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特征特性：該品種屬中晚熟雜交玉米，在區(qū)試3000株/畝密度下，播種到成熟平均118天，比對(duì)照早 1.5天；第一葉鞘紫色，株型半緊湊，株高269厘米，穗位高106厘米，葉色深綠色，成株葉片數(shù)17片，花藥 黃色，穎殼綠色，花絲淺紫色；穗長(zhǎng)17.6厘米，穗行數(shù)18 ~ 20行，行粒數(shù)35.4粒;穗形筒型，穗軸白色，籽 粒黃色、半硬粒型,百粒重32.3克。 產(chǎn)量表現(xiàn):兩年區(qū)試平均畝產(chǎn)529.8千克,比對(duì)照渝單8號(hào)增產(chǎn)7.4% , 16個(gè)試驗(yàn)點(diǎn)點(diǎn)次15增1減；生產(chǎn)試 驗(yàn)平均畝產(chǎn)568.1千克，比對(duì)照渝單8號(hào)增產(chǎn)9.9% , 5個(gè)試點(diǎn)全部增產(chǎn)。 適宜區(qū)域及栽培要點(diǎn):適宜重慶市海拔700米以下地區(qū)種植，墊江縣慎用。3月上中旬播種育苗為宜，畝  植密度3000株左右，注意防治絲黑穗病、莖腐病和紋枯病。

特征特性：該品種屬中熟雜交玉米,在區(qū)試3000株/畝密度下，出苗至成熟平均136天,與對(duì)照相當(dāng); 第一葉鞘淺紫色,株型平展,株高264厘米,穗位高115厘米,葉色綠色,成株葉片數(shù)21片，花藥淺紫色, 穎殼綠色，花絲紫色；穗長(zhǎng)20.3厘米，穗行數(shù)16-18行，行粒數(shù)36.9粒;穗形筒型，穗軸白色，籽粒黃 色、半馬飜，百粒重30.9克。 產(chǎn)量表現(xiàn)：兩年區(qū)試平均畝產(chǎn)543.0千克，比對(duì)照渝單8號(hào)增產(chǎn)6.1% ；生產(chǎn)試驗(yàn)平均畝產(chǎn)608.9干克， 比對(duì)照渝單8號(hào)增產(chǎn)7.5%6個(gè)試點(diǎn)全部增產(chǎn)。 適宜區(qū)域及栽培要點(diǎn)：適宜重慶市海拔700米以上地區(qū)種植，南川區(qū)慎用、武隆縣禁用。3月中下旬播     種育苗為宜，畝植密度3000株左右，注意防治絲黑穗病和紋枯病。

產(chǎn)品詳細(xì)介紹

作為個(gè)性化教育的首倡者，學(xué)大致力于幫助學(xué)生提高學(xué)習(xí)成績(jī)，激發(fā)潛能。學(xué)大教育集團(tuán)已經(jīng)制定和實(shí)施一個(gè)以結(jié)果為導(dǎo)向，以學(xué)生為中心的服務(wù)匹配模式。相比傳統(tǒng)的班級(jí)式輔導(dǎo)，學(xué)大的服務(wù)模式是根據(jù)每個(gè)學(xué)生的需求和喜好量身定制個(gè)性化輔導(dǎo)方案，同時(shí)匹配全職的專業(yè)輔導(dǎo)小組進(jìn)行一對(duì)一的輔導(dǎo)。

項(xiàng)目負(fù)責(zé)人：唐杰，清華大學(xué)計(jì)算機(jī)系WeBank講席教授、大模型研究中心主任，國(guó)家級(jí)人才，ACM/AAAI/IEEE Fellow。研究興趣包括人工智能、知識(shí)圖譜、數(shù)據(jù)挖掘、社交網(wǎng)絡(luò)、大語言模型等。曾獲ACM SIGKDD Test-of-Time Award（十年最佳論文）、IEEE ICDM研究貢獻(xiàn)獎(jiǎng)、國(guó)家科技進(jìn)步二等獎(jiǎng)。 運(yùn)營(yíng)團(tuán)隊(duì)：2019年，智譜AI成立，迅速形成以清華大學(xué)計(jì)算機(jī)系98級(jí)張鵬為CEO、高文院士弟子劉德兵為董事長(zhǎng)、清華創(chuàng)新領(lǐng)軍博士王紹蘭等為核心的運(yùn)營(yíng)團(tuán)隊(duì)。 清華大學(xué)計(jì)算機(jī)系知識(shí)工程實(shí)驗(yàn)室李涓子、唐杰、許斌等人建立了完全自主知識(shí)產(chǎn)權(quán)的科技情報(bào)挖掘與智能服務(wù)平臺(tái)，申請(qǐng)專利40余項(xiàng)。2019年，通過科技成果轉(zhuǎn)化，北京智譜華章科技股份有限公司（以下簡(jiǎn)稱“智譜AI”）成立，致力于打造新一代認(rèn)知智能大模型，與學(xué)校合作研發(fā)了雙語千億級(jí)超大規(guī)模預(yù)訓(xùn)練模型GLM-130B，并基于此千億基座模型打造了對(duì)話模型ChatGLM，具有雙語、高精度、快速推理、可復(fù)現(xiàn)、跨平臺(tái)等核心優(yōu)勢(shì)，在此基礎(chǔ)上開源單卡版模型ChatGLM-6B，全球下載量已超過1000萬次。 2024年1月，新一代基座大模型GLM-4正式推出，整體性能相比上一代大幅提升，比肩世界先進(jìn)水平。它支持更長(zhǎng)上下文，具備更強(qiáng)多模態(tài)能力，推理速度更快，支持更高并發(fā)，大大降低推理成本。同時(shí)，GLM-4的智能體能力得到大幅提升，可根據(jù)用戶意圖，自動(dòng)理解、規(guī)劃指令以完成復(fù)雜任務(wù)。GLMs個(gè)性化智能體定制功能亦同時(shí)上線，用戶用簡(jiǎn)單提示詞指令即能創(chuàng)建屬于自己的GLM智能體，由此任何人都能實(shí)現(xiàn)大模型的便捷開發(fā)。

項(xiàng)目成果/簡(jiǎn)介:本發(fā)明涉及一種基于果蠅算法優(yōu)化廣義回歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的茶葉儲(chǔ)存時(shí)間分類方法,旨在通過改進(jìn)的廣義回歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)解決茶葉儲(chǔ)存時(shí)間分類問題,屬于茶葉儲(chǔ)存時(shí)間分類領(lǐng)域.其原理利用電子鼻傳感器模擬人感官品評(píng)的功能和特征,采集不同時(shí)間不同傳感器的特征值,構(gòu)建樣本集.利用果蠅算法優(yōu)化廣義回歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),獲得廣義神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的平滑因子,進(jìn)而構(gòu)建毛峰茶葉儲(chǔ)存時(shí)間的FOAGRNN分類模型和方法.本發(fā)明的有益效果在于將果蠅算法優(yōu)化廣義回歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法應(yīng)用于毛峰茶葉數(shù)據(jù)中,提高預(yù)測(cè)毛峰茶葉儲(chǔ)存時(shí)間分類的效率和準(zhǔn)確度,為消費(fèi)者提供茶葉儲(chǔ)存時(shí)間分類的有效方法.

本發(fā)明涉及一種基于果蠅算法優(yōu)化廣義回歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的茶葉儲(chǔ)存時(shí)間分類方法,旨在通過改進(jìn)的廣義回歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)解決茶葉儲(chǔ)存時(shí)間分類問題,屬于茶葉儲(chǔ)存時(shí)間分類領(lǐng)域.其原理利用電子鼻傳感器模擬人感官品評(píng)的功能和特征,采集不同時(shí)間不同傳感器的特征值,構(gòu)建樣本集.利用果蠅算法優(yōu)化廣義回歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),獲得廣義神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的平滑因子,進(jìn)而構(gòu)建毛峰茶葉儲(chǔ)存時(shí)間的FOAGRNN分類模型和方法.本發(fā)明的有益效果在于將果蠅算法優(yōu)化廣義回歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法應(yīng)用于毛峰茶葉數(shù)據(jù)中,提高預(yù)測(cè)毛峰茶葉儲(chǔ)存時(shí)間分類的效率和準(zhǔn)確度,為消費(fèi)者提供茶葉儲(chǔ)存時(shí)間分類的有效方法.

定量系統(tǒng)生物學(xué)是描述生命體的細(xì)胞、組織、器官以及整體水平上結(jié)構(gòu)和功能各異的各種分子（包括基因、蛋白質(zhì)、小分子代謝物等），以及分子在生命體的內(nèi)部之間、與外界環(huán)境之間的相互作用，通過精準(zhǔn)的分析測(cè)量技術(shù)、結(jié)合計(jì)算生物學(xué)來定性、定量構(gòu)建生命的數(shù)字化模型，預(yù)測(cè)生理狀態(tài)或者疾病的功能、表型和轉(zhuǎn)化的前沿科學(xué)。生命體的運(yùn)作是在基因調(diào)控下，由許許多多的生化反應(yīng)形成