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害虫的经济阈值 - 净
最好的控制策略之一是尽早切断干草。如果不可能早期切割干草作物，则治疗阈值基于以下植物高度和幼虫水平的测量。干草：<30厘米的植物高度，1个幼虫/茎； <40厘米的植物高度，2个幼虫/茎； 3幼虫/茎通常是经济的，无论作物高度如何，可以控制。第二次作物的再生，每个牙冠的2个或更多活性幼虫（每平方英尺4至8个幼虫）需要杀虫剂施用种子：20-30第三或第四级或第四龄幼虫幼虫/扫地/扫地（90度=直扫）或35-50％的叶子尖端显示损坏。在某些情况下，仅处理热点而不是整个领域可能是实用的。
流域资产管理计划2.0 ...
资产 - 城市拥有或管理的东西，具有可识别的价值，并且可以被城市使用或可以用来为纳税人，公民和/或监管机构提供服务水平。物理资产包括土地，结构，设备和知识产权，例如运输渠道，泵站，最佳管理实践和其他雨水结构。其他资产包括操作和维护，现场检查，合规计划或街道扫地等活动。
参展商名录
单位名称：广东玛西尔电动科技有限公司 GUANGDONG MARSHELL ELECTRIC VEHICLE CO., LTD. 地址：广东省肇庆（大旺）国家高新区临江工业园 East Industrial Road, Linjiang Industrial Park, New High-tech Industrial Development Zone ZhaoqingGuangdong Tel：0758-3892967 Fax：0758-3982832 E-mail：info@marshell.net Web：www.marshell.cn 展品：电动观光车、电动巡逻车、电动高尔夫球 车、电动洗地车、电动扫地车，电动平衡重叉车、 电动托盘搬运车、电动托盘堆垛车。 Electric sightseeing car, electric patrol car, electric golf cart, electric washing ground car, electric sweeper,electric balance weight forklift truck, electric pallet truck, electric pallet truck.
通用条纹摄像头C16910系列
要测量的光脉冲将投射到缝隙上，并将镜头聚焦于条纹管的光电极上的光学图像中。每次稍微更改时间和空间偏移，四个光脉冲通过缝隙引入并进行到光电阴道上。在这里，光子被转换为与入射光强度成比例的许多电子。四个光脉冲被顺序转换为电子，然后将其加速并向磷光筛进行进行。由于从四个光脉冲中产生的一组电子传递在一对扫地电极之间，因此施加了高压，从而导致高速扫描（电子从顶部到底扫向了方向）。电子在垂直方向的不同时间和略有不同的角度偏转，然后进行到MCP（微通道板）。当电子通过MCP时，它们被乘以数千次，然后在磷光屏幕上轰炸，在那里它们被转换回光。与第一个入射光脉冲相对应的荧光图像位于磷光器屏幕的顶部，其次是其他荧光脉冲，其图像以降序进行。换句话说，磷光屏幕上垂直方向的轴作为颞轴。各种荧光图像的亮度与相应入射光脉冲的强度成正比。在磷光器屏幕上的水平方向上的位置对应于水平方向的入射光位置。
在平面到平面几何形状中NS脉冲分解过程中的电离波的形成和传播
在两个平行板之间NS脉冲分解期间的抽象电离波发育中，通过PS电场诱导的第二次谐波（EFISH）生成和动力学建模研究了介电覆盖的电极。结果表明在放电间隙中形成了两个定义明确的电离波，这需要相对较高的初始电子密度。第一个，阳极定向的波是通过施加的电压脉冲“扫地”初始电子产生的。第二波源于阴极和第一波前部之间，由于该区域的场增强，产生了两个波前方，朝相反的方向传播并在等离子体发射图像中观察到。仅通过efish测量值检测到第二波的阳极定向前部，这很可能是由于阴极定向前部靠近壁。测量和建模预测都表现出由第二波的阳极定向前面引起的间隙中心的瞬态电场。在第一个波和第二波后面形成的等离子体域之间的边界，在等离子体发射图像中观察到，通过EFISH测量值检测到，并通过建模计算进行了预测。模型在放电脉冲结束时预测的电子密度和耦合的能量分布几乎是统一的，除了在阴极 - 粘合壁附近，在该壁附近，该模型的适用性尚不确定，并且无法访问Efish测量值。
当地风轮廓的表征：随机森林...
摘要。在转子扫地面积的高度上进行准确的风速确定对于资源进行至关重要。ERA5数据与通过“测量，相关，预测”（MCP）方法结合使用短期测量，在这种情况下通常用于离岸应用。然而，ERA5由于其低分辨率而引起的限制位点特异性风速变化。为了解决这个问题，我们开发了随机的森林模型，将近地面风速扩展到200 m，重点关注北海的荷兰部分。基于在四个位置收集的公共2年浮动激光循环数据，15％的测试子集表明，在其余85％的现场风能中，在其余85％的森林模型中训练的随机森林模型在准确性，偏见，偏见和相关方面都超过了MCP经过MCP校正的ERA5风能。在没有转子高度测量值的情况下，该模型在200 km区域内训练有效地处理垂直延伸，尽管偏置增加。我们受区域训练的随机森林模型在捕获风速变化和局部效应方面表现出较高的精度，与校正的ERE5相比，AV的偏差低于5％，并且与测量值的偏差为20％。10分钟随机预测的风速捕获了功率谱的中尺度部分，其中ERE5显示出降解。对于稳定条件，与不稳定的条件相比，根平方平方误差和偏置分别大于12％和29％，这可以归因于稳定地层期间在较高高度处的去耦效应。我们的研究通过机器学习方法（特定的随机森林）强调了风资源评估的潜在增强。未来的研究可能会探索扩展较高高度的随机森林方法，从而使新一代的离岸风力涡轮机构成新一代，并通过跨国公司的跨国激光雷达网络在北海中唤醒群集，这取决于数据可用性。