为评价氰霜唑在葱上使用的安全性,开展了氰霜唑在葱上的残留情况及对人体的膳食摄入风险研究,进行了1年6地田间试验。消解动态试验按氰霜唑180 g a.i./ha(最高制剂量1.5倍)施药;最终残留试验氰霜唑低剂量按120 g a.i./ha,高剂量按180 g ...为评价氰霜唑在葱上使用的安全性,开展了氰霜唑在葱上的残留情况及对人体的膳食摄入风险研究,进行了1年6地田间试验。消解动态试验按氰霜唑180 g a.i./ha(最高制剂量1.5倍)施药;最终残留试验氰霜唑低剂量按120 g a.i./ha,高剂量按180 g a.i./ha施药,施药3~4次,施药间隔7 d,施药后7、10、14 d采集葱样品。氰霜唑及其代谢物CCIM利用超高效液相色谱-质谱联用仪(UPLC-MS/MS)定量分析检测。检测结果表明:氰霜唑在葱中的半衰期为3.9 d,降解较快。膳食风险评估结果表明:氰霜唑在登记作物中的总膳食评估值为0.12,膳食风险在可接受范围内,说明氰霜唑在葱中的残留不会对我国人体健康产生影响。展开更多
Пояожение о том,что основной цетыо обучения иностраииому яэыку явтяется формироваиие коммуникативиой компетен...Пояожение о том,что основной цетыо обучения иностраииому яэыку явтяется формироваиие коммуникативиой компетенции учащихся,стало краеугольиым камнем современиой лингводидактики,и вряд ли найдется теоретик кти пракпк,котрый дерэнул бы оспаривать эту аксиоматическую истину.Столь же аксиоматичне положение о том,что обучение коммуникации необходимо осуществлять не на отдаленном по эремени(продвинутом или среднепродвинутом) этапе,а с первых же уроков展开更多
针对输入信号受噪声干扰和输出观测噪声具有脉冲特征的稀疏系统辨识问题,提出一种基于CIM的偏差补偿(normalized least mean absolute deviation,NLMAD)算法,利用NLMAD算法可有效抵御脉冲输出观测噪声。首先应用无偏准则设计偏差补偿NL...针对输入信号受噪声干扰和输出观测噪声具有脉冲特征的稀疏系统辨识问题,提出一种基于CIM的偏差补偿(normalized least mean absolute deviation,NLMAD)算法,利用NLMAD算法可有效抵御脉冲输出观测噪声。首先应用无偏准则设计偏差补偿NLMAD算法来有效解决由于输入噪声导致的估计偏差问题;考虑到稀疏系统辨识问题,将CIM作为稀疏约束惩罚项引入到偏差补偿NLMAD算法提出了新的稀疏自适应滤波算法——CIMBCNLMAD算法。将所提算法应用于输入和输出均含有噪声的稀疏系统辨识和回声干扰抵消场景中,实验表明CIMBCNLMAD算法的稳态性能优于其他自适应滤波算法,说明该方法具有较强的鲁棒性且可应用于工程实践。展开更多
文摘为评价氰霜唑在葱上使用的安全性,开展了氰霜唑在葱上的残留情况及对人体的膳食摄入风险研究,进行了1年6地田间试验。消解动态试验按氰霜唑180 g a.i./ha(最高制剂量1.5倍)施药;最终残留试验氰霜唑低剂量按120 g a.i./ha,高剂量按180 g a.i./ha施药,施药3~4次,施药间隔7 d,施药后7、10、14 d采集葱样品。氰霜唑及其代谢物CCIM利用超高效液相色谱-质谱联用仪(UPLC-MS/MS)定量分析检测。检测结果表明:氰霜唑在葱中的半衰期为3.9 d,降解较快。膳食风险评估结果表明:氰霜唑在登记作物中的总膳食评估值为0.12,膳食风险在可接受范围内,说明氰霜唑在葱中的残留不会对我国人体健康产生影响。
文摘Пояожение о том,что основной цетыо обучения иностраииому яэыку явтяется формироваиие коммуникативиой компетенции учащихся,стало краеугольиым камнем современиой лингводидактики,и вряд ли найдется теоретик кти пракпк,котрый дерэнул бы оспаривать эту аксиоматическую истину.Столь же аксиоматичне положение о том,что обучение коммуникации необходимо осуществлять не на отдаленном по эремени(продвинутом или среднепродвинутом) этапе,а с первых же уроков
文摘针对输入信号受噪声干扰和输出观测噪声具有脉冲特征的稀疏系统辨识问题,提出一种基于CIM的偏差补偿(normalized least mean absolute deviation,NLMAD)算法,利用NLMAD算法可有效抵御脉冲输出观测噪声。首先应用无偏准则设计偏差补偿NLMAD算法来有效解决由于输入噪声导致的估计偏差问题;考虑到稀疏系统辨识问题,将CIM作为稀疏约束惩罚项引入到偏差补偿NLMAD算法提出了新的稀疏自适应滤波算法——CIMBCNLMAD算法。将所提算法应用于输入和输出均含有噪声的稀疏系统辨识和回声干扰抵消场景中,实验表明CIMBCNLMAD算法的稳态性能优于其他自适应滤波算法,说明该方法具有较强的鲁棒性且可应用于工程实践。
