摘要：建筑参数化设计是一种较新的建筑设计方法,通过参数化设计可以大大提高建筑设计的效率。SketchUp是建筑领域应用最广泛的3D建模软件之一,其中就内置了参数化设计工具动态组件,该文通过与其它参数化设计软件对比,结合计算机程序设计的方法和特点,探究参数化建模的设计方法。通过两个SketchUp动态组件的实际应用案例,探究SketchUp动态组件的功能、设计过程和操作方法,最终归纳出SketchUp动态组件在参数化设计中的逻辑、特点和局限性,为建筑参数化设计方法总结出一些较通用的问题解决思路。

摘要：为寻求己杨酸酯和多效唑在小豆生产上喷施的最佳时期及浓度,采用三因素随机区组设计,以叶面喷施的方式,比较了不同浓度多效唑与己杨酸酯对小豆两个生育时期生理生化特性的影响。结果表明:2种调节剂均能有效地提高叶片可溶性糖、可溶性蛋白及叶绿素含量,降低丙二醛含量。不同处理对小豆生理生化特性影响程度存在一定差异。处理a1b1c2和a2b2c2喷施效果最佳,分别是分枝期喷施浓度为100 mg/L的己杨酸酯和初花期喷施浓度为200 mg/L的己杨酸酯。在分枝期或初花期进行叶面喷施调节剂,加快了同化产物向生殖生长转移和运输,增强了对外界不良环境的抵抗能力,提高了生育后期的干物质积累。

摘要：适宜的土壤温度是作物生长发育的重要环境因素,在作物全生育期都起着至关重要的作用,研究土壤温度的预测预报模型对农业生产具有重要意义。本试验以河北省石家庄市藁城区某试验田作为研究对象,对试验田的样本点10~30 cm深度处土壤温度的长期监测数据进行了拟合,分别建立基于LSTM神经网络的日均土壤温度预测模型和时均温度预测模型。结果表明,采用2-60-80-1网络结构的LSTM神经网络对日均土壤温度时间序列数据预测效果最优,其均方根误差(RMSE)达最小值0.603;采用2-60-80-1网络结构的LSTM神经网络对时均土壤温度时间序列预测效果最优。在对日均和时均土壤温度预测时,LSTM神经网络模型的平均的均方误差(RMSE)仅为0.665,较之BP神经网络模型降低了0.053,说明了LSTM神经网络模型用于土壤温度时间序列预测的优势,可满足土壤温度日常预报的需要。

摘要：以唐山红小豆为供试材料,采用裂区试验设计主处理,为3个播种密度:A1(7万株/hm^2)、A2(15万株/hm^2)、A3(23万株/hm^2);副处理为3个多效唑喷施浓度:B1(100mg/L)、B2(200mg/L)、B3(300mg/L),3个密度处理条件下均设置1个喷施等量清水为对照(B0),研究不同多效唑浓度和密度组合对小豆农艺性状及产量的影响。结果表明,随播种密度增加,小豆生育期推迟,多效唑可缩短初花至成熟的天数,加快生育进程;株高随密度增大而增加,多效唑可降低株高;鼓粒成熟期,A1B3处理较对照A1B0降低50.27%;结荚期,A1B2处理较对照A1B0降低37.48%;茎粗随密度增加降低,多效唑对小豆植株茎粗影响不明显;主茎节数和分枝数随密度增加减少,多效唑可减少分枝数;高密条件下,喷施多效唑可增加叶片数;单株地上部干质量随播种密度增加而减少。

摘要：党的十九大报告中指出必须始终把解决好“三农”问题作为全党工作重中之重,实施乡村振兴战略。在乡村振兴视角下,做好脱贫攻坚工作,必须依托持续推进乡村产业振兴,由“输血”救济向“造血”自救转变。正面来看,发展特色产业推进乡村振兴是脱贫的基础。反向来看,如何保证持续增收,防治返贫发生,才能从根本上实现有效脱贫。本文从乡村振兴战略视角出发,以河北省平山县作为研究对象,了解其返贫原因,探索返贫防范对策。