【机器感知与模式识别】融合LBP纹理特征与B2DPCA技术的手指静脉识别方法

一、昆虫的识别 (一)昆虫的特征

概念:免疫细胞识别抗原,将抗原破坏、清除的全过程。 种类:非特异性免疫应答和特异性免疫应答

实验一 蔬菜植物的识别与分类.1 实验二 蔬菜植物的春化作用.13 实验三 蔬菜种子形态识别.17 实验四 蔬菜种子质量及活力测定.28 实验五 果菜类蔬菜种子的播前处理.35 实验六 蔬菜幼苗的识别.45 实验七 植物生长调节剂的配制及其在蔬菜上的应用.46 实验八 二氧化碳施肥技术.48 实验九 蔬菜植物育苗营养土配制及床土消毒.51 实验十 瓜类嫁接育苗技术.53 实验十一 瓜类蔬菜的花芽分化和性型分化.56 实验十二 南瓜的形态观察及植株调整.57 实验十三 茄子嫁接育苗技术.59 实验十四 茄果类蔬菜的花芽分化观察.62 实验十五 温室果菜的植株调整.65 实验十六 大白菜和结球甘蓝的解体分析及产量构成.67 实验十七 根菜类肉质根的形态和构造观察.72 实验十八 葱蒜类蔬菜的形态特征和产品器官构成.75 实验十九 绿叶类蔬菜形态特征观察.78 实验二十 菠菜的性别识别.79 实验二十一 豆类蔬菜植株形态及开花结果习性观察.80 实验二十二 薯芋类蔬菜产品器官形态观察.82 实验二十三 水生蔬菜的形态结构及繁殖技术.84 实验二十四 多年生蔬菜的形态观察.86 实验二十五 蔬菜种植园的规划与建设.87 实验二十六 稀特蔬菜的识别与分类.92 实验二十七 芽苗菜的工厂化生产技术.95 实验二十八 稀特蔬菜幼苗的识别.98 实验二十九 稀特蔬菜的品尝.102 实验三十 园艺设施结构类型调查.107 实验三十一 电热温床的制作.114 实验三十二 温室（大棚）性能观测.120 实验三十三 日光温室设计.124 实验三十四 无土栽培营养液的配制.126 实验三十五 营养液浓度的管理.129 实验三十六 无土栽培基质的识别与理化性质.131 实验三十七 蔬菜无土育苗.133 实验三十八 蔬菜 Vc 含量的测定. 实验三十九 蔬菜可溶性糖含量的测定. 实验四十 蔬菜硝酸盐含量的测定. 实验四十一 水果型蔬菜产品品质的测定. 实验四十二 蔬菜浸泡标本的制作. 实验四十三 蔬菜植物无公害绿色产品生产规程制定与实施

第一章 园艺植物的形态识别 实验 1 主要果树树种的识别.3 实验 2 主要果树品种(品种群)的识别.7 实验 3 果树主要砧木的识别.16. 实验 4 果实分类与构造的观察.20 实验 5 蔬菜植物的农业生物学分类.23 实验 6 主要蔬菜植物种子形态识别与种子质量鉴别.25 实验 7 茶树树体及叶片形态观察.28 实验 8 茶叶种类的识别与品评.31 实验 9 一二年生花卉植物的分类与识别.34 第二章 园艺植物生物学特性观察 实验 1 园艺植物根系的观察.38 实验 2 园艺植物花芽分化的观察.40 实验 3 果树枝芽特性观察.42 实验 4 果树树体结构和生长结果习性的观察.45 实验 5 物候期的观察.50 实验 6 果树树冠体积及叶面积指数的测定.53 实验 7 蔬菜的生长周期与食用器官的形成.55 第三章 园艺植物生产所需环境条件的测定 实验 1 温度及光照对蔬菜生长与发育的影响.57 实验 2 落叶果树缺素症的观察.59 实验 3 蔬菜植物的营养诊断.60 第四章 园艺植物栽培技术 实验 1 蔬菜种子的发芽条件与活力测定.63 实验 2 苗床的结构、设置和性能.64 实验 3 园艺植物砧木种子层积处理.66 实验 4 园艺植物的嫁接技术.69 实验 5 果树的扦插和压条.71 实验 6 苗木的挖掘、分级、包装和假植.73 实验 7 果园规划与建园.75 实验 8 蔬菜种植园的规划与建设.78 实验 9 园艺植物设施种类、结构与性能分析.81 实验 10 节水灌溉装置的安装与应用.84 实验 11 蔬菜的植株调整.89 实验 12 果树修剪枝术.92 实验 13 观赏园艺植物的整形与修剪.96 实验 14 果树的施肥方法.100 实验 15 园艺植物的授粉.102 实验 16 园艺植物的疏花疏果.105 实验 17 植物生长调节剂在园艺植物上的应用.108 实验 18 果树的桥接.110 实验 19 果树的高接.111 实验 20 果树的刮树皮.112 实验 21 果树的防寒.113 实验 22 果树冻害的调查.115 实验 23 果树树势的判断与估产.118 实验 24 果实的采收、分级和包装.120 实验 25 苗圃历的制订.122 实验 26 果园管理工作历的制订.123 实验 27 园艺植物无公害绿色产品生产规程制定与实施.125

随着无人工厂、智能安监等技术在制造业领域的深入应用，以视觉识别预警系统为代表的复杂环境下动态识别技术成为智能工业领域的重要研究内容之一。在本文所述的工业级视觉识别预警系统中，操作人员头发区域由于其具有移动形态非规则性、运动无规律性的特点，在动态图像中的实时分割较为困难。针对此问题，提出一种基于SiamMask模型的时空预测移动目标跟踪算法。该算法将基于PyTorch深度学习框架的SiamMask单目标跟踪算法与ROI检测及STC时空上下文预测算法相融合，根据目标时空关系的在线学习，预测新的目标位置并对SiamMask模型进行算法校正，实现视频序列中的目标快速识别。实验结果表明，所提出的算法能够克服环境干扰、目标遮挡对跟踪效果的影响，将目标跟踪误识别率降低至0.156%。该算法计算时间成本为每秒30帧，比改进前的SiamMask模型帧率每秒提高3.2帧，算法效率提高11.94%。该算法达到视觉识别预警系统准确性、实时性的要求，对移动目标识别算法模型的复杂环境应用具有借鉴意义

◼ 概念准备 ◼ 组织目标与信息技术的结合 ◼ 识别特定过程—价值链方法 ◼ 识别特定的信息 ◼ 评价信息系统 ◼ 信息系统规划

对神经网络和传统模式识别技术的基本原理和应用特点进行比较.根据已有烧结合成O'-Sialon的实验数据,利用改进后的人工神经网络,构筑了材料相组成及性能的预测模块,并与模式识别技术处理得到的结果进行了比较.在此基础上,探索了合成O'-Sialon-BN复合材料的工艺条件,并通过实验结果进行了验证

在发生火灾或地震的建筑物内,由于烟雾或墙体倒塌等原因,救援机器人往往无法通过视觉、超声和红外等传感器直接发现建筑物内不可见区域或者其他房间中呼救的目标.利用声音信号波长较长可以衍射绕过障碍物传播的特性,结合现有的语音识别技术,开发出基于听觉的救援机器人导航系统.该系统使机器人可以在全局运动控制中跟踪幸存者的呼救声并向幸存者移动.通过相关实验验证了基于听觉的救援机器人导航方法的可行性

第一章 作物的形态特征及其观察 . 19 第二章 作物生长发育的特征特性观察 . 50 第三章 作物生产的主要农业机具简介 . 65 第四章 作物生产的栽培技术要点 . 74 第五章 作物高产栽培专项技术 . 94 第六章 主要作物常见病虫草害的防治技术要点 . 107 第一章 主要农事操作实习及农作物形态学观察 . 119 第二章 作物生产技术实践与作物生长发育特性观察 . 134 第三章 主要农业机具简介 实习一 作物种子的形态观察与识别 实习二 农作物播种技术 实习三 麦类作物的形态识别 实习四 玉米、高粱形态观察与识别 实习五 水稻形态观察与识别 实习六 谷子、黍稷、糜子的形态观察与识别 实习七 马铃薯的形态观察与识别 实习八 甜菜的形态观察与识别 实习九 豆类作物的形态观察与识别 实习十 纤维类作物的形态观察与识别 实习十一 油料作物的形态观察与识别 实习十二 烟草的形态观察与识别 实习十三 荞麦的形态观察与识别 实习十四 农事操作实践 实习一 播前整地质量检查和土壤墒情调查 实习二 春小麦丰产田播种技术实践（附播种量调节） 实习三 春小麦丰产田追肥、灌水实践（三叶期） 实习四 春小麦生长发育特性的田间观察 实习五 春小麦分蘖特性的田间观察 实习六 小麦成熟度的鉴定、测产及经济性状的考察 实习七 玉米、马铃薯丰产田播种技术实践 实习八 作物查苗补苗技术实践 实习九 玉米、甜菜的间苗和定苗技术 实习十 玉米生长发育特性的田间观察 实习十一 玉米大喇叭口期的田间诊断及追肥实践 实习十二 玉米成熟期测产及经济产量构成因素分析 实习十三 马铃薯的播前种薯准备 实习十四 马铃薯生长发育特性的田间观察 实习十五 马铃薯块茎形成动态观察 实习十六 马铃薯田间测产及经济产量构成因素分析 实习十七 大豆丰产田播种技术实践 实习十八 大豆生长发育特性的田间观察记载 实习十九 大豆根瘤形成的田间观察 实习二十 大豆花芽分化的观察 实习二十一 大豆田间测产及经济产量构成因素分析 实习二十二 甜菜丰产田播种技术实践 实习二十三 甜菜生育性状的田间观察 实习二十四 甜菜块根形成特点的田间观测 实习二十五 甜菜块根含糖量的测定 实习三 麦类作物形态的识别 实习十一 油料作物的观察形态与识别 实习十三 荞麦形态的观察与识别 实习十三 马铃薯播前种薯的准备 实习十五 马铃薯块茎形成情况观察