兔肉的加工技术

介绍了活兔的宰杀及分割、兔肉的冷冻保藏、兔肉产品的加工技术     

春季分王台要当心低温

春季分割王台常常遇到低温天气 ,使王蛹的胚翅停止发育或发育不良 ,出现无翅、卷肢、残翅。因而导致育王计划的失败 ,给生产带来损失。1 998年 5月 2日 ,上午 1 0时许 ,冷风吹雨 ,气温由3 8℃骤然降 6— 7℃。返归的载重蜂扑扑打打地掉在巢门前的水洼地上 ,冻僵了一层。从四面八方栉风沐雨而来的蜂友陷入极端的焦虑之中。因为这是第一代第一批金喀王台。那天 ,已是移虫后足足第十一天了 ,到天黑务必要分到交尾群中。下午 ,小雨蒙蒙没了 ,在雨伞的笼罩下 ,割空了育王框。天留我不留 ,得了王台 ,蜂友们又在风雨中走散了……五月七日 ,第二批王…     

大型工厂中机制设备维修方法的探讨

本文基于可靠性数据统计方法，用分割处理对上千台机制设备进行检修的决策起到了明显的效果，内容包括数据处理，检修过程精度稳定性及分布稳定性的判定，为机制设备的维修提供可靠的定性和定量的依据。     

奶牛性别控制研究的新进展

动物性别的差异直接影响着人们对其利用的价值。对于奶牛养殖业，性别控制和早期胚胎的性别鉴定是人们长期以来期望应用到养殖业中的一个意义重大的课题。由于胚胎冷冻、胚胎分割及胚胎移植技术的发展，奶牛的性别控制显得越来越重要而且易于实现。     

奶牛胚胎移植技术应用进展

胚胎移植技术是继20世纪六七十年代人工授精之后发展起来的生物技术，是胚胎工程的重要组成技术。它是将一头良种母畜配种后形成的早期胚胎取出，移植到另一头(或几头)同种的、生理状态相同的母畜生殖器官的相应部位，使之继续发育成为新的个体，也有人通俗地称之“借腹怀胎”。胚胎移植技术冲破了母畜繁殖力低的障碍，能够大大提高母畜的繁殖效率，使优秀母畜可能产生比自然繁殖更多的优秀后代，使优良公、母畜的繁殖潜力得以充分发挥。     

医学X射线图像处理算法初探

针对DR图像的特点,主要论述了应用灰色系统理论进行图像分割的算法。通过计算各像素点与初始聚类中心的灰色关联度,将像素点进行归类。然后,进行迭代运算,更新聚类中心,使得灰色关联度总和最小,获得最佳分割效果。     

土地规模化经营对农业生态效率影响及城乡市场分割调节作用探析

土地规模化经营是农业生态效率改善的重要动力,但土地规模化经营作用农业生态效率受到城乡市场分割的门槛调节。该研究借助2001—2017年全国30个地区(因数据缺失,西藏及港澳台地区未涵盖,下同)面板数据,运用面板门槛模型,就城乡市场分割调节土地规模化经营作用农业生态效率过程展开研究。结果表明:(1)我国农业生态效率总体向好,但地区间差异悬殊;(2)土地规模化经营驱动农业生态效率改善,但存在城乡市场分割门槛调节,弱市场分割地区土地规模化经营促进农业生态效率,强市场分割地区作用相反;(3)城乡市场分割调节土地规模化经营作用农业生态效率主要通过限制农产品、劳动力、资本城乡合理流动,削弱农业新型经营主体绿色农业发展意愿和能力途径展开;(4)我国多数地区城乡市场分割水平偏高,区域发展中城市资源偏向和工业优先发展突出,需进行及时改革。该研究可为政府制定绿色农业发展策略提供参考依据。     

基于FCN的无人机玉米遥感图像垄中心线提取

为解决农业机器人在玉米田行间行走的全局路径规划问题,该研究提出一种基于全卷积神经网络(Fully ConvolutionalNetworks,FCN)的无人机玉米遥感图像垄中心线提取方法。基于无人机获取的高精度可见光遥感图像,设计了针对农田垄中心线提取的数据集标注方法,采用滑动窗口法进行图像分块,利用深度学习语义分割网络FCN对垄中心线附近7～17像素宽度范围的垄线区域进行提取,模型在测试田块上精确率达66.1%～83.4%,召回率达51.1%～73.9%,调和平均值为57.6%～78.4%;对拼接后的图像使用影像分割投影法提取中心线,探究了垄线区域宽度对垄中心线提取精度的影响,训练采用9像素的垄区域宽度,可得到垄中心线在77 mm左右偏差范围准确率为91.2%,在31.5 mm左右偏差范围内为61.5%。结果表明,基于FCN对无人机玉米遥感图像进行处理,可得到整片田地的垄中心线栅格地图,方便农业机器人进行全局路径规划。     

基于红外热成像的夜间农田实时语义分割

农田环境实时语义分割是构成智能农机的视觉环境感知的重要环节，夜间农田语义分割可以使智能农机在夜间通过视觉感知农田环境进行全天候作业，而夜间无光环境下，可见光摄像头成像效果较差，将造成语义分割精度的下降。为保证夜间农田环境下红外图像语义分割的精度与实时性，该研究提出了一种适用于红外图像的红外实时双边语义分割网络（Infrared Real-time Bilateral Semantic Segmentation Network，IR-BiSeNet），根据红外图像分辨率低，细节模糊的特点该网络在实时双边语义分割网络（Bilateral Semantic Segmentation Net，BiSeNet）结构基础上进行改进，在其空间路径上，进一步融合红外图像低层特征，在该网络构架中的注意力提升模块、特征融合模块上使用全局最大池化层替换全局平均池化层以保留红外图像纹理细节信息。为验证提出方法的有效性，通过在夜间使用红外热成像采集的农田数据集上进行试验，数据集分割目标包括田地、行人、植物、障碍物、背景。经试验验证，提出方法在夜间农田红外数据集上达到了85.1%的平均交并比（Mean Intersection over Union，MIoU），同时达到40帧/s的处理速度，满足对夜间农田的实时语义分割。     

医学图像精细化分割方法研究

指出了深度学习方法在医学图像分割中取得较大的进展,但医学图像处理的复杂性使得全自动分割方法难以取得较好的分割效果。在卷积网络分割的基础上,结合应用场景使用适当的后处理手段来提升图像的分割效果是一种比较有临床意义的研究方法。主要研究了基于概率图的全连接条件随机场模型和基于用户交互的深度编辑网络,并分析总结了这两种方法的实现原理和各自优势,并对未来的研究工作进行了一些展望。