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水生被子植物的繁育系统与进化
【出 处】
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水生生物学报
【发表日期】
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1998年01期
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大田试验结果表明，水杨酸叶面喷雾可减轻芒果炭疽病的发生，100—200mgL-1均有极显著的效果，病情指数分别比对照下降了23％－41．1％，以浓度为100mgL-1的效果最好，而在马铃薯培养基（PDA）中平板培养时，100mgL-1水杨酸对芒果炭疽菌菌丝生长和孢子萌发均无抑制作用．因此认为，水杨酸处理芒果后感病指数下降，是由于水杨酸处理提高了芒果幼果的抗病性，即幼果产生了诱导抗性而引起的．
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成熟种子的子叶离体后，在无外源激素和营养供应的滤纸保湿（26±1℃，2．92Wm-2，14h光照）条件下培养。0—4d内子叶的面积大小和鲜重迅速增加而干重基本保持不变，4d后子叶面积和鲜重继续增加但速度减慢，干重迅速下降；呼吸速率和叶绿素含量4d前稳定上升，第4天达到峰值后下降．离休后6d内，子叶中矿质元素含量发生了一定的变化；除Put含量在第2天有所下降外，子叶中Spm、SPd和Cad含量均不断
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应用荧光发射和激发光谱、可见吸收光谱和ＳＤＳ－ＰＡＧＥ等监测手段，比较了ＰＳⅡ颗粒在光抑制光照下，以及在次氯酸钠、过氧化氢、次氯酸钠和过氧化氢混合体系中处理时，色素含量、蛋白组分和ＰＳⅡ活性的变化．实验表明，在上述处理过程中，ＰＳⅡ颗粒的放氧活性、叶绿素等色素及多肽组分均受到破坏．
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在讨论协同学习算法和广义逆关系的基础上，指出了最小二乘广义逆的求解算法都可以看作是协同学习算法，从而大大丰富了协同学习算法的种类．理论和实验表明，Ｈａｋｅｎ提及的学习算法在某些性能指标上不如通常的Ｍｏｏｓｅ－Ｐｅｎｒｏｓｅ广义逆求解算法，因此，在具体应用场合，可考虑使用通常的Ｍｏｏｓｅ－Ｐｅｎｒｏｓｅ广义逆求解算法进行协同学习．
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基于手刻或机刻两枚具有相同字符内容的印鉴其字符骨架线的空间分布不可能完全相同，介绍了用匹配字符轮廓线的测度方法，并选用字符的包络线作为匹配的骨架线．提出了基于Ｆｏｕｒｉｅｒ描述符的轮廓匹配的印鉴识别方法，其主要优点是可以在很少约束条件下获取印鉴图象．
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提出了在中文印鉴识别中两幅印鉴图象的配准方法．它包括对印鉴图象的预处理，该方法在保留图象边缘的同时对图象进行了平滑处理，利用聚类算法提取标准和待识别印鉴的特征点集，依据最小均方差变换实现两个点模式的匹配．通过实验获得了两幅印鉴图象的高精度配准结果．
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基于传统立体图象匹配技术，提出了一种新的使用遗传算法的特征匹配方法．实验中，采用了两种特征提取算法，以适应不同图象要求．实验用图包括自然景物图和人工合成图．此外，用ＢｒａｎｃｈＡｎｄＢｏｕｎｄ算法得出比较结果．实验结果表明，遗传算法有好的匹配正确率和收敛速度，具有鲁棒性，适合立体图象匹配．
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从讨论物体表面的特性出发，研究了立体视觉中可匹配点存在的集合以及唯一匹配问题，指出了可匹配点集与成象系统焦点位置及其物体表面法线之间的关系，证明了空间曲线在两幅图象上投影的弧长之比和变形的物理特性．通过探讨灰度分布与对应点之间的关系，发现当视觉模型中两个焦点之间的距离为一阶小量时，左右图象上对应点处的灰度相关，由此得出了图象匹配中解存在并唯一的条件．
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从７４７条发根农杆菌ＡＴＣＣ１５８３４转化的青蒿株系０２５发根中，筛选出７个生长较快的发根系，这７个系在生长速度和青蒿素含量上均有显著差异，其中发根系ＨＲ９青蒿素产率最高，达到每月３３２５ｍｇ／Ｌ。青蒿发根的生长量和青蒿素含量极显著高于未转化根和愈伤组织。青蒿发根在分批培养中没有明显的迟滞期，接种后第７天进入指数生长期，第１１天生长最快，第２０天进入稳定期。青蒿发根中青蒿素含量呈明显的“与生长
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为了从MRJ三维采样数据生成空间中任一位置及任一方向的切片图像,我们在物体空间中及计算机屏幕上建立了两套坐标系,引入了六个参数来描述切割平面.推导了从屏幕坐标到物体空间坐标的映射公式,设计了六种密度估计算法,即三线性插值法,最近邻法、中值法、控制力法,梯度法及GNP综合法,用于从所给的数据来估计空间中任意位置的密度,所有的算法都在某些情况下显现了它们的优点. 我们建立了—个由10个尺寸、方向,密
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