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1.
2.
本试验旨在研究在低蛋白水平日粮中添加蛋白酶对肉鸭生长和屠宰性能的影响。试验选取7日龄体重相近的樱桃谷肉鸭360羽,随机分为A、B、C三个组,每组3个重复,每个重复40羽鸭(公、母各半),试验期42 d。A组为对照组,B组和C组的日粮蛋白水平分别为对照组的95%和92%,并在这两组日粮中分别添加0.125%的蛋白酶。所得的试验数据表明在肉鸭日粮中添加蛋白酶可以提高肉鸭平均日增重和体重,并可降低料重比,且在95%蛋白水平达到显著水平(P0.05)。因此,在肉鸭日粮中添加0.125%的蛋白酶可以适当降低饲料蛋白水平而不会影响其生产性能,且以降低5%时为宜。 相似文献
3.
伴随乡村经济精英回流参与产业扶贫,乡村经济与社会发展已取得初步成效。经济精英群体在产业创建、资金筹备、技术传授、市场开拓等环节给予了农村群众尤其是贫困户重要帮扶,大大提高了产业扶贫的效率。当前我国处于脱贫攻坚战的决胜时期,仍有很多"硬骨头"要啃,本文通过探究"一地生四金"产业扶贫模式下乡村回流经济精英产业扶贫的行为逻辑,总结普适性规律,以便其他地区的乡村回流经济精英学习、推广,从而助力推进脱贫攻坚,促进实现乡村振兴。 相似文献
4.
基于YOLO v3与图结构模型的群养猪只头尾辨别方法 总被引:1,自引:0,他引:1
在利用视频监控技术对群养猪只进行自动行为监测时,对猪只准确定位并辨别其头尾位置对提高监测水平至关重要,基于此提出一种基于YOLO v3(You only look once v3)模型与图结构模型(Pictorial structure models)的猪只头尾辨别方法。首先,利用基于深度卷积神经网络的YOLO v3目标检测模型,训练猪只整体及其头部和尾部3类目标的检测器,从而在输入图像中获得猪只整体及头尾部所有的检测结果;然后,引入图结构模型,描述猪只的头尾结构特征,对每个猪只整体检测矩形框内的头尾部位组合计算匹配得分,选择最优的部位组合方式;对部分部位漏检的情况,采取阈值分割与前景椭圆拟合的方法,根据椭圆长轴推理出缺失部位。在实际猪场环境下,通过俯拍获得猪舍监控视频,建立了图像数据集,并进行了检测实验。实验结果表明,与直接利用YOLO v3模型相比,本文方法对头尾定位的精确率和召回率均有一定提高。本文方法对猪只头尾辨别精确率达到96.22%,与其他方法相比具有明显优势。 相似文献
5.
6.
在4 000~600 cm~(-1)的频率范围内,采用一维及二阶导数中红外光谱技术,研究解析了豆油、花生油、玉米油和橄榄油等4种食用植物油脂的结构。实验发现,食用植物油脂同时存在着CH_3不对称伸缩振动模式(ν_(as CH3)),CH_2不对称伸缩振动模式(ν_(asCH2)),CH_3对称伸缩振动模式(ν_(sCH3)),CH_2对称伸缩振动模式(ν_(sCH2)),C=O伸缩振动模式(ν_(C=O)),CH_2弯曲振动模式(δ_(CH2)),CH_3对称弯曲振动模式(δ_(sCH3)),C-O-C伸缩振动模式(ν_(C-O-C)),CH_2平面摇摆振动模式(ρ_(CH2))等。研究发现,采用一维及二阶导数中红外光谱难以鉴别区分上述4种食用植物油脂。为此,依次研究解析了4种食用植物油脂的二维中红外光谱,包括ν_(asCH3)、ν_(asCH2)、νs_(CH3)、ν_(sCH2)、ν_(C=O)、δ_(CH2)、δ_(sCH3)、ν_(C-O-C)和ρ_(CH2)等。实验发现,以ρ_(CH2)为研究对象,在780~700 cm~(-1)的频率范围内,采用二维中红外光谱技术可以有效鉴别4种食用植物油脂。本项研究拓展了三级中红外光谱技术在食用植物油脂鉴别的应用范围。 相似文献
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8.
指出了在现代的大桥设计和建造的过程当中,最常见的大桥就是钢桁梁斜拉桥,为了进一步了解钢桁梁斜拉桥的具体施工情况,保证钢桁梁斜拉桥的施工质量和技术,结合具体的钢桁梁斜拉桥,对钢桁梁斜拉桥的施工技术和质量要点的控制进行了简要的探究和分析,以保证工程的顺利施工。 相似文献
9.
由大丽轮枝菌引起的棉花黄萎病是新疆棉花最主要的病害之一。大丽轮枝菌产生的微菌核是造成黄萎病的初侵染来源和主要的存活结构。本试验通过运用选择性培养基定量检测棉田土壤中棉花黄萎病菌的微菌核的量,探明棉花黄萎病菌在不同时期土壤中的动态变化过程及主要分布区域。试验结果表明,棉田土壤中黄萎病菌微菌核主要存在于0~40 cm的耕作层中,土壤中微菌核的数量与棉花的生长季节有一定的相关性,苗期土壤中的微菌核数量相对较低,从蕾期开始逐渐增加,到花铃期和吐絮期数量达到最高值。微菌核在棉田耕作层中的垂直分布并不均匀,土壤中微菌核的季节变化与田间棉花黄萎病病害发生趋势高度一致。 相似文献
10.