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以食品工业企业高质量发展助力乡村产业振兴
【机 构】
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中国质量报
【出 处】
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中国质量报
【发表日期】
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2023年01期
其他文献
通过对比2021年夏季不同批次莲雾的品质状况，结合采摘前期的气象条件，以及2020年、2021年5月中旬至6月底的天气状况对比，初探气象条件对莲雾品质的影响。结果表明，膨大期至成熟期所处的气象条件不同，莲雾的表型、主要品质和营养的形成也存在一定的差异；相比2020年，2021年的降水量和降水日数普遍偏多，总日照时数较少，可能是导致2021年莲雾风味口感欠佳的主要原因之一。
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实施高水平的开放政策是我国资本市场逐步走向成熟的必由之路。2016年12月5日“深港通”正式开通,这是我国资本市场开放的又一标志性改革,是继“沪港通”之后,我国资本市场开放的重要举措。“深港通”引进了境外投资者,促进资金流动,分散市场风险,降低企业资本成本,进而给企业带来了低成本的资金。一方面,企业在日常的生产运营周期中,经营范围的扩大及利润的提高离不开资本投入,充足的财务资本能够影响企业价值。另
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伴随着环保意识的普及,高污染的化石能源正在被逐步淘汰、转型,可再生能源则受到全球范围内的广泛采用,成为新型电力系统的主要一次能源。然而,新能源发电的可预测性有限,传统火电机组和新能源发电存在间歇性与不确定性的区别,这使得调度变得棘手,且部分地区受地理、气候条件影响或电力系统建设现状的限制,需要传统发电机组承担供热等其他必要任务,部分传统发电机组按照最小出力限制发电,造成发电侧资源的浪费,如何充分发
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热方程是抛物型方程的典型代表,它表示了一个特定区域内的温度随时间变化的现象,同时也是许多扩散现象的模型.退化抛物方程的控制问题是一类很重要的问题,在物理学、经济学、气候学和生物学等领域应用广泛.本文研究了双线性控制下强退化热方程的非负逼近能控性问题和一类非线性强退化热方程的快速能稳性问题.针对双线性控制下强退化热方程的非负逼近能控性问题,本文的方法是采取分段控制,将时间分为两大段,在第一段采取分段
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自从美国气象学家洛伦兹在1963年发现世界上第一个混沌模型,混沌系统的相关研究开始逐步发展并成为学术研究热门。人们关注到的自然界中的很多混沌现象经过研究后都可以应用到包括医学、力学、生物、信息、经济等领域。在混沌系统的研究中可以根据绘制Lyapunov指数图和分岔图来分析混沌系统的动力学行为,为了将其控制稳定到平衡点,又诞生了很多控制方法。本文以三维Coullet系统、太阳风驱动磁层-电离层系统、
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广义逆的理论及其应用是数学界非常活跃的研究方向之一。在理论研究和工程应用中,许多实际问题都可以归结为求解矩阵广义逆的数学问题。如在组合学与图论、马尔科夫链、数值分析、微分方程、密码学和控制论等领域中都有着重要的应用。Schur补是与广义逆理论几乎同时被提出并研究的一个重要概念,它在矩阵理论、区域分解、统计学、电网理论等方面有着广泛的应用,同时它也是现代诸多研究领域中不可缺少的重要研究工具。乘法扰动
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矩阵特征值反问题是指在一定约束条件下,根据特征值或/和特征向量的信息从而确定矩阵的元素.其中,二次特征值反问题指的是在工程技术,特别是结构动力模型修正技术领域常遇到与二次特征值相反的问题.本文主要研究了两类特殊矩阵的二次特征值反问题,即针对矩阵方程,给出特征值和特征向量以及系数矩阵的特殊形式,从而求出满足该条件下矩阵方程的解集合和最佳逼近解.本文系统的研究了两类特殊矩阵的二次特征值反问题,第一种类
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细粒度图像识别无论在工业界还是学术界都有着广泛的研究需求与应用场景。双线性卷积神经网络（Bilinear Convolutional Neural Networks,B-CNN）因其编码方式具有卓越的提取细粒度特征的能力,由于细粒度图像识别的关键在于局部特征的提取与识别,所以应用B-CNN有效的提取并识别细粒度图像的区分性特征,是提升细粒度图像识别精度的方法之一。本文主要从两个方向对B-CNN模型
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在当今这个互联网爆炸式发展的时代,网络导致了新闻传播的途径愈加广泛,也使得新闻文本的数量不断增加,导致了用户缺少精力从海量的新闻中查找特定的新闻类别.面对自然语言处理领域中的文本分类问题,在大数据的筛选和预测方面具有明显优势的神经网络方法能起到重要的作用.Textcnn是一种基于卷积神经网络的文本分类算法,本文针对Textcnn模型在文本分类中特征提取能力较弱以及分类能力不足的问题提出了改进方法.
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