专利名称
主分类
A 农业
B 作业;运输
C 化学;冶金
D 纺织;造纸
E 固定建筑物
F 机械工程、照明、加热
G 物理
H 电学
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公布日期
2023-10-24 公布专利
2023-10-20 公布专利
2023-10-17 公布专利
2023-10-13 公布专利
2023-10-10 公布专利
2023-10-03 公布专利
2023-09-29 公布专利
2023-09-26 公布专利
2023-09-22 公布专利
2023-09-19 公布专利
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专利权人
国家电网公司
华为技术有限公司
浙江大学
中兴通讯股份有限公司
三星电子株式会社
中国石油化工股份有限公司
清华大学
鸿海精密工业股份有限公司
松下电器产业株式会社
上海交通大学
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  • [发明专利]一种棉铃虫对Bt蛋白抗性的检测方法-CN201310192831.9无效
  • 张帅;崔金杰;王春义;雒珺瑜;吕丽敏 - 中国农业科学院棉花研究所
  • 2013-05-22 - 2013-08-28 - G01N33/68
  • 本申请提供了一种检测棉铃虫对Bt蛋白抗性的方法,包括:收集已称重的试验棉铃虫幼虫的中肠,对其进行以下操作:用生理盐水处理收集的棉铃虫幼虫的中肠;将处理后的棉铃虫幼虫的中肠与活化后的Bt蛋白进行结合反应;用生理盐水洗涤结合反应后的棉铃虫幼虫的中肠;从洗涤后的棉铃虫幼虫的中肠提取蛋白;检测所提取的蛋白中Bt蛋白的含量;计算棉铃虫单位体重结合Bt蛋白的能力,根据棉铃虫单位体重结合Bt蛋白的能力推断试验棉铃虫的抗性水平使用本申请的方法检测,可以直接在大田采集棉铃虫幼虫,无需饲养,因而节省了大量的人力和时间。另外,使用本申请的方法检测不用依靠抗性基因,即可检测出其抗性水平。
  • 一种棉铃虫bt蛋白抗性检测方法
  • [发明专利]一种基于深度卷积神经网络的跨域田间棉铃识别方法-CN202310665969.X在审
  • 李亚楠;刘弈飞;黄雨涵 - 武汉工程大学
  • 2023-06-06 - 2023-09-08 - G06V20/10
  • 本发明公开了一种基于深度卷积神经网络的跨域田间棉铃识别方法,该方法包括以下步骤:以田间棉铃图像为处理对象,构建基于深度卷积神经网络的MDLNet网络模型,MDLNet网络模型包括特征提取模块、分类模块和判别模块;初始化模型参数,将源域中的棉铃图像输入到MDLNet网络模型进行参数调整;将目标域中的棉铃图像输入到训练好的MDLNet网络模型,计算分类精确度和损失结果以验证模型的有效性和收敛性;将实时获取的待识别的棉铃图像输入至训练好的MDLNet网络模型,输出田间棉铃状态识别结果。本发明的MDLNet网络模型能对田间棉铃图像进行识别,自动对田间棉铃图像进行特征提取,并利用提取到的图像特征判定目标域田间棉铃状态的类别,检测结果准确率高,鲁棒性强。
  • 一种基于深度卷积神经网络田间棉铃识别方法
  • [发明专利]一种利用膜下滴灌技术防治棉铃虫蛹的方法-CN201010543999.6无效
  • 王林霞;田长彦;卞卫国 - 中国科学院新疆生态与地理研究所
  • 2010-11-15 - 2011-06-15 - A01M17/00
  • 本发明涉及一种利用膜下滴灌技术防治棉铃虫蛹的方法,该方法是按照常规方法对棉田进行铺设滴管带和覆盖地膜,在棉田边悬挂诱虫灯(频振式诱虫灯、黑光诱虫灯等)或在棉田中放置棉铃虫性诱剂诱捕器,监测棉铃虫蛾的数量;根据监测结果,预测棉铃虫蛹羽化高峰期,在不同代的棉铃虫蛹羽化高峰期前及时进行膜下滴灌,使棉铃虫蛹不能羽化,直接窒死在土壤中,从源头上阻断了棉铃虫成虫交配产卵的繁殖途径。该方法简化了防治措施,解决了棉铃虫防治难的关键问题,达到了事半功倍的防治效果,同时节省了大量的人力物力,降低了农业生产成本,保护了农田生态环境,是一种简单、快速、有效地防治棉铃虫危害农作物的方法。
  • 一种利用滴灌技术防治棉铃虫方法

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