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本發(fā)明公開(kāi)了一種穗萌抑制劑及抑制水稻穗萌的方法，該穗萌抑制劑以水為溶劑，含有濃度為400-1200mg/kg的丁香酚、濃度為300-600mg/kg的烯效唑和濃度為400-500mg/kg的馬來(lái)酰肼。所述抑制水稻穗萌的方法包括：在水稻的乳熟末期至黃熟初期期間，將穗萌抑制劑均勻噴施于稻穗上。本發(fā)明以低毒性易降解的丁香酚以及能抑制赤霉素生物合成的烯效唑、具強(qiáng)烈發(fā)芽抑制性的馬來(lái)酰肼進(jìn)行組合，不但有效地降低了水稻穗萌率，而且使收獲之后的水稻種子保持良好的綜合品質(zhì)；該抑制劑以水為基質(zhì)，未添加任何有機(jī)溶劑，環(huán)保且生產(chǎn)工藝簡(jiǎn)單，材料用量少，成本低廉。

本實(shí)用新型公開(kāi)了一種水稻葉片組織光學(xué)特性參數(shù)的測(cè)量裝置，包括通過(guò)光纖連接的光源系統(tǒng)、單積分球光路系統(tǒng)和檢測(cè)系統(tǒng)，檢測(cè)系統(tǒng)連接計(jì)算機(jī)，所述的光源系統(tǒng)包括：波段為250～2500nm的鹵鎢燈源；所述的單積分球光路系統(tǒng)包括：積分球；光斑調(diào)節(jié)器，安裝在積分球上，包括金屬管和/或透鏡，用于控制光纖的光斑大小。本實(shí)用新型的測(cè)量裝置光源采用具有連續(xù)波段的鹵鎢燈源和光斑調(diào)節(jié)器，解決了現(xiàn)有的測(cè)量裝置在測(cè)量時(shí)需要切換不同波段光源的問(wèn)題。

鹽脅迫直接影響植物的生長(zhǎng)，我國(guó)現(xiàn)有約9913萬(wàn)公頃的鹽堿土地，占全國(guó)可用耕地面積近四分之一，無(wú)法進(jìn)行大規(guī)模農(nóng)作物種植。植物耐鹽堿促生菌可以通過(guò)調(diào)節(jié)土壤pH值，促進(jìn)植物對(duì)營(yíng)養(yǎng)物質(zhì)的吸收，調(diào)節(jié)植物激素，調(diào)節(jié)植物耐受氧化和滲透脅迫的能力等，幫助植物抵抗鹽堿脅迫在逆境下生長(zhǎng)增產(chǎn)。 對(duì)于耐鹽堿促生菌Bacillus subtilis N51和Bacillus cereus T146，實(shí)驗(yàn)室現(xiàn)通過(guò)連續(xù)發(fā)酵，優(yōu)化發(fā)酵工藝以及噴霧干燥工藝，制備孢子形成率達(dá)70%以上、干粉菌劑活菌數(shù)目達(dá)1010/g的菌劑。 對(duì)于菌株Kocuria sp. LA1T6、Bacillus sp. LA1T8和Pseudomonas sp.T44，實(shí)驗(yàn)室現(xiàn)進(jìn)行多糖包衣制劑的開(kāi)發(fā)，研制高穩(wěn)定性、成膜性、安全性和緩釋性的包衣制劑。

太陽(yáng)能光伏發(fā)電綠色無(wú)污染，而且我國(guó)太陽(yáng)能資源豐富，水平面總輻射約 1680 吉瓦（1 吉瓦=1000 兆瓦=109瓦），大部分可以用于太陽(yáng)能光伏發(fā)電。隨著光伏材料以及相關(guān)技術(shù)的發(fā)展，光伏發(fā)電成本已經(jīng)大幅度降低，光伏能源作為一種新型清潔能源在我國(guó)的應(yīng)用規(guī)模迅速增長(zhǎng)。光伏發(fā)電已經(jīng)跨越了示范應(yīng)用階段，進(jìn)入了大規(guī)模推廣的階 段。近年來(lái)，光伏發(fā)電產(chǎn)業(yè)規(guī)模迅速增長(zhǎng)。截止到 2015 年 6 月底，中國(guó)光伏發(fā)電累計(jì)裝機(jī)容量達(dá)到了 35.78 吉瓦，其中光伏電站 30.07吉瓦，分布式光伏 5.71 吉瓦。根據(jù)美國(guó) IHS 咨詢(xún)公司預(yù)計(jì)，2015 年全球光伏裝機(jī)量增長(zhǎng) 16%~25%，達(dá)到 53-57 吉瓦之間。

太陽(yáng)能光伏發(fā)電綠色無(wú)污染，而且我國(guó)太陽(yáng)能資源豐富，水平面 總輻射約 1680 吉瓦（1 吉瓦=1000 兆瓦=109 瓦），大部分可以用于太 陽(yáng)能光伏發(fā)電。隨著光伏材料以及相關(guān)技術(shù)的發(fā)展，光伏發(fā)電成本已 經(jīng)大幅度降低，光伏能源作為一種新型清潔能源在我國(guó)的應(yīng)用規(guī)模迅 速增長(zhǎng)。光伏發(fā)電已經(jīng)跨越了示范應(yīng)用階段，進(jìn)入了大規(guī)模推廣的階 段。近年來(lái)，光伏發(fā)電產(chǎn)業(yè)規(guī)模迅速增長(zhǎng)。截止到 2015 年 6 月底， 中國(guó)光伏發(fā)電累計(jì)裝機(jī)容量達(dá)到了 35.78 吉瓦，其中光伏電站 30.07 吉瓦，分布式光伏 5.71 吉瓦。根據(jù)美國(guó) IHS 咨詢(xún)公司預(yù)計(jì)，2015 年 全球光伏裝機(jī)量增長(zhǎng) 16%~25%，達(dá)到 53-57 吉瓦之間。 項(xiàng)目特色和創(chuàng)新之處： 分布式光伏系統(tǒng)便于實(shí)施，是受到各級(jí)政府鼓勵(lì)的分布式電源模 式，但是由于在設(shè)計(jì)、管理和評(píng)價(jià)機(jī)制等方面的制約，特別是過(guò)高的 后期維護(hù)費(fèi)用，使其推廣過(guò)程遇到一些障礙。高效率的分布式光伏云 基于物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)，對(duì)電站中光伏組件的輸出性能進(jìn)行實(shí)時(shí)的監(jiān)測(cè)，并 對(duì)形成的運(yùn)行數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)時(shí)的大數(shù)據(jù)分析，從而獲得電站運(yùn)行的性能 評(píng)價(jià)指標(biāo)，以及可能影響電站性能的因素，并給出進(jìn)行電站性能優(yōu)化 的建議，提高電站產(chǎn)出。由于采用了高可靠性的無(wú)線(xiàn)數(shù)據(jù)采集技術(shù)， 可進(jìn)行無(wú)人化的值守和遠(yuǎn)程監(jiān)控，大大降低運(yùn)維費(fèi)用。 相比國(guó)內(nèi)產(chǎn)品，具有通信速率高、系統(tǒng)可靠穩(wěn)定等優(yōu)勢(shì)，達(dá)到國(guó) 際先進(jìn)水平。本項(xiàng)目方案綜合成本低，有利于增加光伏電站的透明度。 與國(guó)外同類(lèi)產(chǎn)品相比，成本只有其 1/4 左右，具有很強(qiáng)的市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)力。 組件級(jí)的光伏電站數(shù)據(jù)采集模塊。每塊太陽(yáng)能組件對(duì)應(yīng)一個(gè)電壓監(jiān)測(cè)模塊，方陣中每個(gè)組串串聯(lián)電流監(jiān)測(cè)模塊都通過(guò)本地通訊鏈路將 數(shù)據(jù)上報(bào)至數(shù)據(jù)中繼模塊，將數(shù)據(jù)通過(guò)電站路由器上傳至云數(shù)據(jù)服務(wù) 器，傳輸過(guò)程中進(jìn)行了數(shù)據(jù)加密，保證數(shù)據(jù)的可靠性和安全性，所有 的數(shù)據(jù)在云數(shù)據(jù)服務(wù)器內(nèi)進(jìn)行存儲(chǔ)與處理，用戶(hù)可通過(guò) PC 或移動(dòng)終 端進(jìn)行數(shù)據(jù)的調(diào)取和查看。 主要技術(shù)指標(biāo)及條件 組件級(jí)的電站數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)具有速度快，可靠性高等特點(diǎn)，具體 的技術(shù)指標(biāo)如下： 最大采集頻率：120 次/分鐘 自身平均功耗：5mA 峰值功耗：150mW 環(huán)境溫度：-20~80℃ 最大電站規(guī)模：1GWp 應(yīng)用前景及社會(huì)價(jià)值： 該技術(shù)可以在已建或新建光伏電站上應(yīng)用，大幅提升光伏電站的 運(yùn)行質(zhì)量和發(fā)電量，降低運(yùn)維成本,最終實(shí)現(xiàn)光伏發(fā)電系統(tǒng)的智能管 理、智能運(yùn)維、智能監(jiān)控，使得光伏電站也真正進(jìn)入“智能化”時(shí)代。 該項(xiàng)技術(shù)能夠大幅提升國(guó)內(nèi)光伏電站的技術(shù)水平，從而為節(jié)能降耗做 貢獻(xiàn)。

本發(fā)明公開(kāi)了一種機(jī)械加工能量效率的切削參數(shù)優(yōu)化方法，包括以下步驟：根據(jù)數(shù)控機(jī)床切削過(guò)程建立數(shù)控機(jī)床的切削參數(shù)優(yōu)化模 型，根據(jù)數(shù)控機(jī)床的性能和加工要求建立切削參數(shù)優(yōu)化模型的約束條 件，利用改進(jìn)的多目標(biāo)教與學(xué)優(yōu)化算法分別求解上述步驟建立的切削 參數(shù)優(yōu)化模型和切削參數(shù)優(yōu)化模型的約束條件，得到優(yōu)化后的切削參 數(shù)，其中算法中的科目成績(jī)?yōu)閿?shù)控機(jī)床的切削速度 v、進(jìn)給速度為 f、 切削深度為 ap，學(xué)員 X 為擁有這三個(gè)科目成績(jī)(v,f,ap)的個(gè)體，即 X＝ (v,f,ap)，班級(jí)為學(xué)員數(shù)量為 NP 的群體，其

本發(fā)明公開(kāi)了一種機(jī)械加工能量效率的切削參數(shù)優(yōu)化方法，包括以下步驟：根據(jù)數(shù)控機(jī)床切削過(guò)程建立數(shù)控機(jī)床的切削參數(shù)優(yōu)化模型，根據(jù)數(shù)控機(jī)床的性能和加工要求建立切削參數(shù)優(yōu)化模型的約束條件，利用改進(jìn)的多目標(biāo)教與學(xué)優(yōu)化算法分別求解上述步驟建立的切削參數(shù)優(yōu)化模型和切削參數(shù)優(yōu)化模型的約束條件，得到優(yōu)化后的切削參數(shù)，其中算法中的科目成績(jī)?yōu)閿?shù)控機(jī)床的切削速度 v、進(jìn)給速度為 f、切 削 深 度 為 a_p ， 學(xué) 員 X 為 擁 有 這 三 個(gè) 科 目 成 績(jī)(v,f,a<