落葉喬木,高達(dá)30米,胸徑達(dá)1米,樹皮深灰褐色,深縱裂。幼枝被灰黃色柔毛,后漸脫落,老時(shí)灰黃色,具淡黃色皮孔。冬芽圓錐形,被柔毛。葉片形態(tài)多樣,通常為長橢圓狀披針形,長8-19厘米,寬2-6厘米,頂端長漸尖,基部圓形或?qū)捫ㄐ?,葉緣有刺芒狀鋸齒,葉片兩面同色,幼時(shí)被柔毛,老時(shí)無毛或葉背面脈上有柔毛,側(cè)脈每邊13-18條;葉柄長1-3 (-5) 厘米,幼時(shí)被柔毛,后漸脫落。
雄花序常數(shù)個(gè)集生于當(dāng)年生枝下部葉腋,有花1-3朵,花柱30殼斗杯形,包著堅(jiān)果約1/2,連小苞片直徑2-4厘米,高約1.5厘米;小苞片鉆形或扁條形,向外反曲,被灰白色絨毛。
堅(jiān)果卵形或橢圓形,直徑1.5-2厘米,高1.7-2.2厘米,頂端圓形,果臍突起?;ㄆ?-4月,果期翌年9-10月。
中國植物圖像庫(中國科學(xué)院植物研究所)提供并參與編輯
橡碗樹生于海拔60-2 200米的山地陽坡,成小片純林或混交林,[1]陽性喜光,喜濕潤氣候。耐寒,耐干旱瘠薄,不耐水濕,不耐鹽堿,在濕潤肥沃深厚、排水良好的中性至微酸性沙壤土上生長最好,排水不良或積水地不宜種植。
與其它樹種混交能形成良好的干形,深根性,萌芽力強(qiáng),但不耐移植??刮廴?、抗塵土、抗風(fēng)能力都較強(qiáng)。壽命長,可達(dá)500~600年。
通草為五加科植物通脫木的莖髓,歸肺、胃經(jīng),清勢(shì)利水;通乳,用于淋癥澀痛;小便不利;水腫;黃疸;濕溫?。恍”愣坛?;產(chǎn)后乳少;經(jīng)閉;帶下。藥草屬性【藥名】:通草【拼音】:tong cao【英文】:Rice...
建筑電氣配電常用插接式母線槽,母線槽的優(yōu)點(diǎn)很多,但是在實(shí)踐應(yīng)用上暴露出來的占用空間大、系統(tǒng)接點(diǎn)多、安全可靠性差、造價(jià)昂貴的缺點(diǎn)卻是顯而易見的。近年來預(yù)分支電纜的應(yīng)用正在逐步推廣中,然而因其設(shè)計(jì)上的麻煩...
reducer又稱大小頭?;す芗?,用于兩種不同管徑的管子的連接。又分為同心大小頭和偏心大小頭。參見管件。 異徑管材質(zhì)包括不銹鋼異徑管,合金鋼,異徑管碳鋼大小頭,異徑管20號(hào)鋼q234q345等...
產(chǎn)遼寧、河北、山西、山東、江蘇、安徽、浙江、江西、福建、河南、湖北、湖南、廣東、海南、廣西、四川、貴州、云南等省區(qū)。在遼寧生于土層肥厚的低山緩坡,在河北、山東常生于海拔1 000米以下陽坡,在西南地區(qū)分布至海拔2 200米。朝鮮、日本、越南、印度也有分布。
橡碗樹栽培技術(shù)
造林地的選擇:橡碗樹的造林地是多種多樣的。采伐跡地,灌叢地或荒山荒地都可用來營造麻櫟林。
造林方式:
(1)、播種造林。為防鼠害,播前可用磷化鋅拌種。播種穴規(guī)格30×30×30厘米??汕锛倦S采隨播,亦可春播。每穴播4~7粒種子。
(2)、植苗造林。麻櫟植苗造林,自秋季落葉后至翌年"春分"前均可進(jìn)行,挖穴,穴規(guī)格為40×40×30厘米。栽植深度比根頸深2~3厘米,覆土踏實(shí)。也可以截干栽植。
格式:pdf
大?。?span id="7wuoirs" class="single-tag-height">14KB
頁數(shù): 7頁
評(píng)分: 4.6
防腐木基本簡介 防腐木分類: 松木類: 樟子松、歐洲赤松(芬蘭木)、美國南方松、鐵杉、紅雪松 (紅 崖柏) 等。 硬木類:印尼菠蘿格、柳桉、山樟木、銀口樹等。 防腐木特點(diǎn): 自然、環(huán)保、安全(木材成原本色,略顯青綠色)、無特殊氣 味、不易吸水、含水率低、耐潮濕、不易變形、加工性能好、 防腐、防霉、防蛀、 防白蟻侵襲等可保持 10-30 年以上不變。 防腐木用途: 適用于桑拿房及浴室、裝飾墻板、游泳池地板、園藝小品、庭 院、廚房、陽臺(tái)、玄關(guān)、花圃、露臺(tái)、親水河岸、屋頂、家具等。 防腐木制作: 在真空狀態(tài)下,將木材浸注于防腐劑中,通過高壓使得藥劑浸 入木材組織細(xì)胞中, 緊密地與其細(xì)胞纖維組織混合, 并且藥劑不再被釋放, 從而 徹底改變木材纖維中原有的“養(yǎng)料”成分,使得原先導(dǎo)致木材腐爛的真菌及孢 子植物無法寄居生存,并防止齒木類動(dòng)物的侵襲。 防腐木品種介紹: 紅柏介紹: 西部紅柏,生長于不列顛哥
格式:pdf
大?。?span id="rmvpume" class="single-tag-height">14KB
頁數(shù): 3頁
評(píng)分: 4.3
2. 1決策樹算法簡介 隨著數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的越來越廣泛的應(yīng)用, 決策樹作為數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)中一種分類問題的解決方 法也受到重視,正在被廣泛的研究。約 20 年前,決策樹這種數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的形式就己經(jīng)和 現(xiàn)在非常相似了,算法的早期版本可以追溯到 20 世紀(jì) 60 年代 [1]。以后決策樹歸納算法被廣 泛應(yīng)用到許多進(jìn)行分類識(shí)別的應(yīng)用領(lǐng)域。 這類算法無需相關(guān)領(lǐng)域知識(shí), 歸納的學(xué)習(xí)與分類識(shí) 別的操作處理速度都相當(dāng)快。 而對(duì)于具有細(xì)長條分布性質(zhì)的數(shù)據(jù)集合來講, 決策樹歸納算法 相應(yīng)的分類準(zhǔn)確率是相當(dāng)高的。 決策樹也是分析消耗、發(fā)現(xiàn)交叉銷售機(jī)會(huì)、 進(jìn)行促銷、 信用 風(fēng)險(xiǎn)或破產(chǎn)分析和發(fā)覺欺詐行為的得力工具。 采用決策樹, 可以將數(shù)據(jù)規(guī)則可視化, 也不需 要長時(shí)間的構(gòu)造過程, 輸出結(jié)果容易理解, 精度較高, 因此決策樹在知識(shí)發(fā)現(xiàn)系統(tǒng)中應(yīng)用較 廣。決策樹的廣泛應(yīng)用使得對(duì)決策樹生成算法也得到更多的研究, 生成決策樹算