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本实用新型涉及垃圾回收技术领域，尤其是一种垃圾回收装置，包括第一箱体，所述第一箱体的内壁两侧均固定连接有电机箱，所述电机箱的内部固定设有电机，所述电机的转轴上连接有第二带轮，所述第二带轮通过皮带传动连接有第一带轮，所述第一带轮的一端面固定连接有粉碎轮，所述第一箱体的底部通过第一销轴连接有L型底座，所述L型底座的底部固定设有第二箱体，所述第二箱体的内部设有电源和电动伸缩杆，所述电动伸缩杆的上端贯穿L型底座通过第二销轴与第一箱体的底部的滑块活动连接。本实用新型能够对固定容积的箱体进行较多的放置垃圾，减少了来回倒垃圾的次数，从而减轻了劳动力，提高了工作效率，且移动方便。

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[目的]进行抗草甘膦棉花杂交组合筛选及优势分析.[方法]以2个抗草甘膦棉材料为母本,纤维品质优异的品系为父本配置的杂交组合进行杂种优势和综合性状研究.[结果]4个抗草甘膦杂交组合籽棉和皮棉产量具有明显的正向杂种优势,产量构成因素中单株结铃数具有正向中亲优势、正向超亲和正向竞争优势,铃重具有正向中亲优势、正向竞争优势和负向超亲优势,衣分表现负向中亲、负向超亲优势和正向竞争优势.果枝高度、纤维品质多数指标均表现正向超中亲优势和正向竞争优势,株高、果枝节位、籽指、霜前花率均表现负向中亲优势和负向竞争优势.筛选出籽棉竞争优势9.75％、皮棉竞争优势13.05％综合性状优良的抗草甘膦杂交棉组合.[结论]该研究为培育高优势优质抗草甘膦除草剂杂交组合,并将其应用于生产提供参考和依据.

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本发明提供了一种青脆李流胶病的高效防治方法，其是由三段农业生态防控手段和两段化学药剂防治手段相结合的方法。其中三段农业生态防控手段包括：（1）施加矿质营养；（2）喷施复合有机肥；（3）果树农业管理；所述两段化学药剂防治手段包括：A、整树防治：于青脆李果树发芽前5～7天内，全树喷洒3～5°Be石硫合剂，以叶片滴水为限；B、叶面喷洒：于4月上旬至6月上旬，对果树叶面喷洒1.9％辛菌胺醋酸盐700倍液和寡雄腐霉可湿性粉剂600倍液，两者交替使用，每10‑15天喷施一次，共喷施2‑3次，以叶片滴水为限。本发明提供的方法可以从源头上防治青脆李流胶病的发生，后期种植过程中流胶病发生率低，防治效果好。

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一种雹雨分测自动记录仪，它由雹雨收集、过滤分离、转换及自记录等四大部分组成，它可以将雹、雨彻底分离，并自动记录下各项数值，它解决了目前测雹无专用仪器，使用弹簧秤手工测量的落后局面，可广泛用于气象观测及科学试验中去。

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研究不同产地对纽荷尔脐橙果实物理特性和化学组分的影响.实验样品采自中国17个产地代表性果园.结果表明:不同产区纽荷尔脐橙果实质量、总可溶性固形物(total soluble solids,TSS)含量、可滴定酸度(titratable acidity,TA)、糖组分、有机酸、矿质元素和氨基酸含量等物理特性和化学成分均显著不同.相关性分析结果显示,不同产区纽荷尔脐橙的品质特性、有机成分组分和含量、矿质元素含量以及氨基酸组分与年平均气温、年降雨量和日照时数的相关性不同.其中,TSS含量与年平均气温、年降雨量和日照时数都极显著相关;TA和VC含量均与年平均温度和日照时数有关;果肉中的精氨酸和天冬氨酸含量同日照时数和年降雨量成显著负相关,而果皮中的赖氨酸含量与相对湿度成极显著正相关.

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从草莓炭疽病的分类、病原菌生物学特性、病害症状、发生规律及防控方法等方面全面阐述了国内外草莓炭疽病的研究进展，从农业、化学、生物防治、遗传等方面介绍了目前草莓炭疽病的主要防控方法，并对今后的研究方向进行了展望。

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通过多年的棉花科研实践,总结了江汉平原棉区植棉的有利和不利气候条件,并针对棉花生产中移栽和直播2种栽培模式提出了相应的栽培策略.

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【目的】中国柑橘产区分布广、生态类型复杂，不同产地纽荷尔脐橙果实品质和市场效应具有较大差异。研究基于近红外光谱技术的柑橘产地识别技术，利于不同柑橘产地果品的识别和鉴伪。【方法】从中国南方17个纽荷尔脐橙主要产地选择代表性成年果园，分别采摘成熟鲜果样品100个。利用SupNIR-1500近红外分析仪采集脐橙果实赤道部、肩部表面以及果汁滤液的近红外反射光谱，光谱波长范围为1000—2499 nm。采用主成分分析法对原始光谱数据进行预处理，提取近红外光谱的特征信息以降低数据集维度以及噪声。研究人工神经网络理论，构建由一个输入层、一个具有非线性激励函数的隐藏层和一个输出层组成的典型的3层人工神经网络识别模型。研究由径向基函数作为核函数、以光谱主成分作为输入的支持向量机模型，构建由126个分类器组成的一对一扩展支持向量机模型。研究遗传算法优异的自然选择特性，利用遗传算法从光谱主成分中选择出最优的特征基因子集作为支持向量机的输入，构建遗传算法-支持向量机模型。利用3种模型分别对果汁滤液的近红外反射光谱数据进行分类，从而实现产地识别测试，并根据产地识别精度筛选出最优的产地识别模型。进一步对比该最优识别模型对果实赤道部、肩部反射光谱数据的识别精度，从而确定识别精度最高的光谱数据采集源。【结果】利用所建立的3层人工神经网络模型对纽荷尔脐橙果汁滤液的近红外光谱进行产地识别测试，确定当输入神经元数量为11、隐藏神经元数量为13时，模型对果实产地识别的最佳精度达81.45%。采用一对一扩展方式建立支持向量机产地识别模型，研究确定采用径向基函数作为核函数，当主成分数量为20时，脐橙产地识别精度最高可达86.98%。测试利用遗传算法-支持向量机混合模型进行脐橙产地分类识别，确定当种群数量为200、遗传代数为100、交叉概率0.7、突变概率0.01时，遗传算法选择出最优的基因子集进行产地识别，遗传算法-支持向量机模型的产地识别精度最高可达89.72%，优于人工神经网络分类模型和支持向量机分类模型的产地识别精度。进一步利用遗传算法-支持向量机产地识别模型对果实赤道部及肩部的果面反射光谱进行产地识别测试，得到对应的最高识别精度分别为80.00%和69.00%。【结论】遗传算法-支持向量机模型对果汁反射近红外光谱进行产地识别精度最高，优于人工神经网络模型和支持向量机模型。该模型对果实赤道部反射光谱进行分类的精度次于果汁滤液反射光谱但优于果实肩部反射光谱，因此，可利用赤道部的反射光谱实现非破坏性果实产地分类识别。