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小麦全蚀病 Wheat Take-all 小麦全蚀病是一种典型的根部病害,广泛分布于世界各地。1884年英国最早记载,我 国于1931年前后在浙江省发现,以后在部分省区)零星发生。70年代初小麦全蚀病在山东 烟台严重发生,而今已扩展到西北、华北、华东等地,19个省(区)全蚀病是小麦上的毁灭 性病害,引起植株成簇或大片枯死,降低有效穗数、穗粒数及千粒重,造成严重的产量损 失
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一、水泵的选择 1 .泵站设计流量的确定 城市的用水量是不均匀的,因而排入管道的污水流量也 是不均匀的。要正确地确定水泵的出水量及其台数以及决 定集水池的容积,必须知道排水量为最高日中每小时污水 流量的变化情况。而在设计排水泵站时,这种资料往往是 不能得到的。因此,排水泵站的设计流量一般均按最高日 最高时污水流量决定
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在这一部分中,我们介绍若干常见的重要的随机变量弱相依 性的定义,建立各种混合序列的协方差的界,并讨论各个不同定义 间的关系,这些将给出于第一章中 在第二章中,我们给出混合序列部分和的某些矩的估计,它在 极限定理中扮演重要的角色,在许多定理的证明中常常是必不可 少的关键所在
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一、环境影响评价基础数据库建设背景情况 (一)、建立数据共享机制的必要性 我国环境影响评价制度已有二十多年历史,积累了大量的 有关环境影响评价数据与文件,但由于缺乏全面统一的数据管 理,在日常的环境影响评价中存在着处理数据方法不统一,数 据获取上存在着人力和财力的浪费
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针对如何识别无人机的问题,提出了一种基于卷积神经网络的声音识别无人机的方法。首先,对100 m范围内的无人机、鸟和人的声音进行采集、预处理和提取MFCC+GFCC特征值,将其特征参数作为卷积神经网络学习和识别的数据集;然后分别设计了支持向量机和卷积神经网络两种模型对无人机等声音进行识别实验。实验结果表明,运用支持向量机识别无人机的准确率为91.9%,卷积神经网络识别无人机的准确率为96.5%。为了进一步验证设计的卷积神经网络的识别能力,在部分UrbanSound8K数据集上进行测试,准确率达到90%。实验结果表明运用卷积神经网络识别无人机具有可行性,且识别性能优于支持向量机
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a)PCM信号的码元速率和带宽 (1)码元速率。设m(t)最高频率为fn,f3≥fn,如果量化电平数为M, 则采用二进制代码的码元速率为 f,=f,-log2 M=f,N (6.3-27) (2)传输PCM信号所需的最小带宽。抽样速率的最小值f=2fn,这时码 元传输速率为fb=2fnN,在无码间串扰和采用理想低通传输特性的情况下
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1:字符串 2:变量与赋值 3:基本数据类型 4:表达式 5:数据类型转换 6: 交互程序 7: 图形 8: Java Applet 9: 绘图
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二、原子能级的量子数 主量子数n:表示电子离核的远近程度或电子层数,是决 定电子能量的主要参数。n=1,2,.,用K,L,M.表示; 角量子数l:表示电子的亚层能级,描述电子轨道。l=0,1,2, n-1,用s,p,d,f表示; 磁量子数m:决定电子轨道在空间的方向,m=±1,2,…,± ,共(2+1)个,表示口并度; 自旋量子数m:取+1/2和-1/2,分别表示二种自旋方向
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文件是程序设计中极为重要的一个概念,文件一般指 存储在外部介质上的数据的集合。通过文件可以大批 量处理数据,可以长时间的将信息存储起来。本章通 过文件操作实例分析着手,使读者首先对文件的操作 过程有一个初步的了解,明白文件操作的重要性,进 而再深入的学习C语言有关文件的操作
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CH2、 MATLAB语言基础 第一节使用 MATLAB的窗口环境 、 MATLAB语言的显著特点 1、具有强大的矩阵运算能力: Matrix Laboratory(矩阵实验室),使得矩阵运算非常简单。 2、是一种演算式语言 MATLAB的基本数据单元是既不需要指定维数,也不需要说明数据类型的矩阵(向量和标量为矩阵的特例),而且数学表达式和运算规则与通常的习惯相同
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