Thương hiệu polyacrylamide nào từ Trung Quốc có uy tín?
Tổng quan về các nhà sản xuất polyacrylamide lớn ở Trung Quốc: 10 thương hiệu đáng chú ý
09,21,2026 5xem
Đề tài báo cáo:Ký hợp đồng cung cấp Phần mềm tính toán định lượng rủi ro ngoài khơi – Safeti Offshore cho Trung tâm nghiên cứu và phát triển An toàn và Môi trường Dầu khí (CPSE) (
Thời gian phát sóng trực tiếp:Từ 10 giờ đến 11 giờ sáng ngày 25 tháng 12
Khách mời kỳ này:Đại học Nông nghiệp Nam Kinh - Tiết Bác Văn (Nghiên cứu viên trẻ Chung Sơn)
Cách tham gia:
1. Chú ý số video "Song lợi hợp phổ", lập tức hẹn trước truyền hình trực tiếp.
2. Quét mã 2 chiều phía dưới, hẹn trước phát sóng trực tiếp.
Giới thiệu giảng viên
Tiết Bác Văn, tiến sĩ Đại học Nông nghiệp Nam Kinh, phương hướng nghiên cứu là giám sát bệnh tật lúa nước. Tiến hành nghiên cứu có hệ thống sâu về các vấn đề then chốt và nhu cầu của ngành như nhận dạng bệnh, ước tính bệnh, sử dụng thuốc chính xác và đánh giá sản lượng; Trong số đó, mô hình truyền bức xạ cây trồng bị bệnh, phân tích cơ chế giám sát dịch bệnh và mô hình chung giám sát dịch bệnh được xây dựng thành các tính năng nghiên cứu chính, khắc phục một phần hạn chế về lý thuyết và phương pháp giám sát từ xa dịch bệnh ở giai đoạn này. Có 11 bài viết được công bố trên các tạp chí tri thức trong và ngoài nước như Remote Sensing of Environment, Computers and Electronics in Agriculture, Telesensory và các tạp chí khác (* 4 bài của một tác giả), ứng tuyển/trao tặng * 2 chuyên ngành phát minh quốc gia.
Nội dung báo cáo
Báo cáo chủ yếu giới thiệu ở quy mô lưỡi dao, đối với vấn đề không thể đánh dấu các điểm bệnh trước khi biểu hiện và tín hiệu quang phổ yếu, dựa trên phổ hình ảnh theo trình tự thời gian, hỗn hợp quang phổ đa cực và phân tích điểm nóng không gian, đã đề xuất một bộ phương pháp thanh lọc tín hiệu bệnh giai đoạn không triệu chứng và phương pháp thị giác MESPOT dựa trên nền tảng quang phổ hình ảnh gần, đạt được hình dung các điểm bệnh tiềm ẩn và phân loại chính xác cao của lá bệnh giai đoạn không triệu chứng. Ở quy mô vành đai, đối với các vấn đề về khả năng tổng quát hóa kém và độ chính xác thấp của mô hình ước tính tình trạng trong giai đoạn đa vật lý, dựa trên phân tích độ nhạy thông số, tách các yếu tố gây nhiễu và chuẩn hóa chỉ số thảm thực vật, các yếu tố hàng đầu của ảnh hưởng vật chất đối với cơ chế hoạt động ước tính tình trạng đã được phân tích, một mô hình chung về ước tính tình trạng có độ chính xác cao dựa trên chỉ số ôn dịch lúa cải tiến đã được xây dựng và việc sử dụng nền tảng phổ hình ảnh máy bay không người lái để đạt được bản vẽ chính xác về mức độ nghiêm trọng của bệnh ôn dịch lúa ở quy mô khối.
