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1.
目的 分析2009-2019年宝鸡市城镇化及协调性发展状况,以期为渭河流域的高质量发展提供依据,并为其他地区的城镇化发展提供借鉴.方法 以宝鸡市为研究区,运用地统计方法和耦合协调度模型,分析宝鸡市2009-2019年城镇化子系统之间的耦合度、耦合协调度的发展变化趋势及耦合协调类别、类型.结果 宝鸡市11年间城镇化子系统的耦合类别变化为极度失调衰退-中度失调衰退-轻度失调衰退-濒临失调衰退;类型划分由经济滞后型发展到生态滞后型,但人口滞后型始终贯穿其中.结论 城镇化及其各子系统发展均呈递增的态势,城镇化各子系统之间基本呈现正相关关系.宝鸡市应从人口、经济、文化和生态各方面科学规划,促进地区城镇化可持续健康发展. 相似文献
2.
从供给、需求和制度环境等方面分析我国科学技术情报机构智库(以下简称"科情机构智库")建设的背景,梳理国内科情机构智库建设经验和存在问题.从明确智库建设科研定位、加强智库科研团队建设、优化智库发展科研环境等方面提出对策建议. 相似文献
3.
为探究拟南芥SnRK2.2和SnRK2.3基因对Cd胁迫响应的分子机制. 以野生型(WT)、双突变体SnRK2.2/2.3、过表达SnRK2.2和过表达SnRK2.3的转基因植物为材料,研究SnRK2.2和SnRK2.3基因与Cd胁迫响应的关系.发现过表达两个基因可以提高拟南芥对Cd的耐受性,表现为可以减少Cd、丙二醛(MDA)及活性氧(ROS)的累积量,增加抗氧化酶CAT、POD和SOD的活性. qRT PCR结果显示在Cd胁迫下,两种过表达植株中铁转运蛋白IRT1和转录因子FIT、bHLH038和bHLH039表达水平受到明显抑制,ABA合成相关基因AAO3和NCED3的表达量显著上调.在Cd胁迫下,两种过表达植株中ABA含量显著高于WT和双突变体. 以上结果表明:拟南芥遭受Cd胁迫时,SnRK2.2和SnRK2.3基因通过下调IRT1基因表达从而减少植物对Cd的吸收,同时通过增加内源ABA含量来缓解Cd对植物的毒害. 相似文献
4.
为探讨添加不同品种和类型的马铃薯全粉鲜湿面条加工适用性,系统研究了3个马铃薯主栽培品种制作的生全粉、熟全粉以及市售马铃薯雪花粉的品质特性。以小麦面粉鲜湿面条为对照,从流变学特性、烹调特性、质构特性等方面分析了添加马铃薯粉原料对鲜湿面条产品品质的影响。对比3种不同类型的马铃薯全粉,发现糊化度、碘蓝值较低的生全粉细胞完整率相对较好,由其制作的面团筋力较强,制作的鲜湿面条无断条,烹调损失率较低,感官评分较高,硬度、内聚性、弹性、胶着性、咀嚼性各项质构评价指标较大,黏性相对较小,其品质更接近于小麦粉鲜湿面条,因此认为,生全粉更适宜制作马铃薯鲜湿面条。对比3个不同品种的马铃薯全粉,发现夏菠蒂这一品种更适合作为马铃薯鲜湿面条产品的原料。对比马铃薯全粉类型和马铃薯品种这两个影响因素,虽然添加不同类型的全粉对鲜湿面条品质的影响更为显著,但品种间的差异也较大;研究不同品种加工鲜湿面条的适用性,对改良马铃薯鲜湿面条品质具有一定借鉴意义。 相似文献
5.
为研究强筋小麦在冀东地区对不同播期反应差异,2016~2017年在大田条件下,以强筋小麦津农7号和中麦1062为材料,设置3个处理播期,分别是10月10日(SD1),10月15日(SD2)和10月20日(SD3),以10月5日为对照播期(CK),研究了不同播期对强筋小麦产量和籽粒蛋白质质量分数的影响。结果表明:(1)随着播期的推迟,小麦干物质积累量显著降低;(2)产量最高值出现在10月10日这一播期,早播或晚播均会造成不同程度的减产;(3)籽粒蛋白质质量分数随播期的推迟而提高,播期推迟有利于提高籽粒蛋白质质量分数。 相似文献
6.
2月16日,西班牙说唱歌手巴勃罗·哈塞尔因涉嫌侮辱西班牙王室及歌颂分离主义,被警方抓捕人狱。事件随即在西班牙多地引发抗议示威和街头骚乱,动荡直到3月上旬还未彻底结束。说唱歌手被捕引发的大规模抗议将矛头直指西班牙君主制和糟糕的抗疫效果,折射出西班牙社会面临的多重问题:老国王出走削弱君主制权威;抗疫不力导致民众对政府积怨增多;统一力量与分离主义势力斗争激烈。 相似文献
7.
中国经济发展过程中存在区域发展不平衡现象,这种不平衡现象对公司绩效产生了重要影响。基于2003-2015年沪、深两市A股上市公司数据,以管理费用率度量上市公司管理层与股东间的第一类代理成本,以其他应收款占比度量上市公司控股股东与中小股东之间的第二类代理成本,采用多元回归和中介效应检验程序,实证检验了外部治理环境通过两类代理成本的中介作用对上市公司绩效影响的内在机理。研究结果表明,外部治理环境的提升能够显著的降低两类代理成本,进而提高上市公司的绩效,两类代理成本在外部治理环境影响公司绩效的过程中发挥显著的部分中介作用。 相似文献
8.
为解决信号调制方式的开集识别问题,基于生成对抗网络提出了一种适用于一维信号数据的重构判别网络模型,该模型由重构网络和判别网络组成,分别用来重构和判别输入信号。两个网络在相互对抗的训练过程中,对已知调制方式信号的数据分布形式充分学习,使得重构后的输出不仅能够呈现已知调制方式信号更多有用的信息,而且能够扰乱未知调制方式的信号,从而增强判别网络对输入信号调制方式的判别能力。仿真结果表明,该模型能够实现信号调制方式的开集识别,而且在信噪比大于0 dB时,对已知调制方式和未知调制方式信号的识别率均大于93%。 相似文献
9.
10.