迷你型黄瓜的快繁技术研究     

徐海英  陈东波  田生辉  李琴  齐泽民  黄作喜 《内江师范学院学报》2011,26(10):39-41

为了降低迷你型黄瓜的种苗成本,对迷你型黄瓜的不定芽的快繁技术进行了研究．以MS为基本培养基,研究了不同的激素处理对迷你型黄瓜离体子叶不定芽的诱导、增殖与生根的影响．结果表明：以MS＋0．3mg／L6-BA＋0．05mg／LIAA为培养基诱导不定芽的效果较好,以MS＋0．2mg／L6-BA＋0．05mg／LIAA为培养基的增殖效果较理想,以1／2MS＋0．2mg／LIAA为培养基的生根效果较好,生根率达98％,且根系发达．  相似文献   

从传播学成果的利用探讨当代图书馆工作的发展     

张忠民 《四川图书馆学报》2009,(5):14-17

介绍了谢拉成功地将传播学引进图书馆学,分析出传播学理论在图书馆文献信息传播中起的重要作用,并借鉴和利用传播学的研究成果,探讨传播学理论在读者服务、信息传递和图书馆建设上的影响和启示,阐述传播学促进了当代图书馆的进步和发展。  相似文献   

建筑工程投标方案比选方法研究——基于BP神经网络正反馈运算思想     

韩莎莎 《福建工程学院学报》2015,(1):90-93

建设项目的投标阶段,影响投标方案的因素多、受外界影响大,为此很难找出一种准确、便捷的方案比选手段。应用BP神经网络正反馈运算理论进行三种实例投标方案比选,得出最佳投标方案,阐述一种既便捷又精确的方法来进行投标方案比选。该方法不仅具有比选方案的基本功能,还具有风险预估的优势。  相似文献   

科技期刊多渠道精准传播体系的构建和应用   总被引：2，自引：2，他引：0  

侯丽珊 《中国科技期刊研究》2017,28(5):422-426

【目的】 建立了一个依托网络技术和数字技术的多渠道精准传播体系,旨在提升科技期刊内容传播的广度和准确度。【方法】 以《计算机研究与发展》实践为例,提出一种贯穿稿件全生命周期的多渠道精准传播体系,阐述了稿件在不同阶段下的特点,并根据读者群体的需求和阅读偏好,采取了针对性的传播途径和传播策略。【结果】 随着传播体系的建立和逐步完善,《计算机研究与发展》刊登论文的下载量和引用率显著提升,自媒体关注度增强,这促进了期刊宣传效果的最大化和期刊影响力的提升。【结论】 充分利用和融合各种技术手段和宣传平台,根据读者特点选择针对性的稿件内容,并采用精准的传播方式,有利于期刊影响力的提升。  相似文献   

面向空间通信不平等差错保护的联合信源信道编解码方法     

刘晓敏  涂国防 《中国科学院研究生院学报》2009,26(5):663-669

提出了一种面向空间通信不平等差错保护的联合信源信道编解码方法. 该方法采用一种可逆编解码方法对直流系数进行重点保护,即对直流系数编码输出码流进行二进制游程编码,并采用可逆变长码对游程长度进行编码. 对重要性较低的交流(AC)系数采用可变长编解码. 仿真实验结果和分析表明,该方法有效地解决了错误扩散,提高了直流系数的抗差错性能,改善了图像传输质量.  相似文献   

BP神经网络在数字参考咨询服务评价中的应用   总被引：1，自引：0，他引：1  

王静婷 《现代情报》2009,29(3):167-169

本文首先介绍了BP神经网络原理,并构建一个数字参考咨询服务评价指标体系,在此基础上提出了一种基于BP神经网络的评价模型来对这项服务进行定量评价。  相似文献   

Accelerate adversarial training with loss guided propagation for robust image classification     

《Information processing & management》2023,60(1):103143

Adversarial training is effective to train robust image classification models. To improve the robustness, existing approaches often use many propagations to generate adversarial examples, which have high time consumption. In this work, we propose an efficient adversarial training method with loss guided propagation (ATLGP) to accelerate the adversarial training process. ATLGP takes the loss value of generated adversarial examples as guidance to control the number of propagations for each training instance at different training stages, which decreases the computation while keeping the strength of generated adversarial examples. In this way, our method can achieve comparable robustness with less time than traditional training methods. It also has good generalization ability and can be easily combined with other efficient training methods. We conduct comprehensive experiments on CIFAR10 and MNIST, the standard datasets for several benchmarks. The experimental results show that ATLGP reduces 30% to 60% training time compared with other baseline methods while achieving similar robustness against various adversarial attacks. The combination of ATLGP and ATTA (an efficient adversarial training method) achieves superior acceleration potential when robustness meets high requirements. The statistical propagation in different training stages and ablation studies prove the effectiveness of applying loss guided propagation for each training instance. The acceleration technique can more easily extend adversarial training methods to large-scale datasets and more diverse model architectures such as vision transformers.  相似文献