核桃规划建园实用技术

随着人们生活水平的不断提高和对核桃营养价值和药用价值认识的深入,核桃的需求量不断增加,市场供不应求,价格连年上升。

核桃建园实用技术

1园地选择与规划 核桃为深根系果树，建园应选择深厚肥沃、保水力强、透气性良好的壤土或砂壤土，要求有灌溉条件，土层1m以上，地下水位2m以下，适宜的土壤pH值为7～7．5。避开低洼、易积水的地方，旱能浇、涝能排。

马莲小枣叶片枯黄的原因及对策

枣树叶片枯黄，直接影响叶片的光合效能，使枣吊的伸长和枣头枝的生长发育受限，进而影响花芽分化；使有机营养的制造积累减弱，序果率降低，枣果产量与质量下降；削弱树势，降低树体抗性，减少树体经济年限。在枣强镇孟序村马莲小枣产区，对引起叶片枯黄脱落的原冈进行分析诊断，然后对症下药，效果明显。

马莲小枣叶片枯黄的原因及对策

枣树叶片枯黄，直接影响光合效能，使枣吊的伸长和枣头枝生长发育受限，进而影响花芽分化；使有机营养的制造、积累减弱，坐果率降低，枣果产量与质量下降；削弱树势，降低树体抗性，减少树体经济年限。

马莲小枣叶片枯黄的原因及防治措施

枣树叶片枯黄，直接影响叶片的光合效能，有机营养的制造积累减弱，使枣吊的伸长和枣头枝的生长发育受限，影响花芽分化，降低坐果率。枣果产量与质量下降，削弱树势，降低树体抗性，减少树体经济年限。在河北省枣强镇孟庄村马莲小枣产区，对引起枣树叶片枯黄脱落的原因进行分析并采取防治措施，效果明显。

一种改进的显著性目标检测方法

针对传统方法无法很好地处理复杂背景下显著目标尺度和位置变化大,导致其检测精度较低的问题,文中提出一种改进的显著性目标检测方法。该方法是由卷积神经网络(CNN)与循环神经网络(RNN)相结合的深度学习模型,首先利用显著目标的时间、空间和局部约束特征来实现全局优化;然后,通过卷积神经网络提取显著目标区域以及循环神经网络捕获时间、空间和局部约束特征来检测显著性目标,从而有效地提高复杂背景下显著性目标检测的精度。将文中算法与其他方法在公开的显著性目标数据集上进行对比,并对F-measure、MAE值进行评估。结果表明,所提算法在检测精度和速度方面均有良好的效果,相比于其他方法,该算法对绝大部分实验数据可进行精确的定位检测,包括单个目标、多个目标检测以及光线不良的夜晚条件检测等情况,且具有最低的MAE值,能够提升模型的检测性能。