三种规格兔笼的设计与建筑技术

兔笼是养兔生产的重要物质基础。笼舍的设计与建筑是否合理，直接影响家兔健康、生产力的发挥和工人工作效率。现将在从事多年的兔业生产中．设计生产出的水泥预制组合式兔笼舍、砖砌组合式兔笼舍和钢筋焊制组合式兔笼舍，3种规格兔笼的设计与建筑技术介绍如下，供养兔生产者参考。     

措美县天然草原征用占用现状调查

措美县草地畜牧业经济的持续发展直接关系到农牧民的切身利益,农牧民增收是我们党实践"三个代表"重要思想,是坚持执政为民理念的重要体现。基于此,作者主要对措美县天然草原征用占用现状调查情况与对策进行了探讨。     

一例雏鸡关节炎型沙门氏菌病的诊治

介绍一例雏鸡关节炎型沙门氏菌病的诊治过程,包括流行病学调查、病理剖检、实验室诊断等内容,并根据药敏试验结果,用恩诺沙星50 mg/kg混饮,用药3 d,病情得到控制。     

基于改进B样条神经网络-PID控制器的温室温度控制技术

针对温室温度控制系统所存在的大惯性、非线性等问题,提出神经网络PID控制算法,并利用知识局部存储且具有较快学习速度的B样条函数作为网络隐层神经元函数,同时,提出了β参数型-B样条曲线的重新参数化方法,通过学习算法对β参数搜索来动态调节B样条基函数,从而建立B-BP神经网络,并利用其对PID控制器的比例、积分和微分参数进行优化调整,从而为B-BP-PID控制器的参数自适应调整提供更好的保证,使温度控制系统有效跟踪系统模型并达到较高的辨识精度。仿真试验获得B-BP-PID控制器的最佳β因子为3.2,其温度控制超调量为27%,调节时间为0.8 s,而BP-PID控制器的超调量为25%,调节时间为4.8 s,RBF-PID控制器的超调量为40%,调节时间为1.2 s,新算法有效提高了温度控制过程的稳定性、精确性与鲁棒性。     

黄芪中药种衣剂对黄芪部分生理指标的影响

黄芪为豆科植物膜荚黄芪(Astragalus membranaceus(Fisch.)Bunge)或蒙古黄芪(A.membranaceus(Fisch.)Bunge var.mongholicus(Bunge)Hsiao)的干燥根。针对药用植物黄芪的农艺性状和栽培中遇到的主要问题,开发制备了黄芪专用型种衣剂,对黄芪种子进行包衣,通过田间试验,定期采样,对黄芪的根系活力、叶绿素质量分数、硝态氮、蛋白质、可溶性糖的质量分数进行测定,检验种衣剂对黄芪的这5种生理指标的影响。     

油棕叶梗重组方材制备工艺

以油棕叶梗为原材料、酚醛树脂为胶黏剂，采用正交试验方法研究重组方材密度、施胶量、热压时间和热压温度对油棕叶梗重组方材力学性能的影响。结果表明，密度对油棕叶梗重组方材性能的影响较大，密度和施胶量越大，重组方材力学性能越好；热压温度和热压时间对油棕叶梗重组方材性能的影响比较复杂。综合考虑确定油棕叶梗重组方材的较优制备工艺条件为:密度0.7 g/cm³，施胶量12%，热压温度180℃，热压时间40 min；较优工艺条件下油棕叶梗重组方材的弹性模量为7 185 MPa，静曲强度为68.7 MPa，顺纹抗压强度为35 MPa，内结合强度为0.21 MPa。密度为0.7 g/cm³的油棕叶梗重组方材的弹性模量、静曲强度、顺纹抗压强度高于了杉木的性能。     

基于特征金字塔注意力与深度卷积网络的多目标生猪检测

在生猪饲养环境中,猪只黏连、杂物遮挡等给生猪个体多目标检测带来很大困难。该研究以猪圈群养生猪为研究对象,以视频帧为数据源,提出一种适用于生猪形体检测的特征金字塔注意力(FeaturePyramidAttention,FPA)与Tiny-YOLO相结合的模型FPA-Tiny-YOLO。该模型将注意力信息融入到特征提取过程,在不大幅增加计算量的前提下即可提升特征提取能力、提高检测精度。对8栏日龄20～105 d的45头生猪视频截取图像进行图像处理,获得标注图片4 102张,构建了4种深度FPA模块分别加入YOLOV3与Tiny-YOLO模型中。试验表明,深度为3的FPA模块(即FPA-3)的Tiny-YOLO模型在测试集上对群养生猪多目标检测的召回率Recall、F1与平均检测精度m AP指标值最佳,分别达到86.09%、91.47%和85.85%,比未引入FPA模块的Tiny-YOLO模型均有不同程度的提高。选用不同的IOU(Intersection Over Union)和score阈值超参数值对模型预测结果均有不同程度影响;将测试集图像按照是否黏连与遮挡划分4种场景来探究该模型的鲁棒性。试验表明,加入FPA-3模块后Tiny-YOLO的Recall、F1与m AP比Tiny-YOLO分别提升6.73、4.34和7.33个百分点,说明特征金字塔注意力信息有利于精确、有效地对不同场景群养生猪进行多目标检测。研究结果可为后续开展生猪身份识别和行为分析移动端应用提供参考。     

新疆雪线场的建立及其空间分布特征

以新疆为研究区,利用2015年逐日积雪产品MOD10A1/MYD10A1数据,通过积雪持续时间比率法提取研究区雪线,并运用克里金插值法建立新疆区域雪线场,在此基础上对研究区雪线空间分布特征进行研究。经分析得出:普通克里格插值法建立的新疆雪线场MAE(平均绝对误差)为4.49 m,RMSE(均方根误差)为48.93 m,其误差满足本研究的精度需求;从整个研究区分析,雪线高程呈现出北低南高,西高东低的布局,其值在3 000~5 600m,具有典型的经度地带性和纬度地带性的分布特点,同时雪线场南部分布密集北部稀疏;从局部区域分析,天山山区雪线高程南高北低、东高西低,昆仑山区中间高、两边低,阿尔泰山区西北向东南依次降低;各个区域雪线分布差异较大,其内部分布复杂,雪线高程高低交错。