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芽苗菜是植物种子内贮存营养器官,用科学培育方法在黑暗或弱光条件下培育生长出可供食用的嫩芽、芽苗、幼梢或幼茎。如:黄豆、黑豆、绿豆、豌豆、萝卜、香椿等种子,在日光温室、塑料大棚或空闲房做为生产场地,采用箱栽、畦栽、育苗盘栽等方式无土培育,进行层架立体化生产,生产过程很简单,将种子浸泡消毒以后,均匀散播在培养箱内,在适宜条件下掌握好管理技术,每天喷水几次即可。从播种到收获一般6—10天左右,并且一年四季均可轮流生 相似文献
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(一)超级八月暴大豆是从原八月暴大豆选育而成的。该大豆除东北、西北不可引种外,其它地区均可引种,该豆株型高大,分枝力强,结荚稠密,且质优多抗。经中心示范一般亩产350公斤左右,最高可达400公斤,超级八月暴全生育期春播125天,夏播100天,株高80cm,分枝8—12个,每株结荚180—300个,荚特大而宽,百粒重30—35克,栽植行距50—70cm,株距离13—16cm,在稀植肥田长得似小松树,荚角密布似繁星,典型单株产半斤左右。一般亩用种3公斤。 相似文献
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研究了一类离散型种群生存竞争模型的周期解问题。利用射影几何中常用的齐次坐标记法,把非线性系统用逐次递推的线性形式来表示,得到了判别系统有最小正周期m的周期解的一个充要条件。该结果证明了系统不存在最小正周期m=2的周期解,得出了具有最小正周期m=3的周期解时系统的一般表达式和最小正周期m=3的一个判定定理。 相似文献
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把大麦和燕麦与大田豌豆混作,可以增加饲料产量,改善饲料品质。本试验的目的,就是评价两个大麦品种,两个燕麦品种,以及不同谷物—豌豆混作时播种量对饲料生产、粗蛋白含量(CP)和氮产量的影响。大麦品种是“Bowman”和“Horsford”,燕麦品种是“Dumont”和“Magnum”。无论是净作还是混作,用作饲料生产的品种(Horsford,Magnum)所生产的饲料,等于或多于用作粮食生产的品种(Bowman,Dumont)所生产的饲料(P≤0.05)。当谷物按等于或大于净作时的播量混作时,饲料生产不受影响,而当播量只有净作一半时,饲料生产减少。饲料产量不受豌豆播种量的影响,但在4个环境一年中,有3个环境一年的CP含量随豌豆的播量增加而增加。饲料产量不受混作的影响。这些资料说明,为了获得最高的饲料产量,在大麦—豌豆和燕麦—豌豆混作中的谷物成分,应该按等于或大于净作时的播种量进行播种。饲料中的CP含量随混作中豌豆播量的相对比例增加而增加,但饲料N产量没有影响,因为谷物对产量的贡献大于豌豆对产量的贡献。 相似文献
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无土栽培香椿芽,具有生长周期短,产量高品质好,不受季节限制等特点。本人拥有多年的栽培经验,现介绍给大家。(一)生产设施和栽培基质的置备。苗盘用轻质塑料品为好,规格长60cm,宽25cm高5cm基质用河砂或珍珠岩、炉渣(直径不超过2mm)(二)生产步骤。种芽 相似文献
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山芝麻也叫月见草、夜来香,一般亩产在130-150公斤,含油率达30%-33%。(1)选地山芝麻各种土质均可生长。一般选择土壤肥力中等、光照好、砂质壤土为宜。(2)整地施肥3月下旬土壤化冻一犁深时整地起垄。每亩施磷酸二铵10—15公斤一次投入。整地要达到地净土暄,以利播种。(3)播种人工栽培春、夏、秋季均可播种。柔毛品系生育期较长,播种必须在3月下旬至4月5日前播完,不能迟于4月5日。播种前将种子浸泡24小时,捞出晾干后再播。先将垄尖用锄头推平,再用铁罐头盒或易拉罐做播种器,在命底扎7-10个小孔,并在报纸或塑料布上试验落种的稀密度,播时用木棍敲打播种器的手柄。 相似文献
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鳝鱼的养殖方法很多。现介绍一种新的养殖方法——流水鳝、蚓合养法(一)建池:选择有长年流水的地方建池。结构为水泥池,池面积30m~2、50m~2、80m~2均可。池壁高80~100cm,在对角处设进出水口,安装好防逃设备。(二)堆土畦:在池中堆若干条宽1.5m、厚25cm 的土畦,畦间距离20cm, 相似文献
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甜豌豆、豇豆、青菜周年配合种植,一般667平方米产甜豌豆850公斤,豇豆830公斤,青菜2180公斤,效益较好。品种选择甜豌豆选用耐寒、长势强、产量高、品质优的早熟品种奇珍76,或矮生品种生育期短,早熟的中豌6号、食 相似文献
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母猪不发情,是饲养者最发愁之事。您若用高梁米一公斤左历,炒熟,冷却后全都倒入猪食糟内,况水(淘米水、米浆水、煮饭米汤或其他水均可).让猪吃宝,约6天左右母猪即可发情。而哺乳母猪在断奶2—3天后.饲喂高能量饲料,能促进其发情及多排卵。一般情况下,断奶后10天内母猪均能发情配种。 相似文献
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尹珍 《山西煤炭管理干部学院学报》2011,24(4):18-19
在机电设备评估中设备更新是指用技术性能更高、经济性更好的新型设备来代替原有的、已经落后的设备。在设备的更新管理周期的计算中,现在主要常用的有两种方法:最小平均费用法和低劣化数值法。通过选择其中一种方法计算均可得到设备更新的最佳周期,并由此确定是继续使用旧设备,还是购置新设备。 相似文献
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为了通过精准的预测,提高零件周期生产能力,课题组研究了基于工业机理模型和人工智能算法的零件周期生产量化预测方法。分析零件周期生产能力影响因素的工业机理,将设备作业周期时间、资源单耗以及系统正常运行时间3个量化指标作为卷积神经网络的输入,零件周期生产能力作为卷积神经网络的输出,使用基于卷积神经网络的零件周期生产量化预测方法,完成零件周期生产能力的有效预测。实验结果表明:该方法的预测结果与真实结果基本一致,具有较高的零件周期生产量化预测精度;将卷积神经网络的学习速率设置为0.005 Mibit/s,卷积核大小设置为5×5时,可提高零件周期生产量化预测效果。 相似文献