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生物炭对薰衣草对镉累积和植物
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因子的影响(
污染的土壤已成为农业和环境科学家的全球性问题。 土壤作为一种自然资源,被磷肥等不同来源的重金属镉污染。 这项研究的目的是研究薰衣草植物在不同镉浓度下对吸收因子(AF)和转运因子(TF)的生物炭效应作为植物
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因子。 该实验以3×4因子设计进行,包括以0%,20%和40%v / v的体积百分比进行生物炭处理以及在温室下以0、50、100和150 mg Cd·kg-1的土壤进行镉处理健康)状况。 数据分析表明,生物炭和镉处理显着(p≤0.05)影响了植物干生物量。 添加生物炭导致降低了根组织中的镉含量。 生物炭减少了薰衣草植物对镉的吸收,并且镉在根部组织中积累,并阻止了镉迁移到芽组织中。 土壤中镉浓度的增加导致镉吸附因子的增加,但转运因子却显着降低。 可以得出结论,可以考虑种植带有生物炭的薰衣草以改良镉污染土壤的可能性。
2024-02-24 09:11:33
2.96MB
镉污染的土壤
植物修复
1
磨损电焊钳口的焊接
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针对电焊钳SH500A B型钳口磨损的焊接
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问题,提出了上钳口焊条电弧焊、下钳口氩弧焊的组合焊工艺。针对黄铜柄焊接性较差和高导热性,采用高能量密度大规范氩弧焊,利用特制钢质工装夹具实现下钳口四周包裹法,能有效避免具有良好液态流动性黄铜金属的烧塌及流失,正确选择氩弧焊焊接规范能抑制锌蒸发;上钳口Q345钢采用小直径快速断弧法焊条电弧焊。实践证明,磨损钳口的组合焊工艺取得理想
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效果,值得推广应用。
2024-02-23 22:00:24
538KB
1
dll
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软件.zip
dll
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工具
2024-02-06 00:56:45
182.11MB
1
小米8基带 qcn
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基带未知 nv已损坏
小米8基带 qcn
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基带未知 nv已损坏
2024-02-02 20:01:11
127KB
1
因病毒或非法使用数据损坏
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工具.zip
适用于管家婆辉煌版7,已经
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过好几个管家婆了,绝对好用。
2024-01-30 11:05:59
345KB
因病毒或非法使用
你的数据被损坏
因病毒或非法使用数据损坏修复工具
1
管家婆7[1].1-7.2数据(因病毒或非法使用)
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软件
管家婆7[1].1-7.2数据(因病毒或非法使用)
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软件
2024-01-29 13:45:53
131KB
1
2023最新版彩虹易支付
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版+无后门+简单安装
1、在服务器上安装好宝塔面板; 2、在网站选项里添加一个新站点,同时添加个数据库; 3、上传易支付源码到网站根目录,具体路径名称根据自己的设置,我这里是epay目录,如果是压缩包上传后请解压到该目录; 4、在网站选项找到刚才添加的网站,最右边点击该网站的设置,里面找到伪静态,添加以下伪静态代码后保存; 5、在本地浏览器访问 http://自己的域名/install 进行安装,输入刚才添加网站设置的数据库名称、用户名和密码,忘记了可以在宝塔面板数据库选项里查看; 6、这样就安装好了,如需重新安装,请手动删除install目录下install.lock文件! 后台地址:http://自己的域名/admin 默认账号:admin,密码:123456
2024-01-26 20:52:38
9.04MB
1
在cpp中用于图像
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的PatchMatch的实现-C/C++开发
在cpp中用图像修补程序实现PatchMatch在修补程序中实现图像修补简介此存储库从younesse-cv中借用了大部分代码。 但是,该存储库是C风格的,无法使用opencv 3.x进行编译。 我所做的是使用C ++风格的opencv 3.x API包装代码。 感谢zvezdochiot的建议。 依赖cmake> 2.8 opencv 3.x g ++-4.7如何使用下载此存储库git clone https://github.com/ZQPei/patchmatch_inpainting.git编译mkdir build cd build cmake .. make cd .. Ru
2024-01-24 18:23:19
1.93MB
C/C++
Image
Processing
1
ubuntu引导
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—使用LiveCD更新UbuntuGrub引导
ubuntu引导
修复
——使用LiveCD更新UbuntuGrub引导 。
2024-01-23 18:17:57
7KB
引导修复
grub
1
generative-inpainting-pytorch:PyTorch重新实现具有上下文注意的纸张生成图像
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(https
生成绘画火炬 根据作者的,对PyTorch重新。 先决条件 该代码已经在Ubuntu 14.04上进行了测试,以下是需要安装的主要组件: Python3 PyTorch 1.0+ 火炬视觉0.2.0+ 张量板 pyyaml 训练模型 python train.py --config configs/config.yaml 检查点和日志将保存到checkpoints 。 用训练好的模型进行测试 默认情况下,它将在检查点中加载最新保存的模型。 您也可以使用--iter通过迭代选择保存的模型。 训练有素的PyTorch模型:[ ] [] python test_single.py \ --image examples/imagenet/imagenet_patches_ILSVRC2012_val_00008210_input.png \ --mask examples/cen
2024-01-22 20:20:10
1.08MB
deep-neural-networks
pytorch
generative-adversarial-network
attention-model
1
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