对抗人类矿物质营养不良的集体努力需要在蔬菜生产中考虑土壤肥力管理措施(SFMP)。 这项研究旨在建立坦桑尼亚农业系统中SFMP和植物营养素浓度对人类健康的关系。 分析了从Kilombero和Dodoma蔬菜种植区收集的土壤和蔬菜样品的化学性质和矿质养分含量。 采用描述性统计,方差分析和相关分析。 结果表明,Kilombero的土壤pH范围为6.04至6.8,Dodoma的pH范围为6.23至8.58。 有机碳较低,范围为0.10%至1.87%。 研究的所有土壤均具有足够的锌(0.45至29.3 mg / kg),铜(0.71至3.23 mg / kg),铁(3.70至171.7 mg / kg)和锰(2.84至41.38 mg / kg)。 所有蔬菜中的锌浓度范围为12.57至134.54 mg / kg,其中14%的蔬菜对人体健康的锌含量较低(<20 mg / kg)。 蔬菜中的铜浓度范围为0.07至52.37 mg / kg,而来自Kilombero的蔬菜中用于植物和人类营养的铜含量非常低(<0.10 mg / kg)。 蔬菜中铁和锰的浓度分别为152.95至1780 mg / k
2024-03-01 16:28:26 3.32MB 土壤肥力 营养浓度 人体矿物质营养
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商超(超市和零售店)在现代经济中扮演着至关重要的角色,然而,它们在蔬菜商品管理中面临着多重挑战。这些挑战包括如何准确预测销售趋势、合理制定价格策略、以及有效制定补货计划等问题。 解决这些问题对于商超来说至关重要,因为它们直接影响着销售收益、库存成本和客户满意度。因此,本研究旨在为商超提供一套全面的蔬菜商品管理策略,以帮助它们更好地应对这些挑战。 针对问题一,在蔬菜商品管理中,首要问题之一是如何准确预测销售趋势。这包括了不同蔬菜品类的销售模式,如季节性销售高峰和低谷。我们需要深入了解哪些蔬菜在特定时间段内销售最活跃,以及它们之间的差异。这个问题的解决有助于商超更有针对性地制定促销策略和补货计划。 针对问题二,制定合理的价格策略对于商超至关重要,因为它们需要平衡销售利润和客户价格敏感度。我们需要建立一个定价模型,考虑商品成本、预期销售量和销售利润等因素。这个模型将为每个蔬菜品类提供合理的售价建议,确保商超实现销售利润的最大化,同时提供具有竞争力的价格。 针对问题三,如何确定每个单品的补货量以及建议的定价策略是另一个重要问题。我们需要通过组合优化方法,确定每个单品的最佳补货量和定价策
2023-12-22 20:16:06 5.3MB 数学建模 数据分析 论文
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要 商超(超市和零售店)在现代经济中扮演着至关重要的角色,然而,它们在蔬菜商品管理中面临着多重挑战。这些挑战包括如何准确预测销售趋势、合理制定价格策略、以及有效制定补货计划等问题。 解决这些问题对于商超来说至关重要,因为它们直接影响着销售收益、库存成本和客户满意度。因此,本研究旨在为商超提供一套全面的蔬菜商品管理策略,以帮助它们更好地应对这些挑战。 针对问题一,在蔬菜商品管理中,首要问题之一是如何准确预测销售趋势。这包括了不同蔬菜品类的销售模式,如季节性销售高峰和低谷。我们需要深入了解哪些蔬菜在特定时间段内销售最活跃,以及它们之间的差异。这个问题的解决有助于商超更有针对性地制定促销策略和补货计划。 针对问题二,制定合理的价格策略对于商超至关重要,因为它们需要平衡销售利润和客户价格敏感度。我们需要建立一个定价模型,考虑商品成本、预期销售量和销售利润等因素。这个模型将为每个蔬菜品类提供合理的售价建议,确保商超实现销售利润的最大化,同时提供具有竞争力的价格。 针对问题三,如何确定每个单品的补货量以及建议的定价策略是另一个重要问题。我们需要通过组合优化方法,确定每个单品的最佳补货量和
2023-12-18 18:53:23 1.62MB 毕业设计 数学建模 数据分析
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基于网络爬虫的蔬菜价格信息检测分析系统, 通过实现在web页面中的可视化展示,然后存储到MySQL数据库中,最后搭建Flask框架,爬取到的信息导出csv文件里进行数据处理,使用前请务必查看说明文档
2023-03-05 19:21:12 7.13MB Python
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java种菜源码曼迪 蔬菜营销系统的Web应用程序 项目名称:网站排名系统 项目摘要:万维网是当今海量信息的常年来源。 因此,对能够定位、识别和检索信息以满足个人需求和突发奇想的需求的自动化方法有明确的需求。 互联网还为组织和推荐信息创造了新的可能性 电子商务中的“推荐系统”促进了数据的发现、收集和分析及其对购物者的影响,包括他们的需求和愿望 av 提供有关电子商务潜在影响的有价值的反馈关于人们的生活。 为了组织信息,推荐系统使用从用户的行为和属性中学到的知识将数据挖掘技术结合到他们的推荐中。 Web 使用挖掘是数据挖掘技术的一种应用,用于从 Web 数据中发现使用模式,以便了解和更好地满足基于 Web 的应用程序的需求。 在本文中,我们对基于 web sige 挖掘和 sentantic web 的推荐系统领域的最新研究进行了调查。 可以使用的具体技术:Oracle。 Java,用于 Oracle 连接的 Swing JDBC。 任何技术都可以用于前端开发。 项目任务:Duw ER 图表,项目中所需的每个表的架构。 将所有表规范化到 3NF,实现任务。 用户界面 项目功能组件: 1
2023-02-24 11:39:51 7.65MB 系统开源
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智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、路径规划、无人机等多种领域的Matlab仿真
2023-02-08 19:17:02 971KB matlab
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水果和蔬菜保质期数据集,它包括苹果、香蕉、西红柿、胡萝卜的图片。它可用于根据水果或蔬菜的保质期进行分类(每类水果分为了不同时长的保质期阶段,每个阶段有100张图片左右。例如1-5天的苹果、5-10天的苹果、10-15天的苹果图像
2022-12-22 18:31:18 164.82MB 水果 蔬菜 数据集 质保
蔬菜分类图像数据集,该数据集包含三个文件夹train(15000张图片)test(3000张图片)validation(3000张图片)以上每个文件夹都包含不同蔬菜的子文件夹,其中分别显示了不同蔬菜的图片,常见的15种蔬菜。有豆子、苦瓜、冬瓜、茄子、西兰花、卷心菜、辣椒、胡萝卜、花椰菜、黄瓜、木瓜、土豆、南瓜、萝卜和西红柿。15个类的21000张图片,其中每个类包含1400张图片,大小为224×224
2022-12-21 11:27:24 534.09MB 蔬菜 数据集 分类 深度学习
一、项目简介 系统是一个基于JavaWeb的社区果蔬管理系统的设计与实现。社区果蔬管理系统是通过网络的形式来展示果蔬,可以详细的展示出果的名称、价格、图片、产地等相关信息,用户选购后选择收货地址就可以完成下单,然后等待配送即可。本项目主要针对做计算机毕设或者项目实践学习的Java人群使用。 二、技术实现 1.开发平台:Eclipse或IDEA 2.数据库:MySQL 三、系统功能 社区果蔬管理系统的设计与实现包括了前台和后台两个模块组成。前台模块中主要是果蔬的展示和搜索,购买用户的注册登录,把果蔬加入到购物车中,并对自己的收货地址进行管理,下单后可以选择相应的配送地址。用户在订单管理中可以对未发送的订单进行催单,管理员在后台可以看到订单的催单次数。后台模块中主要是对果蔬的上传和管理,可以对买菜用户下的订单进行查看,查看到订单的时间、配送地址、催单次数以及订单中包括的果蔬明细,并对订单执行配送操作。
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2022-12-13 16:26:16 279KB 缺陷检测
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