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塑料薄膜覆盖与磷肥施用结合使用可调节冷温带棕壤中的土壤磷组分及微生物功能特性:通过磷酸氧同位素和³¹P NMR技术的多示踪研究获取的见解
•P60 + PFM通过热水热和微生物的变化调节寒冷温带Mollisol土壤中磷的可用性。•P60 + PFM将稳定的土壤磷转化为植物可利用的形式,并丰富好氧细菌和AMF,以促进磷循环。•δ18O-PO43-分析验证了PFM在寒冷温带农业生态系统中增强了微生物磷循环。 1. 引
来源:Soil and Tillage Research
时间:2026-09-05
基于多维仿生感官、近红外光谱结合多源信息融合的白芷产地溯源及指标成分快速鉴定方法研究
摘要白芷作为大宗药材和食品香料,其质量与产区密切相关。传统产地鉴定方法依赖主观判断,而现代分析技术成本高昂且操作复杂。因此,本研究旨在利用多源信息融合技术开发一种快速、准确的方法来鉴定白芷产地,并预测其指标成分含量。我们整合了多维仿生感官(BS)技术——电子眼(EE)、电子鼻
来源:Spectrochimica Acta Part A: Molecular and Biomolecular Spectroscopy
柑橘根象甲 *Diaprepes abbreviatus* 初孵幼虫基于液滴的 RNA 干扰取食测定方法的开发
摘要 柑橘根象鼻虫 Diaprepes abbreviatus 是柑橘和观赏作物的一种具有重要经济意义的害虫,其地下幼虫取食会损害根系,并使植株易受次生病原菌感染。开发高效的RNA干扰(RNAi)递送方
来源:Archives of Insect Biochemistry and Physiology
利用Sentinel-1和Sentinel-2数据的融合以及深度学习技术,对韩国南部沿海地区的近岸水产养殖情况进行监测
摘要:近岸水产养殖对全球蛋白质供应至关重要;然而,其在复杂环境中的快速、无序扩张(例如韩国动态强烈的海岸线)要求进行系统性的大规模监测。对这些区域的测绘具有挑战性,因为它们缺乏内陆水产养殖设施的明确边界,并且位于复杂的近岸水产养殖环境中。本研究开发了一种深度学习方法,该方法融合了
来源:Aquacultural Engineering
序列模拟移动床分离过程的多目标协同优化:融合数值计算与机器学习的混合方法
•SSMB分离过程的多目标协同智能优化策略。 •通过数值计算与机器学习的集成实现快速且精确的预测。 •采用NSGA-II和BNNs算法对操作条件进行筛选和优化。 •基于SSMB工艺,最终谷氨酸纯度可达99%,计算速度提高了125%。 引言 序贯模拟移动床(SSMB)技术最
来源:Journal of Chromatography A
用于协同光催化-吸附去除持久性污染物的COF/MIL-100杂化材料的理性设计及技术经济评估
**摘要要点:** - 创新性的配体共享COF/MOF杂化体设计及节能合成。 - COF/MOF杂化体可见光下优化的组分性能与出色的光催化效率。 - 有利的污染物降解动力学与机理。 - 卓越的吸附容量(刚果红(944.4 mg/g)和四环素(100.5 mg/g))及双功能材
来源:Applied Materials Today
基于简化参数的超声电阻抗谱技术,用于压电换能器和聚合物材料的表征
摘要 本研究提出了一个简化参数的超声波电 imped 阻谱(RP-UEIS)框架,用于估算压电换能器(特别是锆钛酸铅(PZT)陶瓷的复机电参数以及聚合物材料的粘弹性特性。该方法结合了低成本的电 imped 阻谱装置和逆向有限元拟合程序,从测量的 imped 阻谱中识别材料参数。
来源:Ultrasonics
第一阶段射血分数:检测肥厚型心肌病早期收缩功能不全的一种新方法
摘要 背景 既往研究曾使用第一期射血分数 (EF1) 对稳定型冠状动脉疾病进行评
来源:Echocardiography
关于番红花红在矿物粘土上吸附的机制性认识:一种基于量子与经典分子模拟的绿色增值利用方法
摘要尽管天然黏土具有易获取、低成本和可持续性的特点,但其用于去除阳离子污染物的潜力尚未得到充分研究。在本研究中,我们采用绿色工艺处理了一种摩洛哥黏土,并测试了其从水溶液中去除Safranin-O的能力。通过批次吸附实验,研究了接触时间、溶液pH值、初始Safranin-O浓度和温
来源:Surface Science
基于多尺度动力离心机模型试验的超高心墙土石坝尺度无失真试验预测方法
摘要:全球范围内能够经受强震考验的土石坝数量极少,地震损伤数据极度匮乏;动力离心机模型试验被公认为岩土工程领域研究地震问题最有效、最先进的技术手段。然而,对于超高芯墙土石坝,受坝体规模和试验设备的限制,现有技术无法进行比例不失真的离心动力试验,即根据相似理论,模型几何比例系数
来源:Soil Dynamics and Earthquake Engineering
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