摘要：通过分析贵州省小麦主要病虫害发生为害规律,结合实际调研,总结整理了目前贵州省小麦主要病虫害防治中抗病小麦品种选育、化学防治办法、土壤翻耕轮作三个方面的主要措施,从推动新技术研发和引进、实施综合绿色防控、重视适期防治、开展监测调查和统防统治以及加强技术集成等不同角度,对贵州小麦病虫害防控工作措施进行研讨。

摘要：农业产业化发展是一项系统性工程,资金筹措是其得以顺利实施的基本保证。基于此,从涉农资金来源、农业保障、社会资金投入以及涉农资金管理等角度,对贵州省相关情况作出梳理和分析,推动贵州省深化农村产业革命进展,促进“八要素”作用的充分有效发挥。

摘要：辣椒疫病是由辣椒疫霉菌侵染所引起的一种毁灭性土传病害,对辣椒生产具有极大威胁。在分析当前化学农药防治的基础上,综述了利用真菌、细菌、放线菌、植物源物质及混合防控的生物防治措施,为辣椒疫病综合防治中生防药剂的应用、促进辣椒生产的可持续发展提供理论依据。

摘要：阅读《管窥鲁迅作品的标点艺术》，文章以鲁迅名著中大量的实例，从巧用、叠用、合用、创用四个方面赏析其艺术魅力，深入剖析了标点所含蓄着的言外之意，让人从中窥视了作为引进新式标点的先驱鲁迅先生对标点堪称一绝的使用。为我们教学中研究、

摘要：煤层气是非常规天然气的重要组成部分,新疆作为我国十四个特大型煤炭产业基地之一,煤层气资源储量丰富,约占全国煤层气资源总量的26%。为分析归纳新疆特殊的大倾角多煤组煤矿区煤层气资源特征,总结了“十三五”以来,新疆煤矿区煤层气开发利用在理论、技术及装备方面取得的突破性研究进展,并对未来新疆煤矿区煤层气开发利用潜力和应用前景作出长远的展望。结果表明:新疆煤矿区资源具有“倾角大、煤层多、煤阶低、含气高”的特征。取得的突破性研究进展主要包括:提出了基于“三孔四区五量”的大倾角多煤组煤矿区时空协同煤与煤层气协调开发模式;阐明了大倾角采动地面井变形模式及高危位置确定方法,提出了“避、抗、让、疏、护”五字理念的地面井设计技术;研发了大倾角碎软煤层下向递进式抽采钻孔成套技术与装备;构建了新疆高寒地区煤层气利用蓄热氧化供暖技术;上述研究成果在现场试验中成功应用,提升了新疆煤矿区煤层气开发利用的整体水平。然而,规模化的煤层气开发利用产业尚未大面积形成。因此,亟需总结推广典型的大倾角多煤组煤矿区三区联动煤层气开发模式;加强多煤组煤矿区的地面井均匀超前预抽;研发井下煤层气高效抽采技术及装备;基于非对称采动卸压作用实现靶向精准抽采煤层气;拓展适用于高寒地区的全浓度范围煤层气利用技术;重点加快推进国家级“新疆准噶尔盆地南缘煤层气产业化基地”建设,实现新疆丰富煤层气资源的规模有效开发利用。

摘要：超级计算机对其运行环境有极为苛刻的要求,它的持续稳定运行需要通过水冷、风冷等设备对机房温度进行严格控制,为了检测制冷设备的稳定程度并制定合理的温度控制策略,提出了以Linux操作系统和S3C2440处理器为平台构建分布式温度采集系统的思想,该系统通过分布在机房多处的温度传感器采集机房内的温度值,并将这些数据存入本地SQLite数据库,再通过Boa服务和CGI技术访问这些信息,系统管理人员则可以通过分析这些温度信息判断制冷设备的可靠性并制定合理的温度控制策略。首先论述了系统的相关技术和实现方法,再将系统布置在机房中进行测试,测试结果表明,系统运行稳定、监测数据可靠,能够满足需求。

摘要：为提高新能源汽车锂电池跨工况下SOC(State of Charge,SOC)的预测精度以提升其运行可靠性,针对不同工况下的锂电池特征,笔者提出了一种深度学习预测模型。该模型基于卷积神经网络(CNN)和双向长短期记忆网络(BILSTM),对跨工况锂电池SOC进行估计。笔者采集了锂电池在不同工况下的温度、电流、电压和SOC等数据。然后,构建了CNN-BILSTM深度学习模型,并在联邦城市运行工况(Federal Urban Driving Schedule,FUDS)工况下进行训练测试。将该方法应用于动态应力测试工况(Dynamic Stress Test,DST)下,进行跨工况SOC估计。试验结果表明,本文提出的CNN-BILSTM模型能够有效预测锂电池的SOC值,在跨工况下也显示出良好的预测性能和较强的泛化能力。

摘要：本文通过对艺术类大学生这类英语学习弱势群体阅读认知的调查和分析,找到如何在教学中通过策略培训,提高学生策略意识,如何主动运用阅读策略,提高学习效率和英语成绩,为B级考试和四级考试打好基础,并提高学生学习英语的兴趣,使学生乐学。研究选择了新疆教育学院音乐分院和美术分院自然班共102名艺术专业专科学生,通过问卷和访谈的方法,收取数据,运用SPSS19.0进行数据分析,发现艺术类大学生在阅读时使用阅读策略的整体情况,性别不是影响阅读的因素,成绩的高低与学生对学习的认知密切相关。本次研究要解决艺术类大学生的哪些认知策略可以通过培训得以提高,课堂如何进行策略培训具体设计和目标定位。

摘要：针对泄水消能建筑物水底泥沙淤积、水体能见度差导致的水下检测难题,该文研究了一种适用于积淤水底、浑浊水质条件的清淤置换模块,并对其机构设计和检测效率进行分析。基于水底泥沙起动条件与淹没式水射流特性,运用Euler多相流模型对清淤置换模块进行水动力分析,并通过水沙两相流数值仿真和实物试验相结合的方式对比分析。该文验证了清淤置换模块中升降机构的必要性,得出置换检测壳体底部离沙高度为60 mm时,机器人清淤检测效率最高,可在1.56 s内将检测区域内厚度为100 mm的淤积泥沙清除90%,完成清淤-检测作业的总用时为9.56 s。清淤置换模块的推广应用可显著提升现有水下机器人的环境适应性和检测能力,推动水下检测技术的发展。

摘要：对水果品质分级是提升农产品品牌价值的一个重要途径。传统的人工分拣或者纯机械分拣都无法满足大规模生产和精细化品质分级的要求。基于机器视觉的智能分级检测生产线是解决水果大规模快速分级的重要途径,为此,设计了一款检测控制器,选择边缘计算平台Jetson Nano作为核心计算单元,并部署YOLOv5模型用于视觉图像中目标检测,通过深度学习推理引擎TensorRT提升运行速度,对水果的果径、色泽、缺陷等几方面综合打分,量化分级准则。实验结果表明,该检测线对玫瑰香橙的分级速度远远高于人工分级,分级准确率也优于人工。