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旨在采用体外发酵技术探究不同剂量果寡糖(FOS)对猪后肠发酵液中苯丙氨酸和色氨酸代谢的影响。以育肥猪回肠、盲肠和结肠的食糜为接种物,发酵液中苯丙氨酸(Phe)和色氨酸(Trp)终浓度为10mmol·L~(-1),分别添加果寡糖(FOS)0、0.5和0.75g,37℃培养24h后采集样品,分析氨基酸、氨态氮(NH3-N)、微生物蛋白(MCP)、吲哚和粪臭素浓度,利用Real-time PCR定量细菌总菌数量变化。结果表明,Phe和Trp均存在肠段差异性,FOS显著影响Phe在盲肠的降解率、NH3-N、MCP、粪臭素浓度和总菌数量(P0.05),但对吲哚无显著影响(P0.05);0.75g FOS显著降低后肠Trp降解率(P0.05);Trp是影响发酵液中吲哚和粪臭素产生的主要因素。FOS可改变Phe和Trp的发酵类型,降低发酵液中Trp向粪臭素的转化。 相似文献
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混合所有制经济领域向教育领域迁移能有效的推动校企合作深度,为现代社会经济转型与升级培养高质量的技术技能型合格人才提供条件,又解决当代就业人质量差而无法就业的困难。混合所有制迁移教育领域,教育领域应该办成国有资产控股的职业教育,绝不能办成以盈利为目的的产业,文章就是从其内涵建设方面进行研究。 相似文献
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基于深度学习特征和支持向量机的遥感图像分类 总被引:1,自引:0,他引:1
随着遥感图像采集技术的迅速发展,传统的遥感图像处理方法已经不能满足当前实际的生产需要。近年来,深度学习模型的流行为遥感图像分类问题的解决提供了新的途径。因此,为了进一步提升遥感图像的分类精度,笔者提出了一种基于深度学习特征和支持向量机(support vector machine,SVM)的遥感图像分类模型。首先,针对深度学习模型需要海量训练数据的特点,运用旋转、剪裁等方法对原始的遥感图像进行数据扩增;然后,将扩增数据按照种类随机地分为训练集和验证集两部分测试集,并使用训练集和验证集训练改进的针对遥感图像分类问题的卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)中的参数,进而在训练好的CNN模型上提取第一部分测试集的深度学习特征;最后,使用第一部分测试集的深度特征训练多分类SVM,并对第二部分测试集图像进行分类验证。实验采用NWPU-RESISC45公共数据集对本研究模型精度进行验证,与现有的遥感图像分类方法相比较,实验结果表明,提出模型的总体分类精度有明显提升,从而验证了方法的有效性和实用性。 相似文献
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为筛选适宜冀西北地区种植的饲用谷子品种,本试验选取28个饲草专用型谷子对其生产性能及营养品质进行综合比较。结果表明,饲草谷株高变异范围为164.93~211.58 cm,鲜草产量变异范围为23647.7~106237.21 kg/hm2,干草产量变异范围为5593.68~26036.65 kg/hm2。饲草谷12号和25号叶茎比高于其他品种,25号鲜草产量最高,17号生物产量最高。饲草谷粗蛋白质变化范围为10.1%~12.8%,酸性洗涤纤维变化范围为35.7%~44.4%,中性洗涤纤维范围为55.6%~68.1%。不同饲用谷子相对饲喂价值和相对牧草价值差异显著,分别为74~103和81~124。隶属函数分析不同谷子生产性能及营养品质,晚熟品种饲草谷25号、28号,中熟品种饲草谷10号、5号和2号,早熟品种饲草谷20号、21号和16号综合性能高。 相似文献
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