盐酸多西环素片在羔羊体内残留消除规律及休药期分析

旨在确定盐酸多西环素片按照给药说明给药后在羔羊体内的残留消除规律及休药期。将盐酸多西环素片根据体重以5 mg·kg^-1内服给药，间隔24 h，连续给药5次。在最后1次给药后，分别在第0（12小时）、1、2、3、5、7和9天时间点采集羔羊脂肪、肌肉、肝和肾，采用建立并验证的HPLC-VWD方法测定组织中多西环素的含量。结果显示：方法学考察结果表明，在50~5 000 ng·mL^-1添加的线性方程和相关系数为y=0.044x-0.414，R²=0.999。试验结果表明，多西环素在羔羊组织中代谢快速，最后1次给药后第9天，在肌肉、肝、肾和脂肪中均未检测到多西环素。本试验以5 mg·kg^-1体重内服给予羔羊盐酸多西环素片后，根据欧洲药品评估机构法规《EMEA/CVMP/036/95》，建议盐酸多西环素片在羔羊组织中的休药期为2 d。     

基层动物卫生监督执法的风险及控制措施

正随着我国人民生活水平的不断提高,广大居民对自身的生活质量要求也在逐渐提高,特别是肉食品安全已成为人们日常关注的焦点。而肉食品安全的维护需要由动物卫生监督机构的监督执法来保障。现如今,动物卫生监督工作也逐渐走向正规化,各种各样的动物卫生检查方式以及检测技术都在不断促进动物卫生监督执法的不断发展。但是由于监管漏洞和监管体系不健全,使现在的动物卫生监督执法人员也面临着越来越多的执法风险,因此,本文重点探讨基层动物卫     

唯有百炼 方能成钢

刘运勇,江西萍乡市人,现任中国画面石专委会理事,柳州大湾石协会理事,龙城石语成员,萍乡市观赏石协会会员,新余观赏石协会顾问。从2011年玩石至今,现在柳州市城中区学院路开设石馆"赏石阁",占地130平方。他近几年颇为喜欢戈壁石,觉得戈壁石动感强,变化强,虽然画面石出得不多,但是强项也非常突出,他认为玩石头追求一个全面,更为满足自己。人生座右铭是唯有百炼,方能成钢。有朝一日,当你把热爱的事做到极致,你终将发现;踏实做好自己,持之以恒就是了不起。     

简介9%草甘膦——嘧黄隆混剂津锄悬浮剂

灭生性除草领域中迫切需要一种见效快、药效高、持效期长、施用方便且价格合理的除草剂。经过几年的努力探索 ,在大量的室内生测和田间药效试验的基础上 ,我们开发研制了 9%草甘膦 -嘧黄隆混剂。此制剂具有药效高、杀草谱广、见效快的特点。它充分发挥了草甘膦和嘧黄隆的优点 ,同时消除了二者的缺点 ,使二者在优缺点互补的基础上 ,除草效果显著增强。再加上一定量的助剂 ,使混剂的稳定性大大提高 ,长期贮存也很少形成沉淀 ,方便了实际应用。草甘膦 -嘧黄隆混剂的主要特点有 :1　杀草谱广该混剂由草甘膦和嘧黄隆按一定的比例混合而成 ,对 1年…     

AMP1000维修平台技术应用

随着气象业务现代化程度的提高和气象服务的能力不断提升,对气象信息技术保障与气象探测设备维修的要求也越来越高。AMP1000维修平台的开发研制从自动气象站保障工作实际出发,通过集中各类测量检测仪器、维修用具以及测试维修业务软件,解决了自动站气象探测设备的日常维修测试任务及其过程中繁琐的收发、维修维护、记录等工作。同时,业务软件实现了维修经验交流传承、单一型号设备生命周期维护成本统计、设备历史维护记录查询、设备维护资源消耗等现代化保障工程的大数据统计工作。     

炎热夏季对蛋鸡生理指标的影响及管理措施

1高温对蛋鸡机体产生影响 在热环境下，持续的热环境对蛋鸡机体免疫系统有一定影响。高温会明显抑制血液血细胞吞噬细胞的活力，降低血清溶菌杀菌能力。高温下肌肉能量供应不足，造成营养不良，对蛋鸡的生活力和生产性能造成很大影响。热应激下蛋鸡血浆中的二氧化碳分压下降，血浆中的碱储下降，pH 值会上升，体内酸碱平衡失调，机体反馈性地分泌大量有机酸来降低血液pH值。有机酸与钙离子大量结合，从而造成血液中钙离子浓度大大降低，对蛋壳品质造成严重影响。     

普通昆虫学课程建设与多元化教学方法的探索

普通昆虫学是理论性和实践性都很强的课程，要在实验教学方面、课堂教学方面贯彻多元教学方法和手段，选讲精讲、重点突出、加强师生互动、课堂内外相结合，锻炼学生的实践能力。     

如何实现普通昆虫学教学过程中的师生互动

本文结合作者多年来普通昆虫学教学的实践，探讨了在普通昆虫学教学中实现师生互动的基本方法。把课前、课中和课后作为一个有机整体，课前注重师生交流，创设良好的学习气氛，精心准备讲授内容；课中注重归纳式与启发诱导式的教学方法；课后加强问题和网络互动，促进学生思考，实施扩展教学。通过教师主导作用的积极转化，促使学生主体本身全面发展，提高了教学效率，改善了教学效果。     

FC-CNN:基于卷积神经网络的水果图像分类算法

针对现有基于卷积神经网络的水果图像分类算法均使用池化层进行降维处理会丢失部分特征,导致分类精度有待提高的问题,提出FC-CNN(Fruit Classification Convolutional Neural Network)水果图像分类算法。该算法基于深度卷积神经网络思想,设计了一种由二维卷积层、批量规范化层和激活函数组成的网络结构,利用Sofmax loss和L2正则化进行损失函数设计。算法使用卷积加步长替代池化层,让网络具有自主学习下采样能力,使用批量规范化层用于解决网络过拟合问题。采用Fruits-360数据集进行测试,实验表明,FC-CNN可以识别出48种水果,准确率可达到99.63%。与现有的深度学习水果图像分类算法相比,FC-CNN的识别准确率更高,识别种类更多。