地域文化在农产品纸质包装中的融入

<正>随着农业现代化进程的不断推进,农产品消费市场在不断扩大,与此同时,农产品市场竞争也变得日益激烈。为了强化农产品品牌建设并取得良好的市场效益,农产品包装设计的重要性越来越突出,已成为展现农产品品质和商品价值的重要环节。在该背景下,纸质包装作为农产品常见包装类型之一,不仅要具备保护产品的实用功能,更要具备视觉传达层面的审美价值,能够吸引消费者的注意,提升农产品的品牌价值并形成独特的市场卖点。本文以地域文化的融入为突破口,     

短型热电偶检定方法探讨

本文从制造者、检定者和使用者的角度对短型热电偶的三种检定方法进行了分析,认为补偿导线法准确、经济、方便。     

赴日无线电监测技术考察报告

首先介绍了日本总务省关东综合通信局电波监理部的情况，然后对日本安立公司生产的RR510A型无线电监测接收机和技术参数以及MS8609A型数字移动无线发射机测试仪的功能进行了分析和介绍。     

光合细菌(Z08)啤酒废水资源化研究

为了优化光合细菌处理啤酒废水的工艺条件以实现污水资源化,利用一株新的光合细菌(Z08)处理啤酒废水并回收菌体,探讨在光照厌氧、黑暗好氧、自然光微氧3种不同的环境条件对废水处理效果以及菌体增长的影响.结果表明:光照厌氧条件下COD去除率(88%)大于自然光微氧条件下COD去除率(74%),大于黑暗好氧条件下COD去除率(62%);光照厌氧条件下菌体总量增长率(38%)大于自然光微氧条件下菌体总量增长率(-35%),大于黑暗好氧条件下菌体总量增长率(-43%);光照厌氧条件所需水力停留时间(240h)大于自然光微氧条件所需水力停留时间(60h),大于黑暗好氧条件所需水力停留时间(36h).光合细菌可以实现啤酒废水的处理与资源化,推荐的工艺条件为:白天厌氧,夜晚好氧,光线不足时补充光源.在此条件下既可以快速降解污染物,又能获得较高的光合细菌增长量,此条件时废水中有机物转化为单细胞蛋白的转化率达到26%,有效地实现了污水资源化.     

面向数据集成的数据自动导入系统

针对不同的数据库产品之间的数据集成,通过对PowerBuilder动态数据管道技术的研究,设计了一种可配置的数据自动导入系统。     

基于堆栈式稀疏自编码器的高光谱影像分类

为挖掘高光谱影像数据的内在光谱特征,该文基于深度学习理论,引用堆栈式稀疏自编码器构建原始数据的深层特征表达。首先通过稀疏自编码器,得到原始数据的稀疏特征表达。其次通过逐层学习稀疏自编码器构建深度神经网,输出原始数据的深度特征。最后将其连接到支持向量机分类器,完成模型的精调。实验结果分析表明:基于堆栈式稀疏自编码器的最优分类模型,总体精度可达87.82%,优于实验中的其他方法,证明了深度学习方法在高光谱影像处理中具有良好的分类性能。     

面向明细报表的BOM模型的研究与应用

在详细分析了明细报表特点的基础上，采用企业资源计划（enterprise resource plan, ERP）中物料清单 （ bill of material,BOM）模型的设计思想，设计并开发了某电力公司的报表管理系统。该系统针对传统报表“黏度过高”的缺点，采用表示层与逻辑层相分离的篆略，极大地提高了系统的可复用性和可维护性。     

关于无障碍环境设计观念的探讨

在推崇简单化、直觉化的环境原则下,一个充满爱与关怀、切实保障人的安全、方便、舒适的现代生活环境,既无碍环境观是所有从事设计者必须反思的。     

基于LMDI模型的三江源区植被对土壤侵蚀变化影响的定量分析

为了定量评价植被变化对土壤侵蚀量的影响,分别利用像元统计计算及RUSLE模型探讨了2000—2005年、2015—2010年、2010—2015年3个时间段的植被覆盖度及土壤侵蚀模数变化,并引入LMDI因子分解模型从像元尺度定量分析植被对土壤侵蚀模数变化的贡献值。结果表明:三江源地区的植被覆盖度整体呈现出增加的变化趋势,但不同时间段内的变化特点具有差异性;整体上土壤侵蚀模数在不断降低,且各时间段内侵蚀模数变化与植被覆盖度变化的空间分布特点不完全相同;植被对土壤侵蚀变化整体上具有积极作用,贡献值范围集中在-100~100 t/(hm²·a),贡献值的空间分布特点与植被覆盖度的变化特点一致;LMDI模型是一种能够较好地从像元尺度定量分析植被对土壤侵蚀模数变化的方法,可为水土流失治理提供新的思路。研究结果显示三江源地区的生态保护工程已取得一定效益,应继续加强环境保护工程。     

基于光谱指数的植被含水率遥感反演模型研究——以岷江上游毛尔盖地区为例

利用研究区植被样本实测含水率和实测光谱数据,基于植被光谱指数法,建立植被含水率与植被光谱指数之间的数学模型,同时利用该模型对研究区的遥感数据进行分析,反演植被含水率。结果证明:简单比值光谱指数与植被含水率有较好的相关性,线性模型更适合该研究区的植被含水率反演。1999年和2007年两年的植被含水率反演结果显示:9年间植被含水率提高,含水率高的面积增大。