如何调控早春蔬菜温室的温度

蔬菜温室白天接受太阳光,并将热量贮存在土壤和墙体中,夜间这些热能又通过有效的热辐射加热温室内的空气,并以贯流放热、缝隙放热和土壤横向传热等形式消耗热能,使温室气温下降。早春温室的保温效果将直接决定温室早春茬蔬菜的产量和效益,因此,在寒冷季节里的温室的保温及增温关键是白天加大土壤及墙体对太阳能辐射的吸收率,同时夜间减少贯流放热、缝隙放热和土壤横向传热等热损失。     

连续流动分析仪法测定水溶肥中氧化钾

采用连续流动分析仪法测定水溶肥中氧化钾含量,并与NY/T 1977-2010进行比较。结果表明,样品溶液中氧化钾在0～400mg/L范围内线性良好,相关系数r=0.9995,与四苯硼酸钾重量法结果比对结果接近,绝对偏差小于0.23%,准确度高,加标回收率在98.2%～100.6%之间,重现性良好,10次重复测定相对标准偏差为0.22%。     

一种基于场景的红外图像非均匀性校正算法

提出了一种基于场景的红外图像非均匀性校正算法。该算法结合了两点定标校正算法和基于场景的改进的恒定统计算法,将两点校正算法的校正系数作为恒定统计算法的系数初值,并引入阈值进行运动状态检测,对运动场景和非运动场景分别进行系数更新。实验表明,该算法可以实现对红外图像非均匀性的校正,对于本文实验中的视频图像,在100帧时算法收敛,其收敛时间优于其他传统基于场景的非均匀性校正算法,并一定程度上抑制了"鬼影"现象。     

一种多尺度相似性学习的目标跟踪算法研究

基于深度学习的目标跟踪算法由于其良好的性能已经成为目标跟踪领域的主流算法之一。其核心思想是进行前后帧的相似性学习从而完成模板帧与搜索帧的匹配。其中,相似性学习是影响跟踪算法性能的关键一环。以孪生网络的相似性学习为切入点,对现有的深度互相关(DW-XCorr)的相似性学习方式进行改进,提出了一种多尺度相似性学习的目标跟踪算法。该算法在SiamRPN的基础网络框架下,构造多尺度互相关(Multi-Scale Cross Correlation,MS-XCorr)模块,对原有的互相关操作进行多尺度的改进,从而增加学习特征尺度的多样性,提高了跟踪网络相似性学习的效率,最终使得算法跟踪性能有进一步提升。在实验部分,将改进后的算法与其基线进行了对比实验,该算法在成功率(Success Rate)、精度(Precision)及平均精度(Norm Precision)上均有提升,成功率提高了4.3%,精度提高了4.4%,平均精度提高了4.0%。实验表明,多尺度互相关模块相较于深度互相关模块具有更强的相似性学习能力,提出的多尺度相似性学习的目标跟踪算法在目标光照、形态变化、遮挡以及干扰等复杂场景下具有更...     

土壤镉污染及修复技术

系统阐述了土壤中镉污染的来源及修复方法,其中生物治理和生态修复前景最好,是一种比较理想的修复措施.     

光散射法测烟尘浓度的实验研究

设计制作了光散射法测定烟尘浓度的实验装置，对典型烟尘样品进行了检测。结果表明，相对于光吸收法来讲光散射法有更高的灵敏度。     

MCS—51智能温控仪

介绍了一种新型ＭＣＳ—５１智能温控仪，它能实现８个点温度检测显示与控制，控制精度高，主机选用ＭＣＳ－５１系列单片机，具有配置灵活，抗干扰能力强，性能价格比高等特点。     

气相色谱虚拟实验室软件的设计

在气相色谱分离理论和实验的基础上,以Visual Basic 6.0为基础设计平台,结合Access数据库和Flash软件设计色谱虚拟实验室软件.软件选择Gauss数学模型做为色谱峰型的数学模型,主要模拟芳族化合物气相色谱实验的操作过程以及不同柱温、载气流速等实验条件下色谱流出曲线.真实实验与模拟实验进行对比,并且模拟值和真实值之间的误差在10%以内.     

玉米黄色素的提取和分析

使用超临界CO2法从水解玉米蛋白粉中提取玉米黄色素.通过单因素实验和正交实验优化了超临界CO2萃取玉米黄色素的工艺条件,并通过HPLC检测提取物中玉米黄素和叶黄素的含量.结果表明:超临界CO2提取玉米黄色素的最佳条件为:萃取时间2 h,CO2流速35 kg/h,萃取压力30 MPa,萃取温度45℃,夹带剂15%无水乙醇,此时玉米黄色素产量为210.97 μg/g.