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221.
文章以吉县农村沼气为研究对象,从吉县的自然、社会和经济条件入手,对吉县的沼气潜力进行估算,分析了其使用的效益和吉县发展沼气存在的问题,提出发展沼气的对策. 相似文献
222.
说到测量,我们首先会想到“度量衡”这个词,其中“度”指米、厘米等长短尺寸:“量”指升、毫升等容积的大小:“衡”指克、千克等物质的轻重,我们身边的物体都可以通过这些测量做量化比较。你知道吗除了这些实物之外,很多抽象事物也可以科学地进行测量,比如,对某些感觉、情绪等做测量,而且有些测量还配备有专用仪器,如同用尺子量长短一样做量化记录,用于促进人际交往,改善生活质量,增进社会和谐。 相似文献
223.
北京是世界上水资源短缺的大都市之一,水资源已经成为制约北京经济快速发展的瓶颈,保护和利用好北京地区的河流资源,不仅对北京地区生态环境的保护有着重要的意义,其对北京社会经济的稳定发展也有着不可忽视的作用。 相似文献
224.
225.
目的 比较不同的高脂饲料配方对复制混合型高脂血症大鼠模型的影响。方法 100只雄性SD大鼠随机分为基础饲料组、配方1~9饲料组,10只/组,基础饲料组大鼠每天给予基础饲料喂养,配方1~9饲料组大鼠每天给予相应饲料配方喂养,连续4周。于第2周末、第4周末检测各组大鼠血清 TC、甘油三酯(TG)、高密度脂蛋白(HDLC)、低密度脂蛋白(LDLC)、血糖(GLU),于试验结束,测定肝脏系数和脂肪系数,并观察肝脏组织病理改变情况。结果 与基础饲料组大鼠比较,各配方饲料组均能降低大鼠平均日摄食量,升高大鼠血清TC、LDLC含量,增大肝脏系数,加重肝细胞脂肪变性程度,具有统计学差异(P<0.05),未见对血清GLU含量有影响;各配方饲料组间比较,配方1饲料组可以明显提高血清TG含量水平(P<0.05),配方4饲料组可以明显提升血清TC、LDLC含量水平及增大肝脏系数(P<0.05),配方7饲料组引起大鼠平均日摄食量减少幅度最少(P<0.05)。结论 9个配方饲料均能复制混合型高脂血症大鼠模型,其中,配方1更有利于提高血清TG含量,配方4更有利于提高血清TC、LDLC含量,引起肝脏病变更明显,配方7最适合大鼠口感,对大鼠体质量影响最小。 相似文献
226.
樊家荣 《合肥学院学报(自然科学版)》2013,(4):51-54
以蝴蝶兰人工授粉的果荚种胚和组培苗的叶片、茎尖为外植体,进行组织培养快速繁殖研究.结果表明,果荚种胚是最好的外植体材料,1个果荚可培育出上万个原球茎.种胚诱导原球茎最佳激素组合为:6-BA 0.3mg/L+NAA 0.2 mg/L;原球茎增殖最佳激素组合为:6-BA 0.5 mg/L+NAA 0.2 mg/L;2%蔗糖和10%香蕉泥可以显著促进原球茎增殖;原球茎分化最佳激素组合为:6-BA 1.0 mg/L+NAA 0.2 mg/L;诱导生根IBA 0.5mg/L最佳;炼苗后移栽苗成活率达95%以上.优化后的蝴蝶兰组织培养条件,可为蝴蝶兰快速繁殖工厂化生产提供参考. 相似文献
227.
霍洛湾煤矿所采煤层为近浅埋煤层,其22110工作面为一盘区第四个综采面,同时也是末采面,工作面赋存条件与接替的二盘区工作面条件及其相似,具体表现在煤层厚度、顶底板岩性、倾角、埋藏深度等。经对其进行矿压观测研究及支架适应性,得到工作面来压步距、过谷沟地形的矿压规律及支架工作阻力与动载系数,研究结论对二盘区安全高效开采具有现实指导意义,对可能存在的问题得以提前判知与解决。 相似文献
228.
模糊推理Petri网可以对制造过程不确定质量异常诊断进行有效建模, 但其复杂的图形表示及模糊推理逻辑结构使模型难于进行仿真分析. 通过建立模糊推理规则与Stateflow元素之间的映射关系, 将模糊推理Petri网模型转换为便于仿真的Stateflow模型, 模型以质量控制图异常模式数据作为输入, 实现不确定质量异常诊断过程的动态展示. 某工件加工过程不确定质量异常诊断的仿真结果表明, 模型可以输出引发控制图实时异常的异常原因的贡献度, 为异常消除提供决策支持. 相似文献
229.
夏亚荣 《西安联合大学学报》2013,16(5)
随着我国工业化、城镇化的不断推进,大批农民涌入城市充当新型劳动群体的同时,农村留守儿童教育问题逐渐成为大家关注的焦点.长期以来,留守儿童由于家庭教育的缺失,学校教育重智轻德的倾向,致使我国农村留守儿童在监护模式、成长过程等方面存在着诸多薄弱环节,当前,如果不能合理地构建留守儿童价值观,将会给这一群体的健康成长带来一系列问题,从而给整个社会带来不良影响.留守儿童树立和构建合理的价值观是每个家庭、学校和社会义不容辞的责任. 相似文献
230.
近年来,深层神经网络(deep neural network,DNN)被成功应用于语音识别领域,成为一种很具发展潜力的语音识别模型。然而,由于其训练算法复杂度高,随着训练数据和网络规模增大,DNN模型训练将非常耗时。为提高DNN的训练效率,该文研究了基于多图形处理器(graph-ic processing unit,GPU)的DNN快速训练算法。在TIMIT数据集上的音素识别实验显示:在基本保证识别性能的前提下,优化后的DNN快速训练方法在4个GPU下训练速度相比单GPU有约3.3倍的提升。实验结果表明该快速训练方法可以显著提升DNN模型的训练速度。 相似文献