早熟结球白菜新品种浙研5号的选育及其种植技术

浙研5号是桐乡绿禾农业科技开发有限公司以自交不亲和系TW-6-2-6-5为母本,以自交不亲和系JC-3-5-6-3为父本杂交后选育而成的早熟结球白菜一代杂种。该品种播种后55~60 d采收,植株生长习性直立,叶球为筒形,中肋颜色白,叶色绿,叶形近圆,植株高40 cm,开展度40~45 cm,叶全缘;球心叶黄,球高30.0 cm,叶球横径15 cm,单球净重约1.40 kg,667 m^(2)产量为4660.0 kg;耐热,耐湿,高抗病毒病,中抗霜霉病。该品种适宜在浙江、江苏、安徽及其相似生态区夏季作苗用型白菜,秋季作结球白菜栽培。

嘉兴地区秋季菜薹品种比较试验

随着生活水平的逐渐提高,人们对高品质菜薹的需求也在逐渐增强。为筛选出适宜嘉兴地区种植的菜薹品种,对11个菜薹品种的农艺性状、产量及品质进行了对比。结果表明:青苔305、青苔105、大种80天、玉田3号的产量较高,分别为12733.33、14200.00、12219.05、9857.14 kg/hm^(2);外观特性及品质等方面也具有明显优势,符合嘉兴地区市场的消费习惯,具有较高的推广价值。

中晚熟菜薹新品种青苔305的选育及栽培技术要点

青苔305是浙研农业(杭州)有限公司以雄性不育系203为母本,以自交不亲和系205为父本配制而成的中晚熟菜薹一代杂种。植株生长习性直立,生长势较强,基叶卵圆形,叶色油绿;主薹较粗,油绿,薹长18.6 cm,单薹质量101.7 g,薹质清脆爽口,细腻甜糯,商品性较好;菜薹整齐,侧薹萌发能力强,延续采收时间长,适宜浙江、云南、广东、福建、湖北地区种植。

面向移动学习的课程设计和学习模式

设计有效的移动学习(m-Learning)课程和学习模式能够提高移动学习效率,使学习者真正受益于移动学习带来的学习便利。文章首先介绍了移动学习的相关研究和应用背景,然后从课程的内容设计、媒体设计、交互设计等方面提出适合移动学习的课程设计方法,并给出一个具体的设计实例,最后介绍了面向移动学习的几种典型学习模式。

融合注意力分支特征的甲烷泄漏红外图像分割

甲烷是现代化工业生产和社会生活的重要能源之一,实现其有效探测与分割对于及时发现甲烷泄漏事故并识别其扩散范围具有重要意义。针对红外成像条件下甲烷气体图像的轮廓模糊、泄漏的甲烷气体与背景对比度较低、形状易受大气流动因素影响等问题,本文提出一种融合注意力分支特征的红外图像分割网络(Attention Branch Feature Network,ABFNet)实现甲烷气体泄漏探测。首先,为增强模型对红外甲烷气体图像的特征提取能力,设计分支特征融合模块将残差模块1和残差模块2的输出特征与残差模块3以逐像素相加的方法融合,获取红外甲烷气体图像丰富细致的特征表达以提高模型识别精度。其次,为进一步加快模型的推理速度,将标准瓶颈单元中的3×3卷积替换为深度可分离卷积,大幅度减少参数量达到实时检测甲烷气体泄漏。最后,将scSE注意力机制嵌入到分支特征融合模块,更多地关注扩散区域边缘和中心语义信息以克服红外甲烷气体轮廓模糊对比度低等问题提高模型的泛化能力。实验结果表明,本文提出的ABFNet模型AP50@95、AP50、AP60定量分割精度分别达到38.23%、89.63%和75.33%,相比于原始YOLACT模型分割精度,分别提高4.66%、3.76%和7.04%,推理速度达到34.99帧/s,满足实时检测需求。实验结果验证了本文算法对红外甲烷泄漏检测的有效性和工程实用性。

HIS中基于角色的用户登录权限分配研究

针对医院信息系统 (HIS)对不同登录用户赋予不同操作功能权限的安全机制要求 ,设计了一种基于角色的位映射权限控制算法 ,并利用Delphi5 .0及SQLServer2 0 0

基于多特征融合和Adaboost算法的图像检索

提出了一种多特征融合的图像检索方法。首先将图像进行分块,并提取分块主色,然后采用主色直方图作为图像的颜色特征。同时,提出采用Gabor小波描述图像的纹理特征,采用小波矩描述形状特征,最后将三种不同特征进行融合的检索方法。为了提高图像检索的准确度,提出Adaboost的相关反馈算法,在反馈过程中,Adaboost算法对特征进行降维,加快检索的速度。最后分别给出基于单一特征,特征融合和相关反馈方法的查准率和查全率,并对实验结果进行分析。

通用题库数据结构与组卷算法设计

题库的数据结构和组卷算法决定了题库的适用范围,该文根据不同课程试卷及其试题属性的构成,提出一种新的题库数据结构,并在分析组卷控制模型的基础上,对组卷算法进行详细设计。

基于BP神经网络和Bagging算法的入侵检测

提出基于Bagging算法集成BP神经网络的入侵检测方法。采用BP神经网络为分类器,以用户的网络连接行为为特征进行检测,为进一步提高BP神经网络的分类性能,采用Bagging算法对BP神经网络分类器进行加权投票。实验表明,提出的方法具有良好的检测性能。

智能组卷中组卷目标的满足性检查与处理

智能组卷是教育测量标准化、规范化的重要组成部分,但不符合题库条件的组卷目标会导致组卷失败。为此,提出一种组卷目标的满足性检查与处理模型,给出满足性检查的判定准则,对分解目标的满足性检查与调整进行算法设计,并利用Transact-SQL对其实现。实验表明,模型能够提高组卷的效率和成功率。

小型汉字库制作及汉字显示

介绍在西文环境下显示汉字中文信息及制作小型汉字库的原理及方法,同时给出了该方法的实现过程,并利用C语言对主要过程算法作描述,相关程序均在TurboC(Ver2.0)集成开发环境下编译通过.该实现方法无需中文环境支持,因此可以为用户节约资源,提高系统的运行速度和资源利用效率.

影响多媒体课堂教学效果的若干因素及对策分析

多媒体课堂教学效果受诸多因素影响,从多媒体教室、多媒体课程、多媒体课件、操作过程演示、多媒体上课时间等方面分析影响多媒体课堂教学效果的因素,给出相应解决策略.

自适应调控卷积与双路信息嵌入的城市街景实例分割

城市街道场景实例分割是无人驾驶不可忽略的关键技术之一,针对城市街景实例密集、边缘模糊以及背景干扰严重等问题,提出一种自适应调控卷积与双路信息嵌入的城市街景实例分割模型RENet.首先使用自适应调控卷积替代原有的残差结构,利用可变形卷积学习空间采样位置偏移量,提高模型对图像复杂形变的建模能力,同时对多分支结构进行通道混洗以加强不同通道间的信息流动,并应用注意力机制实现通道权重的自适应校准,提高模型对复杂场景下模糊、密集目标的分割精度;然后设计低维空间信息嵌入分支,对不同尺度特征图进行空间信息激励与重编码,在抽象语义特征中嵌入低维空间信息,提高模型轮廓分割准确性;最后引入高级语义信息嵌入模块,实现特征图与语义框的对齐,弥补特征图间语义与分辨率的差距,提高不同尺度下特征信息融合的有效性.在自建数据集上的实验结果表明,与原始YOLACT网络模型相比,RENet模型在复杂街道背景下的平均分割精度最高达到51.6%,提高了10.4个百分点;网络推理速度达到17.5帧/s,验证了该模型的有效性和在工程中的实用性.

“模拟电路”网络课程的设计与实现

根据“模拟电路”课程的特点和我院教育技术学专业的实际，提出“模拟电路”网络课程的设计理念，给出具体的设计和实现过程，对Internet环境下网络课程的实现方式进行了探索。

基于元认知的中小学教师教育技术培训

文章给出利用元认知方法进行中小学教师教育技术培训的方法和步骤,并对培训中需要注意的问题进行探讨。实践表明基于元认知方法进行中小学教师教育技术培训能保证培训效果,是提高教师教育技术应用能力水平的有效途径。

基于PC的放大器静态工作点自动设置系统

针对传统的放大电路静态工作点设置方法繁琐、精度低的问题 ,介绍了利用 PC和 PCL 1 80 0数采卡自动实现静态工作点设置的原理、最佳静态工作点判定方法及设置流程 ,结合 Delphi内嵌汇编语言给出 PCL1 80 0实现数据采集与输出的关键代码。该系统具有速度快、精度高、功能易扩展的优点 ,具有一定的应用价值。

电子书包发展中相关问题的探讨

随着"电子课本与电子书包"标准专题组的成立,"电子书包"在教育中重要性与必要性的讨论尘埃落定,其发展进入正常轨道。本文从电子书包的定义、使用对象、内容、系统功能及应用五个方面进行探讨,为其在我国教育领域的发展与普及作出初步探索。

基于小波变换和改进SVD的红外图像去噪

针对小波变换红外图像去噪需要已知噪声先验知识的缺点,提出了一种基于分块奇异值分解的正交小波变换红外图像去噪新算法。首先对红外图像进行离散正交小波变换,并对高频图像采用改进的分块奇异值分解估计小波系数,其中对奇异向量采用傅里叶变换进行了修正;最后将低频图像与估计的高频图像通过小波反变换得到去噪图像。仿真结果表明,该图像去噪算法能在无噪声先验知识条件下有效去除图像噪声,信噪比有了明显提高,并获得了良好的主观视觉效果。