大黄鱼专题系列讲座 中草药添加剂在大黄鱼饲料中的应用

<正>大黄鱼养殖业发展迅猛，但在不断发展的同时，也面临诸多挑战，如生长缓慢、养殖水环境恶化、水产病害频发、鱼体代谢异常等。其中，水产病害频发问题严重影响了养成率。抗生素的使用对渔病防治有着明显的效果，在一定程度上抑制了病原菌的感染，然而长期和过量使用抗生素不仅会导致鱼产生耐药性，还会导致水产品中残留的抗生素超标，威胁水产品的食品安全。     

柴胡皂苷对氨气暴露下雏鸡盲肠微生物群落及行为学的影响

【目的】旨在研究柴胡皂苷对氨气暴露下雏鸡盲肠微生物群落及行为学的影响。【方法】480只AA肉鸡，随机分为4个组，空白对照组（CON组）、正常药物添加组（CSP组）、氨气组（NH组）和氨气药物添加组（NSP组）分别在正常或氨气浓度100 mg/m3的环境下分别饲喂基础日粮或按照80 mg/kg添加柴胡皂苷的基础日粮，试验共计7 d。【结果】(1)环境高浓度氨气显著影响肠道菌群β多样性，并在门、科及属水平上造成差异。柴胡皂苷的干预能够调节肠道菌群的平衡。(2)高浓度氨气暴露导致雏鸡异常兴奋、焦躁不安，脑部海马区去甲肾上腺素和五羟色胺激增，多巴胺含量显著减少；柴胡皂苷的干预对高浓度氨气引起的去甲肾上腺素激增有一定的缓解作用。【结论】环境高浓度氨气通过破坏雏鸡肠道菌群的平衡及影响脑部神经递质的分泌损害雏鸡的健康，柴胡皂苷的干预通过发挥其镇静和菌群调节作用抵抗氨气应激。     

大黄鱼专题系列讲座 大黄鱼精准投喂策略

<正>目前，大黄鱼养殖过程中主要投喂冰鲜杂鱼和人工配合饲料，且以冰鲜杂鱼为主。然而，大多数冰鲜杂鱼存在质量低下、携带病原菌、饵料系数高、投喂成本高、易造成养殖水体水质恶化和引发病害等问题。此外，低质量的冰鲜杂鱼还会引起大黄鱼肝脏脂代谢紊乱，降低抗病力，危害鱼体健康。因此，使用人工配合饲料全面替代冰鲜杂鱼势在必行。     

桑仁清肺口服液的质量标准提升研究

为了解决桑仁清肺口服液甘草鉴别斑点不清晰无法判定结果的问题,完善质量标准,采用HPLC法测定桑仁清肺口服液中的甘草酸含量,色谱条件为：Agilent ZORBAX SB-C18色谱柱(4.6 mm×250 mm, 5μm);乙腈-0.1%磷酸(33∶67)为流动相;检测波长为250 nm。研究结果表明,甘草酸在19.09μg/mL～305.50μg/mL范围内具有良好的线性关系,其回归方程为y=7.17956x-12.98810,R²=0.99932,平均回收率为102.92%,RSD为0.86%。本方法简单准确重复性好,能更好地控制桑仁清肺口服液的质量,可作为桑仁清肺口服液的质量标准。     

不同杂交水稻品种在白叶枯病发生区种植表现比较

水稻白叶枯病一旦发生极难防治，为筛选出适合在白叶枯病发生区种植的杂交水稻抗性品种，选择仙居县主栽的7个杂交水稻品种，在下各镇病区开展小区试验。结果显示，甬优12号和浙优18在药剂防控的条件下表现较好，病叶率低于80%、病情指数15.0左右，产量达到10.50 t/hm²以上，相对适合在病区种植；中浙优8号(CK)表现极感病，产量损失严重，不适合在病区种植。     

不同滴灌流量对盐碱土种植下棉花纤维品质、产量的影响

为探究盐碱地改良过程中不同滴灌流量对棉花纤维品质与产量的影响，以棉花为试验对象，采用了两种类型盐碱土（新疆砂质壤土、江苏东台粉砂质壤土），设定4种滴灌流量（0.4、0.8、1.2、1.6 L/h），通过室外避雨栽培与室内品质分析相结合的方法，监测分析了不同水盐状况下棉花纤维品质及产量，利用数据包络分析法对两种盐碱土和4种滴灌流量进行优选评价。结果表明：(1)针对棉花5种纤维品质（上半部平均长度、整齐度指数、断裂比强度、马克隆值、伸长率），砂质壤土种植下的最佳滴头流量分别为1.2、0.4、1.6、1.2、0.4 L/h，粉砂质壤土种植下的最佳滴头流量分别为0.8、0.8、1.2、0.4、1.6 L/h。(2)针对棉花5种产量指标（单株铃数、单铃质量、籽棉产量、皮棉产量、衣分率），砂质壤土种植下的最佳滴头流量分别为1.6、0.8、1.2、1.6、1.6 L/h，粉砂质壤土种植下的最佳滴头流量分别为1.6、1.2、1.6、0.4、1.6 L/h。(3)在本研究所设计的滴灌流量范围内，砂质壤土的棉花品质综合效益比粉砂质壤土更高。(4)运用数据包络分析法计算不同滴灌流量下棉花品质产量综合效率，砂...     

基于模糊综合评价法的电网工程社会效益评估

模糊综合评价法的核心是依据隶属理论，将一些边界条件不清晰的、不易进行定量测算的元素转化为定量元素进行测算，进而得到评价结果，其评价结果能够系统全面、层次清晰地对多因素制约对象进行反映，用以解决非确定性问题。文章即采用模糊综合评价法，通过建立常规电网工程社会效益评价指标体系，同步确立各评价指标的权重以及他们的隶属度向量，搭建电网工程社会效益评估模型。最后，针对具体工程案例进行测算，得出结论。     

基于迁移学习和卷积神经网络的生菜鲜重估测

为提高设施生产中对各生长阶段生菜鲜重的无损估测精度进而更好地指导生产，提出一种利用生菜冠层图像为输入，基于迁移学习技术和卷积神经网络估测鲜重的方法，对比分析AlexNet、VGG-16、GoogLeNet和ResNet-18模型迁移学习后在生菜鲜重估测任务上的效果；同时，对比不同迁移学习方法对模型性能的影响，通过冻结卷积层和减少全连接层改善模型的参数量和训练速度。结果表明:1)AlexNet和VGG-16两种模型能较好的实现生菜鲜重的估测，AlexNet模型的决定系数R²为0.928 0，标准均方根误差NRMSE为19.08%，VGG-16模型的R²为0.938 0，NRMSE为17.71%，但VGG-16模型存在参数量大训练慢的问题，综合考虑选取AlexNet模型迁移学习后作为生菜鲜重估测模型；2)与全新学习方法相比，在预训练模型基础上对生菜鲜重数据集进行迁移学习，可以明显提升生菜鲜重估测模型的训练速度和准确度；3)冻结卷积层能显著加快模型的训练速度，训练时间可减少18%，减少全连接层在保持精度的前提下能大幅度减少模型的参数量。基于迁移学习的卷积神经网络模型可用于生菜鲜重的快速估测，该方法也可以拓展应用到其他叶类蔬菜的鲜重估测中。