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搜索资源列表

  1. C# 人工智能 水稻害虫识别系统

  2. C#编写的人工智能的简单专家系统，主要是为了完成老师的作业，忽悠一下老师，呵呵~~ （包含有源程序和推理规则）

  3. 所属分类：.Net

    • 发布日期：2011-06-03
    • 文件大小：5mb
    • 提供者：daxiaoyuyu

  1. 白背飞虱消化道的组织学与形态学观察

  2. 白背飞虱消化道的组织学与形态学观察，王海涛，毛倩卓，介体昆虫白背飞虱（Sogatella furcifera）是一种重要的经济害虫，对我国水稻生产构成严重威胁，其所携带的持久增值型的南方水稻黑条矮�

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-03-13
    • 文件大小：778kb
    • 提供者：weixin_38631599

  1. Molecular Cloning and Characterization of the First Caspase in the Striped Stem Borer, Chilo suppressalis

  2. 克隆与描述水稻二化螟体内第一个半胱天冬氨酶基因，陆明星，杜予州，细胞凋亡是通过一类天冬氨酸特异性的酶-半胱天冬氨酶（caspases）来执行的过程。在我们的研究中，我们分离了一种重要的水稻害虫，水

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-02-26
    • 文件大小：735kb
    • 提供者：weixin_38693589

  1. Bt水稻对主要非靶标害虫及天敌群体动态影响

  2. Bt水稻对主要非靶标害虫及天敌群体动态影响，王阳阳，林胜，转基因抗虫水稻对非靶标害虫及其天敌的影响是转基因抗虫水稻安全性评价的主要内容。本研究以转cry1Ab抗虫水稻（B4b92）及其对照明恢8

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-02-11
    • 文件大小：326kb
    • 提供者：weixin_38529486

  1. 越南品种LV-4抗褐飞虱基因的定位

  2. 越南品种LV-4抗褐飞虱基因的定位，刘裕强，康海燕，褐飞虱（Nilaparvata Lugens (St?l)）是亚洲稻区最严重的害虫之一。LV-4是本实验室筛选到的一个高抗褐飞虱的越南水稻品种，苗期和成株期均�

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-01-02
    • 文件大小：521kb
    • 提供者：weixin_38665775

  1. 水稻分蘖期对稀土元素铕的吸收

  2. 水稻分蘖期对稀土元素铕的吸收，袁凤辉，葛建忠，本研究尝试一种新的研究方法-紫外可见分光光度计测定稀土元素铕作为示踪元素在水稻→害虫→天敌这一食物链的传递情况，主要内容�

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-01-02
    • 文件大小：420kb
    • 提供者：weixin_38708945

  1. Temporary inhibition of station-keeping response to light in migratory rice planthoppers

  2. 稻飞虱迁飞对趋光性暂时性抑制，杨海博，胡高，为了探讨水稻迁飞性害虫稻飞虱迁出时是否存在趋光性的暂时性抑制，以期明确上灯稻飞虱是否可能为本地迁出。标记释放试验的结果表

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-01-02
    • 文件大小：799kb
    • 提供者：weixin_38645266

  1. SSD（single shot multibox detector）翻译

  2. SSD（single shot multibox detector）翻译，含原论文原创性声明 本人郑重声明:所呈交的学位论文,是本人在导师的指导下,独立进行研究工作 所取得的成果。除文中已经注明引用的内容外,本论文不包含任何其他个人或集体已 经发表或撰写过的作品成果。对本文的研究做出重要贡献的个人和集体,均已在文中 以明确方式标明。本人完全意识到本声明的法律结果由本人承担。 位论文作着(笔)签名分2y年D月日 学位论文版权使用授权书 本学位论文作者完全了解学校有关保留、使用学位论文的规定,同意学

  3. 所属分类：讲义

    • 发布日期：2019-03-03
    • 文件大小：22mb
    • 提供者：qq_39696749

  1. 树木_水稻农林系统中害虫的侵害_

  2. 树木_水稻农林系统中害虫的侵害_树木_水稻农林系统中害虫的侵害_

  3. 所属分类：管理软件

    • 发布日期：2013-04-21
    • 文件大小：454kb
    • 提供者：u010390205

  1. 高分辨率水稻害虫图像采集技术

  2. 高分辨率图像的获取是图像模式自动识别的前提和基础。以稻田害虫为对象, 研究立体害虫多聚焦成像问题。以Harris角点数和图像熵为图像质量检测标准, 采用基于小波变化的图像融合算法, 针对不同倍率的稻田害虫图像, 分析图像采集时的步进量对图像融合分辨率的影响。通过实验对比, 获得最佳的图像采集与图像融合策略,得到放大倍率与最适步进量的关系曲线。实验结果显示, 该方法对于立体害虫采集有较好的景深扩展能力, 可为建立高质量稻田害虫样本图像数据库提供有效手段。

  3. 所属分类：其它