Performance evaluation of forest co-management: a case study of Chunati Wildlife Sanctuary,Bangladesh

The objective was to evaluate the performance of the co-management of Nishorgo Support Project at Chunati Wildlife Sanctuary in Bangladesh. I adopted the Focus Groups Discussion method for opinion survey and applied the SWOTAHP technique for data analysis. Local people did not participate in the decision-making process of forest management and they perceived co-management as a threat to their livelihoods. Moreover, mistrust and misunderstanding among different stakeholders, political and ethical conflicts, lack of property rights of tribal communities, and lack of accountability and transparency were identified as the drawbacks of co-management.     

应用营养调控技术保护奶牛养殖环境的措施

随着奶牛集约化程度的提高,奶牛粪便中氮、磷的排放也逐渐增加,减少奶牛粪便氮、磷排放已成为奶牛生产研究的热点问题。文章从奶牛营养调控技术阐述了降低奶牛粪便中氮、磷排放的调控措施,为减少奶牛氮、磷的排放,保护养殖环境提供可行方法。     

动物生理学实验教学单独设课之重要性

在高校的动物生理学教学中,实验教学是其中的一个重要组成部分。作为课堂教学的重要辅助和补充,动物生理实验教学效果对课堂教学具有极大的驱动作用。为突出动物生理实验教学的重要性,对动物生理学实验施行单独设课,这是考查理论教学效果、促进实验课教学质量的一种重要措施。     

鹅肠道微生物研究进展

肠道微生物是当前研究的热点,鹅肠道微生物的组成与丰富程度不仅和鹅的生长性能密切相关,而且在鹅机体生理活动中具有一定的调节作用,同时与疾病的发生和发展具有密切的联系。通过研究鹅肠道微生物的调节,从而达到促生长或者治疗疾病的目的,是目前鹅研究探寻的新方向。文章主要综述了鹅肠道微生物的组成及其变化规律,以期为鹅产业生物饲料的开发应用、研发推广新型安全高效饲料添加剂提供新思路。     

复盐胁迫下结缕草K~+、Na~+吸收与运输的特点

用2种中性盐(Na Cl和Na2SO4)模拟江苏沿海滩涂土壤盐碱条件,配制不同复盐浓度,对大穗结缕草(Zoysia macrostachya)和中华结缕草(Zoysia sinica)进行30 d复盐胁迫处理,分别测定根和叶中K~+、Na~+含量,探讨复盐胁迫下2种结缕草K~+、Na~+吸收与运输特点。结果表明:随着盐胁迫浓度的增加,2种结缕草根和叶中Na~+的含量逐渐升高,中华结缕草的Na~+含量大于大穗结缕草;2种结缕草根和叶中K~+的含量呈现不同的变化趋势,根中2种结缕草K~+含量先增加后降低,但大穗结缕草K~+含量增加较大,叶中2种结缕草K~+含量总体呈现增加的趋势。2种结缕草根和叶片中K~+/Na~+随盐浓度增加而逐渐降低,但叶片中K~+/Na~+大于根中K~+/Na~+,表明盐胁迫促进了K~+向叶片运输。大穗结缕草的SK,Na逐渐降低,中华结缕草的SK,Na先降低后升高,说明2种结缕草对K~+和Na~+的选择性运输特点不同。     

K步稳定的鞋印花纹图像自动聚类

目的 鞋印是刑事侦查的重要物证之一,如何对积累的大量鞋印花纹图像进行自动归类管理是刑事技术迫切需要解决的问题之一。与其他类图像不同,鞋印花纹图像具有种类多但数目未知、同类花纹分布不均匀且同类花纹数目少的特点。基于鞋印花纹图像的这些特点,用目前典型的聚类算法对鞋印花纹图像集进行聚类,并不能取得很好的效果。在对鞋印花纹图像进行分析的基础上,提出一种K步稳定的鞋印花纹图像自动聚类算法。方法 对已标记的鞋印花纹图像进行统计发现,各类鞋印花纹之间在特征空间上存在互不相交的区域(本文称为隔离带)。算法的核心思想是寻找各类鞋印花纹之间的隔离带,来将各类分开。过程为:以单调递增或递减的方式调整特征空间中判定两点为一类的阈值,得到数据集的多次划分;若在连续K次划分的过程中,某一类的成员不发生变化,则说明这K次调整是在隔离带中进行的,即聚出一类,并从数据集中删除已标记的数据;选择下一个阈值对剩余的数据集进行划分,输出K步不变的类;依此类推,直到剩余数据集为空,聚类完成。结果 在两类公开测试数据集和实际鞋印花纹数据集上进行实验,本文算法的主要性能指标都超过典型算法,其中在包含5792枚实际鞋印花纹数据集上的聚类准确率和F-Measure值分别达到了99.68%和95.99%。结论 针对鞋印花纹图像特点,提出了一种通过寻找各类之间的隔离带进行自动聚类的算法,并在实际应用中取得了很好的效果。且算法性能受参数的变化以及类的形状影响较小。本文算法同样适用于具有类似特点的其他数据集的自动聚类。