【摘 要】
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强大的再生能力是植物在复杂环境下生存的重要手段。植物再生主要分为组织修复(tissue repair)、器官从头发生(de novo organogenesis)以及体细胞胚发生(somatic embryogenesis)三种方式,其中,器官从头发生是指离体或受伤的植物器官上再生出不定根或不定芽的过程,植物扦插生根与组织培养即是通过器官从头发生途径实现的。植物器官从头发生可以分为直接型器官从头发
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强大的再生能力是植物在复杂环境下生存的重要手段。植物再生主要分为组织修复(tissue repair)、器官从头发生(de novo organogenesis)以及体细胞胚发生(somatic embryogenesis)三种方式,其中,器官从头发生是指离体或受伤的植物器官上再生出不定根或不定芽的过程,植物扦插生根与组织培养即是通过器官从头发生途径实现的。植物器官从头发生可以分为直接型器官从头发生和间接型器官从头发生,在间接型器官从头发生过程中,愈伤组织的诱导是关键的起始步骤。就细胞发育谱系与组织
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基于深度学习在计算机视觉上优异的表现,采用深度学习模型对扫描电子显微镜(SEM)所获得的钢铁材料微观组织图片进行自动辨识。提出了适用于钢铁材料微观组织辨识的AlexNet、VggNet、GoogleNet、ResNet改进模型,比较了不同卷积神经网络模型在不同预处理方式下的图片辨识精度,针对从某国家重点实验室收集到的铁素体、珠光体、上贝氏体、下贝氏体、板条马氏体、片状马氏体等6类微观组织图像的数据
机器视觉的机器人伺服控制系统的设计,主要为了解决机器人在生产中的柔性化低的问题,从而进一步提升生产效率。本文控制系统由工控机、R-1000iA_100F机器人本体、IB30机器人控制器,视觉系统和真空吸盘夹手组成。采用高精度相机与相关算法处理图像,提高了工件的定位精度。此外,利用RobotInterface和PCinterface实现PC端与机器人通讯,解决了PC端与机器人通讯连接,实现了PC端与
分析实践C4D的各种功能的使用方法及其组合效果。并对C4D在虚拟动态效果方面的效果优势进行分析。
通过查阅文献,对国内外手势识别的现状进行了概括总结,在此基础之上提出了将手势识别与人工神经网相结合的方法,由于yolo v2在识别速度和识别精度上都优于yolo v1,故本课题选择yolov2目标识别算法来对手势进行识别。其次,在使用特征提取网络对原始图像做特征提取时,提出了改进的特征提取网络模型,提高了模型对目标定位的精准度,弥补了传统特征提取网络的缺陷。
以紫根水葫芦植株为试材,采用水培方式,研究了不同质量浓度镉梯度0(CK)、0.5、1.0、5.0、10.0 mg·L~(-1)和不同温度梯度28、24、20、16、10℃下紫根水葫芦生理响应机制,测定了抗氧化酶(POD、CAT)活性、叶绿素含量、丙二醛(MDA)含量以及根系活力。结果表明:不同质量浓度、温度和时间的镉胁迫下,植物上述指标表现出不同的变化规律,不同条件下紫根水葫芦对镉胁迫的耐受存在不
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