葡萄砧木及其品种

一、砧木应用的意义: 葡萄是扦插容易生根的一种植物,所以长期以来在生产上一直应用自根苗。在100多年前,葡萄根部害虫根瘤蚜从美洲传入欧洲并迅速传播,使欧训大面积的葡萄园遭受了近乎毁灭性的打击。后来,经过研究证明,美洲的野生葡萄抗根瘤蚜,继而对美洲的葡萄野生种进行改良,培青砧木品种,从而挽救了欧洲的葡萄栽培。因而,现在在全世界都在使用砧木进行嫁接育苗。 野生砧木不仅抗根瘤蚜,而且对地上部的接穗品种也有各种各样的影响,这种影响又是相当复杂的,同一种砧木对不同接穗品种的影响表现不同,有时由于栽培地域或栽培条件不同,还会出现完全不同的结果。一般砧木对接穗品种的影响表现在树势、结果习性、产量、成熟期、着色、糖度、果粒大小、裂果性和运输贮存性能等诸多方面。栽培上应该对不同品种进行砧木的适应性试验,然后再     

傲首苍穹——记河北省唐山市路北区人武部政委石森林

石森林的名字中有5棵树,同事们说,是不是因为这5棵树,注定了石政委一辈子都要和绿色打交道。具体的原因无法探究,反正军营是绿色的,石森林走进了军营;军装是绿色的,他一穿就是27年。石森林的从军经历无疑是令人骄傲的,1979年,年仅18岁的石森林考入了长春航空预校,成为一名空军飞行学员。在     

评美国禁止中国国企参与国防竞标

5月25日美国众议院通过的《2012财年国防授权法》修正案规定,一切归中国政府所有或隶属于中国政府的企业,都被禁止向美国提供国防用品。按此规定,受影响的公司包括“任何中国人民解放军或中华人民共和国政府所有、控股、领导、授权运营或下属的商业公司,或者中华人民共和国国防工业基地下属的实体所有或控股的商业公司”。这是美国对我国的又一新限制、新门槛。     

高超声速巡航飞行器中制导研究

通过分析目前应用较为普遍的几种组合导航方式,针对高超声速巡航飞行器,提出了采用捷联惯性导航系统(SINS)/GPS/天文导航系统(CNS)组合导航作为其中段制导方案,并利用四元数法进行捷联惯性导航计算,运用联邦滤波方法对组合导航进行了仿真,仿真结果表明该方案行之有效。     

染毒大米和面粉中6种神经性毒剂的测定

本文建立了一种简便、快速、同时测定大米和面粉中６种神经性毒剂（沙林、梭曼、塔崩、ＣＦ、ＶＸ、俄罗斯ＶＸ）的气相色谱分析方法。采用ｓｅｐ－ｐａｒｋ Ｃ１８柱萃取染 毒粮食样品中的毒剂,然后用气相色谱／氮磷检测器对其进行测定。该方法的最低检测限为１００～４５０ｎｇ／ｇ,变异系数为３．７％～８．８％。     

“增殖型”国防的发展道路

当人们围绕着经济建设和国家现代化这一基本国策来思索国防现代化的发展道路时,反复思考着这样一个问题,即:如何实行经济、国防、科技和社会四位一体,建立共同发展、兼容促进的良性循环系统,使得国防建设成为国民经济发展的动力,而不是负担;使得高精尖的军事技术在现代化进程中大有作为,而不仅局限在国防系统,从而,变纯消费型国防为增殖型国防。二十世纪五十年代以来,以新技术群的崛起为核心的科技浪潮,正推动着人类社会的方方面面,使得从活动到结构进入了一个崭新的动荡、发展、强化的巨变时期。在这个新的历史时期里,如何采用理想的方法抓住     

老军垦的“小康梦”——祖国安定的屯垦梦

我是1956年7月从河南方城县支边进疆的,刚到这里,看见到处是戈壁,荒凉得很。休息了半个月,我们就开始搭建"地窝子",打树枝、割野草、挖房坑、垛矮墙。住进自己搭盖的房子里,感到很舒服。夏天虽热,可在"地窝子"里却挺凉快,冬天也不冷。"地窝子"留了天窗却没纱窗可安,安了门框没有门板可装,所以到了夏天,苍蝇和蚊子满屋都是,     

高空轨控式直接侧向力/气动力复合控制方法北大核心

针对高空条件下导弹过载能力有限的情况,提出一种轨控式直接侧向力/气动力复合控制方法。首先,对侧向推力比例调节的轨控式直接侧向力/气动力复合控制导弹建立数学模型。然后,考虑质心漂移和侧喷流场干扰影响,设计滑模鲁棒控制器,实现气动控制部分姿态稳定功能。最后,建立轨控发动机推力模型,设计分档控制的轨控侧向力开机策略,实现直接力控制跟踪过载指令功能。仿真结果表明,与相同高度、速度条件下的单纯气动控制方法相比较,轨控式直接侧向力/气动力复合控制方法可以有效提高导弹快速响应能力和机动能力。     

“中西仓库”：中情局第三基地曝光

“戏剧性的是,在过去的几十年间,我们所看到的伊斯兰极端分子到处挥舞的AK-47步枪和RPG-7火箭筒,不知有多少是从‘中西仓库’流出去的。”     

多模态图像智能目标识别对抗攻击

基于深度学习模型的新一代智能化多模态(可见光/红外/雷达)图像识别系统已逐步在航空航天情报侦察、人机交互增强作战系统、无人作战平台自动图像目标识别以及多模复合图像末制导等多个军事场景中得到广泛应用。然而,由于深度神经网络模型在理论上存在不完备性和对抗脆弱性、多模态图像目标识别深度网络结构设计与优化在工程上存在迁移性等因素,使得现有识别系统在鲁棒准确性方面评估不足,给系统在未来战场复杂对抗场景中的广泛部署带来极大的安全隐患。为此,本文通过研究多模态图像智能目标识别系统军事场景应用的风险模型,分析系统存在的潜在攻击面,开展基于深度神经网络的多模态图像识别对抗样本攻击技术和对抗鲁棒准确性评估等关键技术研究,以期提升系统在复杂电磁环境条件下的鲁棒性和准确性。