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台湾蚊母树基本信息

台湾蚊母树基本信息

​种中文名:台湾蚊母树

种拉丁名:DistyliumgracileNakai

科中文名:金缕梅科

科拉丁名:Hamamelidaceae

属中文名:蚊母树属

属拉丁名:Distylium

国内分布:分布于我国台湾省及浙江普陀

海拔:1000-1200

命名来源:[JournaloftheArnoldArboretum5(2):771924]

中国植物志:35(2):109

英文植物志:9:31

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台湾蚊母树造价信息

  • 市场价
  • 信息价
  • 询价

蚊母树

  • 高度0.5-0.6m;冠幅0.3-0.35m;
  • 9%
  • 重庆市荣昌县刘氏园林
  • 2022-12-06
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台湾

  • 胸径22-23cm,高度7.0-8.0m,冠幅4.0-5.0m,容器苗
  • 瀚艺
  • 9%
  • 南宁瀚艺生态苗圃种植基地
  • 2022-12-06
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台湾

  • 胸径17-18cm,高度5.0-7.0m,冠幅3.5-4.5m,容器苗
  • 瀚艺
  • 9%
  • 南宁瀚艺生态苗圃种植基地
  • 2022-12-06
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台湾

  • 胸径13-15cm,高度4.0-5.0,冠幅3.0-4.0m,容器苗
  • 瀚艺
  • 9%
  • 南宁瀚艺生态苗圃种植基地
  • 2022-12-06
查看价格

台湾

  • 胸径22-23cm,高度7.0-8.0m,冠幅4.0-5.0m,容器苗
  • 瀚艺
  • 9%
  • 南宁瀚艺生态苗圃种植基地
  • 2022-12-06
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多杆子母树

  • 二杆 每杆30cm 自然高9-10m 自然冠幅4.8-5.5m
  • 东莞市2017年12月信息价
  • 建筑工程
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多杆子母树

  • 三杆 每杆30cm 自然高9-10m 自然冠幅4.8-5.5m
  • 东莞市2017年12月信息价
  • 建筑工程
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多杆子母树

  • 二杆 每杆35cm 自然高9-10m 自然冠幅4.8-5.5m
  • 东莞市2017年11月信息价
  • 建筑工程
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多杆子母树

  • 三杆 每杆25cm 自然高8-9m 自然冠幅4.8-5.5m
  • 东莞市2017年10月信息价
  • 建筑工程
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多杆子母树

  • 三杆 每杆20cm 自然高7-9m 自然冠幅4.8-5.5m
  • 东莞市2017年10月信息价
  • 建筑工程
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蚊母树

  • 胸径9-10cm,高度5-6m,冠幅2-2.5m
  • 200株
  • 1
  • 中档
  • 不含税费 | 含运费
  • 2022-02-28
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小叶蚊母树

  • 高度:100-200cm 冠幅:25-35cm 密度:9株/m2
  • 1819m²
  • 1
  • 高档
  • 不含税费 | 含运费
  • 2019-09-29
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蚊母

  • 高度:25-30,冠幅:20-25,密度:36株/m2
  • 1m²
  • 1
  • 中档
  • 含税费 | 含运费
  • 2019-05-24
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蚊母

  • 高度:30cm 冠幅:20cm
  • 758株
  • 4
  • 普通
  • 不含税费 | 含运费
  • 2015-12-26
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蚊母

  • 高度61-80cm 蓬径:31-40
  • 3366株
  • 4
  • 中档
  • 不含税费 | 不含运费
  • 2015-11-18
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台湾蚊母树特征描述

常绿小乔木,高达10米;嫩枝纤细,有褐色星状柔毛,老枝秃净无毛,有皮孔,芽体有褐色星状绒毛。叶广椭圆形,长2-3厘米,宽7-20毫米;先端钝,有由中肋突出的小尖突,基部广楔形;上面深绿色,无毛,稍暗晦,下面秃净无毛;侧脉3-4对,在上面不明显,在下面略突起,全缘,或靠近先端每边各有1-2个小齿突;叶柄长2-4毫米,有星状柔毛。花未见。果序总状,腋生,长1.5-3厘米,有蒴果1-3个。蒴果卵圆形,长约1厘米,被星毛,宿存花柱极短。

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台湾蚊母树其他

嫩枝有毛,叶广椭圆形,长2-3厘米,最宽达2厘米,先端有1-2个小齿突,它和中华蚊母树D.chinense非常接近,只是后者叶片矩圆形,宽不过1厘米,先端较尖,叶柄较短。

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台湾蚊母树基本信息常见问题

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台湾蚊母树基本信息文献

台湾栾树 台湾栾树

台湾栾树

格式:pdf

大小:4.6MB

页数: 21页

台湾栾树

决策树基本概念 决策树基本概念

决策树基本概念

格式:pdf

大小:4.6MB

页数: 3页

2. 1决策树算法简介 随着数据挖掘技术的越来越广泛的应用, 决策树作为数据挖掘技术中一种分类问题的解决方 法也受到重视,正在被广泛的研究。约 20 年前,决策树这种数据挖掘技术的形式就己经和 现在非常相似了,算法的早期版本可以追溯到 20 世纪 60 年代 [1]。以后决策树归纳算法被广 泛应用到许多进行分类识别的应用领域。 这类算法无需相关领域知识, 归纳的学习与分类识 别的操作处理速度都相当快。 而对于具有细长条分布性质的数据集合来讲, 决策树归纳算法 相应的分类准确率是相当高的。 决策树也是分析消耗、发现交叉销售机会、 进行促销、 信用 风险或破产分析和发觉欺诈行为的得力工具。 采用决策树, 可以将数据规则可视化, 也不需 要长时间的构造过程, 输出结果容易理解, 精度较高, 因此决策树在知识发现系统中应用较 广。决策树的广泛应用使得对决策树生成算法也得到更多的研究, 生成决策树算

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