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题名我国菊花虫害种类、直观特征及危害
被引量：18
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作者
蒋细旺
包满珠
薛东
周大宏
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机构
华中农业大学
武汉市汉南区花木场
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出处
《湖北农业科学》
北大核心
2002年第6期74-76,共3页
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基金
武汉市科技计划项目(20025007170)资助
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文摘
研究了我国菊花虫害的种类、分布、危害等,编制了菊花虫害目录,并列出了简要的直观特征。结果表明主要虫害有10目26科53种,其中危害严重的有14种,如蚜虫、蛴螬、绿盲蝽、菊潜叶蝇、蓟马、白粉虱、菊天牛等。
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关键词
菊花
虫害种类
直观特征
危害
中国
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Keywords
chrysanthemum
pests
audio - visual characteristics
China
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分类号
S436.8
[农业科学—农业昆虫与害虫防治]
S435.
[农业科学—农业昆虫与害虫防治]
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题名民国时期电化教育学术研究的发展演变
被引量：2
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作者
赵厚福
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机构
西北师范大学教育技术学院
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出处
《电化教育研究》
CSSCI
北大核心
2020年第6期120-128,共9页
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文摘
文章聚焦民国时期电化教育学术发展,梳理发展脉络,总结学术发展规律。通过对从网络数据库、其他研究者以及实体图书馆等渠道收集的民国时期有关电化教育的期刊、著作、报告以及政府文件等史料的分析和解读,认为民国时期我国电化教育学术研究经历了幻灯教学理论的形成(1912—1932年)、中国特色五论电影教育理论体系的形成(1932—1937年)、中国独特电化教育学术领域的形成(1937—1949年)三个发展阶段;是由幻灯、电影和播音技术推动的,由价值论、方法论和本体论构成的研究螺旋;技术更新与进步、教育思潮和理念的涌现、电化教育的实践需求是学术发展的三个动力;体现出紧扣国家社会需求、注重实践研究、具有国际视野和历史自觉四个方面的特点。
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关键词
民国时期
电化教育
学术发展
学术结构
学术动力
学术特点
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Keywords
The Republic of China
audio-visual Education
Academic Development
Academic Structure
Academic Motivation
Academic characteristic
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分类号
G434
[文化科学—教育技术学]
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题名基于特色景观视野的长沙市城市识别系统创建
被引量：2
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作者
陈玲循
胡希军
谢祝宇
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机构
中南林业科技大学环境艺术设计学院
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出处
《安徽农业科学》
CAS
北大核心
2011年第14期8481-8483,8647,共4页
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文摘
基于长沙市城市景观特色视野,将长沙市城市景观分为背景景观、轮廓景观、建筑及人文景观、园林与绿色景观4类,具体分析了各类景观的组成及其景观特色,并将其用于长沙市城市识别系统构建中。笔者在构建长沙市城市识别系统时以理念识别系统、视觉识别系统、行为识别系统、听觉识别系统、环境识别系统5个子系统为脉络,具体分析了各子系统的组成。将理念识别系统分解为以城市中心点为中心、由自然景观带环绕、覆盖历史沉淀面的特色景观系统;通过市花、市树、吉祥物、标准色的应用组建长沙市视觉识别系统;将行为识别系统分解为娱乐之都、古城行为习俗;将听觉识别系统分解为城市街道听觉识别、自然景观听觉识别、商业景观听觉识别3部分;从生态环境的角度构建环境识别系统。笔者认为,长沙市城市识别系统的建立对其经济发展具有直接促进作用,对长沙市识别系统的研究有待进一步深入。
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关键词
城市识别系统
特色景观
理念识别系统
行为识别系统
视觉识别系统
听觉识别系统
长沙
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Keywords
City identity system
characteristic landscape
Mind identity system
Behavior identity system
visual identity system
audio identity system
Changsha
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分类号
TU985.14
[建筑科学—城市规划与设计]
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题名数据驱动的AVS3像素域最小可觉差预测模型
被引量：1
- 4
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作者
李兰兰
刘晓琳
吴珂欣
林丽群
魏宏安
赵铁松
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机构
福州大学物理与信息工程学院
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出处
《数据采集与处理》
CSCD
北大核心
2021年第1期53-62,共10页
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基金
国家自然科学基金面上(61671152)资助项目
国家自然科学基金青年科学基金(61901119)资助项目
福建省自然科学基金(2019J01222)资助项目。
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文摘
AVS3作为中国第三代国家数字音视频编码技术标准,在消除视频时域/空域冗余信息方面发挥了重要的作用,但在消除感知冗余方面仍存在进一步优化的空间。本文提出一种数据驱动的AVS3像素域最小可觉差(Just noticeable distortion,JND)预测模型,在尽量保证视觉主观质量的前提下,对AVS3视频编码器进行优化。首先基于主流的大型JND主观数据库,获取符合人眼视觉特性的像素域JND阈值;然后基于深度神经网络构建像素域JND预测模型;最后通过预测的像素域JND阈值建立残差滤波器,消除AVS3的感知冗余,降低编码比特率。实验结果表明,与AVS3的标准测试模型HPM5.0相比,在人眼主观感知质量几乎无损的情况下,所提出的像素域JND模型最高可节省21.52%的码率,平均可节省5.11%的码率。
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关键词
视觉感知特性
最小可觉差预测模型
AVS3
残差滤波
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Keywords
visual perception characteristics
just noticeable distortion(JND)model
advanced audio and video coding standard(AVS3)
residual filter
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分类号
TP391.4
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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