A.硝酸鉀
B.磷酸二氫鉀
C.餅肥
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A.及時灌水
B.肥料的使用
C.耕地栽培技術(shù)
D.田間覆蓋措施
A.GM模型
B.線性回歸
C.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
D.經(jīng)驗預(yù)測
A.光
B.溫
C.肥
D.水
A.早生快發(fā)
B.群體整齊度
C.促進煙株穩(wěn)長
A.茬口的時間要合適
B.前作收獲后土壤中N素的殘留量不能過多
C.前作與煙草不能有同源病蟲害
D.前作收獲后土壤中要留有豐富的K素
A.復(fù)種指數(shù)
B.耕地產(chǎn)出率
C.產(chǎn)量
D.質(zhì)量
A.身份
B.葉片結(jié)構(gòu)
C.油分
D.殘傷
A.爐膛
B.爐體
C.換熱器
D.加熱室
A.供熱設(shè)備
B.通風(fēng)排濕設(shè)備
C.溫濕度控制設(shè)備
D.換熱設(shè)備
A.晴天
B.陰天
C.早上
D.傍晚
最新試題
超聲波傳感器在智能載運車輛中通常用于長距離障礙物檢測和跟蹤。
相機測距的精度只與相機的分辨率有關(guān)，分辨率越高，測距精度就越高。
智能載運系統(tǒng)可以實時監(jiān)測交通工具的運行狀態(tài)，并進行故障預(yù)警。
雙目相機測距的原理是利用兩個攝像頭的視角差（視差）來計算物體的三維坐標(biāo)和距離。
在智能載運車輛自定位過程中，卡爾曼濾波主要用于處理傳感器數(shù)據(jù)的噪聲和不確定性。
智能載運車輛的數(shù)據(jù)標(biāo)注只需要關(guān)注道路和車輛信息，其他如天氣、光照等環(huán)境因素不重要。
在智能載運車輛中，傳感器數(shù)據(jù)融合主要發(fā)生在數(shù)據(jù)采集階段，通過直接合并不同傳感器的原始數(shù)據(jù)來實現(xiàn)。
路徑規(guī)劃是智能載運車輛導(dǎo)航系統(tǒng)的核心功能之一。
智能載運系統(tǒng)的安全性主要取決于自動駕駛技術(shù)的成熟度。
在智能載運車輛數(shù)據(jù)標(biāo)注過程中，使用自動化工具可以大大提高標(biāo)注效率，但完全依賴自動化工具可能會導(dǎo)致標(biāo)注質(zhì)量下降。