生物肥料可以定义为含有微生物的制剂，该微生物能够固定氮（N）和促进植物生长的磷酸盐增溶作用。 这些被归类为促进植物生长的细菌（PGPB）的微生物群体定居在根际和土壤中。 在这项工作中，液体生物肥料是由橙，香蕉和葡萄，小麦和稻壳，辣木叶子，土壤和红糖（作为碳源）与水混合并在厌氧条件下培养两周而制得的。 筛分的培养物在室温下储存在密闭的PVC容器中，用于微生物种群的生化分析。 分别使用阿什比的甘露醇Azotobacter培养基和Pisvikoya的PSB培养基分离固氮细菌（Azotobacter sp。）和磷溶解细菌，而芽孢杆菌Bacillus sp。 用芽孢杆菌琼脂分离。 进行了田间试验，研究了生物肥料相对于氮/磷/钾（NPK）化肥的性能以及对照对玉米（Zea mays）生长的影响。 实验设计包括生物肥料，化学肥料（NPK）和对照的三种处理，一式三份。 使用单向方差分析以P <0.05分析收集的数据。 结果表明，与用NPK和对照处理的生物肥料相比，施用生物肥料的玉米的生长和产量有了显着改善。 用生物肥料处理过的植物没有表现出昆虫侵袭的迹象，在用NPK和对照处理过的叶片上很容易观察到昆虫侵

玉米植物的施肥管理是寻求更高产量和获得优质种子的主要因素。 从这个意义上讲，氮（N）管理的研究主要是提高氮的应用效率。 这项研究的目的是评估在播种时施用不同氮素剂量的玉米种子的生长，分配同化和活力表达。 根据氮肥的建议，在播种时通过不同剂量的氮肥来构成处理，分别是作物推荐剂量的25％，50％，75％和100％。 播种后直至生长周期结束前，定期以21天的间隔收集植物。 为了分析器官间干物质的生长和分配，测量了干物质和叶面积的积累。 实验设计是采用4×7析因方案的随机区组（播种时四个N的比率和七个重复的七个收集时间）。 播种时受氮肥影响的玉米植株在其结构之间的同化分区中表现出不同的生长和不同的响应，强度取决于所用剂量。 播种时使用推荐剂量的75％的N进行生长的植物具有较高的相对生长速率，与其他剂量相比，效果更为显着。 播种时玉米种子活力的表达增加至N的82.5％。

以不同芳香胺为原料,1,2-二氯乙烷作溶剂,首先,采用固体光气法合成了不同的芳香异氰酸酯,由二氰二胺和叠氮化钠合成了5-氨基四唑;然后,芳香异氰酸酯和5-氨基四唑反应生成不同的芳香四唑脲。分别对四唑脲进行了物理常数、UV、IR的测定,对其波谱进行系统的分析和研究,来确定目标化合物。研究了四唑脲对丝瓜生长的调节活性,结果发现,目标化合物均有较好的植物生长调节活性。

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本资源是我在本科时候的毕业设计论文。绝对原创，里面的隐私部分已被我删除。主要内容： 虚拟植物(Virtual Plants)就是利用计算机图形学的技术在计算机上模拟植物在三维空间中的生长过程。它是以植物个体为对象同时也可以扩展到多个植物体甚至森林，其具有三维的可视化效果，在三维平台上生长的植物可以很直观的反映植物的形态结构，并可以手动控制植物的生长过程生成动画等，给植物的科学研究带来更直观的体现。 本文所研究的L文法子系统是虚拟植物生长系统的核心部分，它的本质是字符串重写系统，通过编写文法给出最大迭代步数、初始状态以及递归产生式，然后编译并运行生成最终的字符串，任何一段字符串都是通过递归表达式迭代而成。L文法子系统有文法编辑、编译、迭代运行的功能。在设计及实现过程中主要完成以下内容： ⑴ L文法子系统整体设计，分析系统需求等信息，提出实现方案。 ⑵ L文法子系统编辑器设计与实现。 ⑶ L文法子系统编译器的设计与实现。 ⑷ L文法系统中的数据组织方式及相关算法的设计实现。 ⑸ L文法子系统在虚拟植物生长系统中的应用。

本文正文共10章，各章节主要内容如下： 第1章：报告统计范围、产品细分及主要的下游市场，行业背景、发展历史、现状及趋势等）； 第2章：全球总体规模（产能、产量、销量、需求量、销售收入等数据，2016-2027年）； 第3章：全球范围内植物生长和种子萌发柜主要厂商竞争分析，主要包括植物生长和种子萌发柜产能、产量、销量、收入、市场份额、价格、产地及行业集中度分析； 第4章：全球植物生长和种子萌发柜主要地区分析，包括销量、销售收入等； 第5章：全球植物生长和种子萌发柜主要厂商基本情况介绍，包括公司简介、植物生长和种子萌发柜产品型号、销量、收入、价格及最新动态等； 第6章：全球不同产品类型植物生长和种子萌发柜销量、收入、价格及份额等； 第7章：全球不同应用植物生长和种子萌发柜销量、收入、价格及份额等； 第8章：产业链、上下游分析、销售渠道分析等； 第9章：行业动态、增长驱动因素、发展机遇、有利因素、不利及阻碍因素、行业政策等； 第10章：报告结论。

LabVIEW平台在植物生长环境监测系统设计的应用_管理.caj

MAYA的一款植物生长插件，简单好用，级别一般，但是很容易上手，可以生长在建筑物表面，比如爬山虎之类。

针对多目标旅行商问题, 提出了一种基于模拟植物生长的优化算法。该算法将Deb等人提出的非支配排序及构造偏序集等方法用于模拟植物生长的过程中, 克服了模拟植物生长算法搜索空间过大及收敛性不够理想的缺点。基于该算法的核心思想, 用MATLAB编程实现, 对参考文献的算例进行仿真测试。与其他算法比较, 获得了满意的结果。