一、苗木质量的优劣直接关系到园林绿化美化的成败。 二、为确保苗木质量及观赏效果，需对出圃苗木质量进行准确的评价

第一节 土地质量与土地利用规划 第二节 土地质量评价

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提出了一种联合多种边缘检测算子的无参考质量评价算法，同时考虑一阶和二阶边缘算子，避免了单一算子的局限性.该方法首先将彩色图像转换为灰度图像，然后计算灰度图像的梯度，相对梯度以及LOG特征.本文所使用的特征分为两部分，一部分提取相对梯度方向的标准差，另一部分利用条件熵来量化不同特征之间的相似性和相互关系，并且考虑到人眼特性进行多尺度计算，最后使用自适应增强（AdaBoost）神经网络进行训练和预测.在公共数据库LIVE和TID2008上进行实验，结果表明新方法对失真图像的预测评分与主观评分有较高的一致性，能很好地反映图像质量的视觉感知效果，仅使用10维特征，性能优于现有的主流无参考质量评价算法

第一节 园林苗木调查 第二节 园林苗木质量标准与评价 第三节 出圃苗木掘取与分级 第四节 苗木检疫与消毒 第五节 苗木包装和运输 第六节 苗木假植和贮藏

• 深度学习基础 – 深度学习的发展过程 – 深度学习常用技术框架 – 常用深度学习算法 • 音频质量评价 – 音频样本及特征预处理 – 音频特征选择 – 卷积神经网络模型训练 • 模型参数调优 • 性能验证

一、概述 二、化学取样—（取样质量评定） 三、岩矿鉴定取样 四、加工技术取样 五、开采技术取样 六、地球物理取样

• 概述 • 脂质体的组成与结构 • 脂质体的理化性质和特点 • 脂质体的制备 • 脂质体的质量评价 • 脂质体的作用机制和给药途径 • 提高脂质体靶向性策略