(T2)、1500倍(T3)等量喷施土壤,研究不同稀释倍数对菜心产量、品质、土壤理化性状和植株养分吸收的影响。结果表明,喷施500倍和1000倍的土壤调理剂处理促进了菜心的生长,喷施1000倍和1500倍的处理提高了菜心的营养品质;喷施土壤调理剂提高了土壤pH值、降低了EC值,并改善了土壤的物理性状。综合来看,喷施1000倍土壤调理剂的T2处理最适合菜心,并且此处理提高了植株的矿质养分含量。 展开更多
关键词 菜心 土壤调理剂 生长 品质 土壤性状
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新发展格局下中国农村经济发展战略新定位 被引量:1
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作者 张帅威 《南方论刊》 2021年第6期21-24,共4页
建党百年来中国农村的经济发展取得历史最高的成就,改革开放以来中国农村经济发展经历了多重质变。在新发展格局的发展契机下,农村经济应该寻找到新的战略定位,探索如何扩大农村居民消费能力从而促进“双循环”发展格局尤其是促进国内... 建党百年来中国农村的经济发展取得历史最高的成就,改革开放以来中国农村经济发展经历了多重质变。在新发展格局的发展契机下,农村经济应该寻找到新的战略定位,探索如何扩大农村居民消费能力从而促进“双循环”发展格局尤其是促进国内大循环,具备实质性意义;探索农村经济发展如何跟上新时代脚步,如何在经济发展新常态中运用新发展理念在建成新发展格局实践中达到历史发展新高度,具备时代意义。 展开更多
关键词 新发展格局 农村经济 农村经济改革 国内大循环
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遇见书籍 展望未来
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作者 张帅威 《河南电力》 2024年第3期75-75,共1页
2022年我新入职时,面对转变身份、学习业务、适应岗位等诸多挑战,面对真真切切摆在我面前且亟待解决的各种问题,由于缺乏经验,我经常到处“求援”,手忙脚乱。十分幸运,我遇到了单位求是文化馆举办的“遇见”读书会,找到了自己的第一份... 2022年我新入职时,面对转变身份、学习业务、适应岗位等诸多挑战,面对真真切切摆在我面前且亟待解决的各种问题,由于缺乏经验,我经常到处“求援”,手忙脚乱。十分幸运,我遇到了单位求是文化馆举办的“遇见”读书会,找到了自己的第一份归属感。刚参加读书会时,了解到要写读书心得,我再次感到压力。怀着复杂的心情,我认真地翻开许倬云先生的《万古江河》一书。许倬云先生的这本书不仅描绘了波澜壮阔的中华文明,而且也搭建了沟通古今中外的桥梁,让人跨越数千年历史云烟目击人类智慧的初现与文化发展。初始的一周我看了两三次,便在阅读过程中发现一些有趣的事。 展开更多
关键词 读书心得 展望未来 读书会 人类智慧 归属感 中华文明 新入职 文化馆
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面向肺结节多语义特征分类的不确定性多任务损失方法 被引量:1
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作者 张帅威 冯旭鹏 +1 位作者 刘利军 黄青松 《光电子.激光》 EI CAS CSCD 北大核心 2021年第1期47-55,共9页
肺结节的早期诊断对后续的治疗非常重要。 尽管深度学习方法在肺结节良恶性分类等任务中取得了良好的结果,但是这些方法没有提供有意义的诊断功能,导致获得的结果缺乏客观性。越来越多的研究者引入了肺结节的其他语义特征来解决这个问题... 肺结节的早期诊断对后续的治疗非常重要。 尽管深度学习方法在肺结节良恶性分类等任务中取得了良好的结果,但是这些方法没有提供有意义的诊断功能,导致获得的结果缺乏客观性。越来越多的研究者引入了肺结节的其他语义特征来解决这个问题,但是多个语义特征的引入会造成模型的负迁移。为了解决肺结节多个语义特征之间同步共享知识的程度不 同造成的负迁移问题。本文提出一种基于不确定性多任务损失的深度学习模型,对肺结节的9个语义特征(精细度,内部结构,钙化,球形度,边缘,分叶征,毛刺征,纹理,恶性程度)进行分类,通过每个任务的同质不确定性来权衡多个损失函数的权重。我们在基准数据集LIDC-IDRI上验证了该方法,本文提出的模型在恶性程度上的分类准确率为93.6%,ROC曲线下面积为95.5%,查全率为84.6%,特异性为94.5%。我们的模型通过肺结节多个语义特征共享知识的程度不同进而改变多个语义特征相对权重提高了恶性程度的分类性能。 展开更多
关键词 多任务 肺结节 卷积神经网络 深度学习 损失函数
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