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施肥对盐化土壤油葵养分吸收及产量和品质的影响党柯柯;张骞;何文寿;曹哲;赵小霞【期刊名称】《江苏农业科学》【年(卷),期】2017(45)10【摘要】为探讨盐化土壤氮、磷、钾肥对油葵养分吸收、产量和籽实品质的影响,在宁夏灵武农场中度盐化土壤(盐化度≥0.5％)设置油葵肥效试验,测定油葵(S606)生长状况、干物质累积量、养分吸收利用、产量及品质的影响.结果表明:(1)不同处理整个生育期株高、茎粗变化均符合Logistics生长曲线,且各处理间差异显著,主要表现为N2P2 K2处理的植株株高最高,各肥料对植株增高效果表现为氮肥＞磷肥＞钾肥＞生物有机肥,对茎粗贡献为生物有机肥＞氮肥＞钾肥＞磷肥.(2)干物质累积量随生育期变化符合Logistics曲线,氮肥及磷肥对油葵植株干物质的累积量有显著促进作用,钾肥对干物质累积作用贡献较小;氮肥对干物质向籽实累积有促进作用,而磷肥对干物质向籽实累积有抑制作用.(3)总体上施用氮、磷、钾肥分别显著提高植株氮总吸收量(TNA)、磷总吸收量(TPA)、钾总吸收量(TKA)以及100 kg籽实需氮、磷、钾量,但是显著降低其对应干物质生产效率及收获指数.N2P2K2处理油葵N、P2O5、K2O吸收累积量最高,分别为3.75、1.18、15.20 g/株.平均每生产100kg籽实吸收N 4.18kg、P2O5 1.48 kg、K2O 25.34 kg.整个生育期中36.17％的养分由花期形成,灌浆期的养分累积仅次于花期(23.44％).(4)氮、磷、钾肥均能够提高油葵产量,且3种肥料配施的增产效果优于任2种肥料配施,经分析单株叶干质量及株高对产量起到主要正效应.N2P2K2处理产量与其他施肥处理相比差异显著,为4 558.8 kg/hm2,比对照提高23.19％.(5)氮、磷、钾肥的施用可以改善部分油籽品质.经分析,氮肥促进粗蛋白、粗脂肪、棕榈酸、油酸在籽实中的积累,降低硬脂酸、亚油酸在籽实中的含量;磷肥促进油酸在籽实中积累,降低粗蛋白、棕榈酸、硬脂酸、亚油酸在籽实中积累;钾肥促进粗蛋白、硬脂酸、亚油酸在籽实中积累,降低粗脂肪、棕榈酸、油酸在籽实中的含量.【总页数】7页(P70-76)【作者】党柯柯;张骞;何文寿;曹哲;赵小霞【作者单位】宁夏大学农学院,宁夏银川750021;灵武现代农业发展公司,宁夏灵武751400;宁夏大学农学院,宁夏银川750021;宁夏大学农学院,宁夏银川750021;宁夏大学农学院,宁夏银川750021【正文语种】中文【中图分类】S565.506【相关文献】1.平衡施肥对马铃薯养分吸收、品质、产量及施肥效益的影响2.碱化土壤施肥对油葵养分与品质的影响3.施肥对宁夏盐化土壤油用向日葵产量与品质的影响4.减量施肥对葡萄产量、养分吸收及土壤养分残留的影响5.不同施肥结构对茄子产量、养分吸收及土壤有效养分动态变化的影响因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
人工智能的起源随着科技的不断发展和创新，人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）已经逐渐成为现代社会的重要组成部分。
人工智能的起源可以追溯到上世纪50年代的计算机科学与人类智能的交叉研究，这一领域的正式出现可以追溯到1956年的达特茅斯会议。
本文将从历史、技术和应用等角度，探讨人工智能的起源及其发展。
一、历史背景人工智能的起源可以追溯到数百年前。
早在古代，人们就开始探索机器模拟人类智能的可能性。
古希腊神话中的机械人塔洛斯和皮格马利翁就被认为是人工智能的先驱。
但真正的人工智能研究始于20世纪初。
二战期间，计算机的发展进入了高潮。
人们开始认识到计算机不仅仅是简单的计算工具，还可以用来模拟人类思维和智能。
这时期的著名人物阿兰·图灵提出了著名的图灵测试，即通过与计算机进行对话，判断其是否具有人类水平的智能。
在20世纪50年代，人工智能研究逐渐成为一门专业领域。
1956年，达特茅斯会议上，人工智能正式成为一个独立的学科领域。
会议上，人工智能领域的先驱们提出了一系列重要的理论和方法，标志着人工智能正式起步。
二、技术发展人工智能的起源阶段主要集中在符号主义（Symbolic AI）的研究中。
符号主义的核心是以符号为基础，通过逻辑推理和知识表示来模拟人类智能。
这一时期的代表性成果包括专家系统和推理机制。
在上世纪80年代后期，随着计算能力和数据存储能力的提升，人工智能的研究进入了一个新的阶段——连接主义（Connectionist AI）。
连接主义模型通过模拟神经元之间的连接来模拟人脑的工作原理，具有更强的机器学习能力。
进入21世纪，机器学习和深度学习成为人工智能领域的热点。
机器学习通过训练计算机从大量数据中学习，提高了其决策和推理能力。
深度学习则通过模拟神经网络的层次结构，实现了对复杂模式的学习和识别。
三、应用领域人工智能的起源与发展离不开其在实际应用中的表现。
如今，人工智能已经广泛应用于各个领域，为社会的发展带来了巨大的推动力。
人工智能面临的问题与解决方法1.不可控的“粗鲁行为”正如我们从微软的tay聊天机器人事件中了解到的，会话式消息系统可能是荒谬的、不礼貌的、甚至是非常令人不快的。
首席信息官们必须对自己使用的东西以及使用它们的方式非常小心。
要摧毁一个品牌的形象，只需要聊天机器人一次令人恼怒的爆发就足够了。
2.认知能力很差劲谷歌人工智能科学家及斯坦福大学教授李飞飞在《纽约时报》的一篇专栏文章中表示，人工智能虽然是由人类开发的，但是具有讽刺意味的是，它根本不像人类。
她表示，人类的视觉感知是高度背景化的，但人工智能对图像感知的能力却非常的狭隘。
为此，人工智能程序员必须与领域专家合作——回归该领域的学术根源——以缩小人与机器感知之间的差距。
3.黑匣子难题许多企业都想使用人工智能，但金融服务等行业的公司必须非常小心，因为对于人工智能是如何得出其结论这个问题尚未能解决。
fannie mae的运营和技术负责人bruce lee表示：“企业如果不能解决好样本数据偏见对借贷公平造成的影响，就无法提供更好的抵押贷款利率。
在诸如信贷决策之类的工作里，人工智能实际上受到了很多监管的阻碍，很多问题有待解决。
所以我们所做的很多事情都必须进行彻底的回溯测试，以确保没有引入不恰当的偏见。
”如果人们不确切人工智能软件如何检测模式并观测结果，那么对机器的信任能抵达何种程度也尚待考究。
fox rothschild律师事务所技术课堂教学联席主席dan farris则表示：“背景、道德和数据质量就是影响人工智能价值可靠性的关键因素，特别是在受高度监管的行业中更是如此。
”他则表示：“在任何受高度监管的行业中部署人工智能都可能会引致合规性问题。
”4.民族和社会经济方面的偏见在展开一个采用谷歌街景汽车图像去确认全系列美国城镇人口结构的项目中，斯坦福大学的博士生timnit gebru对于她的研究中对种族、性别和社会经济方面的仇恨深感忧虑。
根据彭博社的报导，正是这种害怕使得gebru重新加入谷歌，她正在这里不懈努力地发掘人工智能的仇恨。
