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苯甲地那铵在制备用于防治由植物病原菌引起的植物病害的杀菌剂中的用途
本发明公开了苯甲地那铵在制备用于防治由植物病原菌引起的植物病害的杀菌剂中的用途，本发明通过室内毒力测定，证明了苯甲地那铵对植物病原真菌具有良好的抑制活性。苯甲地那铵作为杀菌剂，具有高效和低毒的优点，适合于植物病害化学防治的要求。目前大量杀菌剂的使用，导致病原菌的抗药性增强，而且传统的杀菌剂对环境污染大、残留高，直接威胁着人类的食品安全。而苯甲地那铵是一种可降解、无污染、对环境友好的小分子化合物，并且其抗药性差、对非靶标生物及人畜安全，能够保证农产品及果蔬的高品质，符合可持续发展的要求，其研究和市场应用前景广阔。
青岛农业大学
2021-04-11
丁苯羟酸在制备用于防治由植物病原菌引起的植物病害的杀菌剂中的用途
本发明公开了丁苯羟酸在制备用于防治由植物病原菌引起的植物病害的杀菌剂中的用途，本发明通过室内毒力测定，证明了丁苯羟酸对植物病原真菌具有良好的抑制活性。丁苯羟酸作为杀菌剂，具有高效和低毒的优点，适合于植物病害化学防治的要求。目前大量杀菌剂的使用，导致病原菌的抗药性增强，而且传统的杀菌剂对环境污染大、残留高，直接威胁着人类的食品安全。而丁苯羟酸是一种可降解、无污染、对环境友好的小分子化合物，并且其抗药性差、对非靶标生物及人畜安全，能够保证农产品及果蔬的高品质，符合可持续发展的要求，其研究和市场应用前景广阔。
青岛农业大学
2021-04-11
双氯芬酸钠在制备用于防治由植物病原菌引起的植物病害的杀菌剂中的应用
本发明公开了双氯芬酸钠在制备用于防治由植物病原菌引起的植物病害的杀菌剂中的应用，本发明通过室内毒力测定，证明了双氯芬酸钠对植物病原真菌具有良好的抑制活性。本发明首次提出将双氯芬酸钠作为杀菌剂，具有低毒和高效的优点，适合用于植物病害化学防治的要求。传统的化学杀菌剂对环境的污染大、残留高，对食品安全有严重威胁。双氯芬酸钠是一种环境友好的小分子化合物，可降解、无污染，并且植物病原真菌的抗药性低、对非靶标
青岛农业大学
2021-01-12
格列本脲在制备用于防治由植物病原菌引起的植物病害的杀菌剂中的用途
本发明公开了格列本脲在制备用于防治由植物病原菌引起的植物病害的杀菌剂中的用途，本发明通过室内毒力测定，证明了格列本脲对植物病原真菌具有良好的抑制活性。格列本脲作为杀菌剂，具有高效和低毒的优点，适合于植物病害化学防治的要求。目前大量杀菌剂的使用，导致病原菌的抗药性增强，而且传统的杀菌剂对环境污染大、残留高，直接威胁着人类的食品安全。而格列本脲是一种可降解、无污染、对环境友好的小分子化合物，并且其抗药性差、对非靶标生物及人畜安全，能够保证农产品及果蔬的高品质，符合可持续发展的要求，其研究和市场应用前景广阔。
青岛农业大学
2021-04-13
东南大学脑科学与智能技术研究院在“Nature Methods”发表最新研究成果
近日，东南大学脑科学与智能技术研究院在神经元自动追踪算法基准测试与性能预测方面取得重要研究进展。
东南大学
2023-04-19
海洋院：海洋学院研究生与美国伍兹霍尔海洋研究所科学家合作在北冰洋海洋环流研究方面取得新进展
太平洋水经过白令海峡进入北冰洋，同时带来淡水和营养物质，对于北冰洋的温盐结构和生态系统有重要意义。
河海大学
2022-09-28
天津市科技局关于2022年生物医药科技重大专项项目拟立项的公示
经过专家评审等程序，天津市科技局局长办公会审核了2022年生物医药科技重大专项项目，现将拟立项情况予以公示。
天津市科技局
2022-05-27
植保学院小麦赤霉病防控研究团队在丝状植物病原真菌研究中取得新进展
近日，植物保护学院小麦赤霉病防控研究团队在《NewPhytologist》期刊上在线发表了题为“Landscapeandregulationofalternativesplicingandalternativepolyadenylationinaplantpathogenicfungus”的研究论文。刘慧泉研究员为论文通讯作者，博士研究生路平为论文第一作者，该团队江聪研究员、王秦虎副教授和部分研究生也参与了该研究工作。
西北农林科技大学
2022-07-11
靶向血管生成相关MMPs蛋白的海洋真菌活性肽类化合物在治疗糖尿病溃疡的作用
前期研究发现一个海洋真菌来源的，含有特殊的 N-甲基化和 D-型氨基酸片段的小分子活性环三肽化 合物 X-13，在动物、模式生物和细胞水平均发现具有强烈的促血管生成作用；对大鼠糖尿病溃疡损伤模 型也具有显著修复活性。
中山大学
2021-04-10
Web挖掘中若干理论与算法的研究
Web挖掘技术属于信息科学领域，涉及自然语言处理、模式识别、知识工程、机器学习和随机过程等多个研究领域，并需要使用概率统计、矩阵理论以及其他软计算方法作为研究工具和手段。本项目主要针对Web挖掘中的Web数据模型、文本分类和信息检索等基本问题进行理论和算法上的研究，并就这些问题提出了潜在语义结构模型、基于投影寻踪的中文网页分类算法和基于Markov网络的信息检索等模型。同时，在理论上对这些方法进行了深入的研究和探讨，从理论上证明了其正确性。在实验方面，我们将分类模型应用于大规模的标准测试文档集（REUTER-21578语料库、复旦大学中文文本分类语料库），进行了大量的实验，结果表明这些方法均表现出了较好的性能，接近甚至优于SVM和KNN的分类效果，并应用检索模型在标准测试文档集（CACM、CISI、CRAN、MED）上进行了多次对比实验，其性能与BM25相当在某些指标上甚至更优。另外，课题组在北大天网测试文档集上应用上述模型，在近几年的全国搜索引擎和网上信息挖掘学术研讨会（SEWM）的中文WEB信息检索评测中均取得了优异的成绩。
江西师范大学
2021-05-05