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11.
牛子宫内膜炎是母牛常见的一种疾病.根据其临床表现和病理变化,可分急性子宫内膜炎和慢性子宫内膜炎两种,造成母牛不能正常发情;不易受孕;有些母牛即使是怀孕了,也经常流产. 相似文献
12.
海洋环境因子对日本海太平洋褶柔鱼渔场时空分布的影响 总被引:4,自引:0,他引:4
根据2010—2013年11—12月日本海太平洋褶柔鱼(Todarodes pacificus)的渔获生产数据,并结合遥感获取的海洋环境数据,利用渔获量重心法、地统计插值和数理统计方法,分析了太平洋褶柔鱼的资源丰度与渔获量重心的时空变化及其与主要环境因子(海表温度、叶绿素浓度、海流)之间的关系。研究表明,渔场重心每年稍有差异,经度重心集中在132°20′E附近;纬度重心集中在36°30′N和37°30′N两个位置附近。GAM模型显示,日本海太平洋褶柔鱼渔场的最适海表温度为16~18℃;最适叶绿素a浓度为0.37~0.45 mg/m3。海洋环境与单位捕捞努力渔获量(CPUE)的回归方程的显著性检验表明,除了叶绿素a浓度呈一般显著外,海表温度和空间因子在CPUE上的回归均极显著(P0.01),符合统计意义。4年间渔场的适宜环境范围有所差异,推断主要是日本海海域对马暖流、东朝鲜暖流与里曼寒流相互交汇的强弱作用力引起的,也有不同年份季风的强弱不同以及全球气候变化的因素存在。每一年的渔场海洋环境因子稍有差别,对其资源量的影响巨大。 相似文献
13.
本文对汉阴月河川道无公害蔬菜生产中的现状及存在的问题进行了探讨和分析.并结合汉阴县月河川道无公害蔬菜生产的实际情况,就如何实现汉阴县月河川道无公害蔬菜生产科学持续发展,提出了综合要求。为发展无公害蔬菜生产。必须加大政府监管和舆论监督力度,创造一个适宜于无公害蔬菜生产的社会氛围,并坚持走产业化发展道路。把无公害蔬菜生产发展为具有县城经济特色的新兴产业。 相似文献
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基于NPP/VIIRS夜光遥感影像的作业灯光围网渔船识别 总被引:1,自引:0,他引:1
为对远洋灯光渔船作业信息进行实时动态监测,该研究基于可见光红外辐射仪(visible infrared imaging radiometer suite,VIIRS)夜光遥感影像,根据远洋灯光渔船作业时其集鱼灯灯光在VIIRS白天/夜晚波段(day/night band,DNB)影像上的辐射特征,采用峰值中值指数(spike median index,SMI)对灯光渔船与背景像元间的辐射差异进行拉伸,在此基础上设计了基于最大熵法(maximum entropy method,Max Ent)阈值分割以及局部峰值检测(local spike detection,LSD)的作业远洋灯光渔船识别算法,并采用2015年西北太平洋公海灯光围网渔场内作业渔船船位监控系统(vessel monitoring system,VMS)数据对该算法的识别精度进行检验。验证结果显示,该文提出的作业远洋灯光渔船自动识别算法对实际作业灯光渔船的识别精度在92%以上,可以满足远洋灯光渔船日常监测的需求,可为进一步评估远洋光诱渔业捕捞努力量、推进远洋光诱渔业信息化管理以及打击非法、未申报和无管制的(illegal,unregulated,unreported,IUU)捕捞活动提供技术支持。 相似文献
16.
弧菌融合蛋白TDH-VVC-VMHA的表达及弧菌毒素双抗体夹心ELISA检测方法的建立 总被引:1,自引:0,他引:1
为提高食品中副溶血弧菌、创伤弧菌和拟态弧菌毒素初筛的速度与效率,建立了双抗体夹心ELISA检测方法。以融合蛋白TDH-VVC-VMHA包涵体为抗原免疫豚鼠,采用豚鼠抗融合蛋白免疫血清为包被抗体,辣根过氧化物酶(HRP)标记羊抗豚鼠IgG为标记抗体,应用棋盘滴定法确定ELISA的最适条件。结果表明,所建立的方法与副溶血弧菌、创伤弧菌、拟态弧菌的培养物上清有较明显的阳性反应,与绿脓杆菌、金黄色葡菌球菌、李氏杆菌、甲型副伤寒沙门氏菌、猪霍乱沙门氏菌等5种非弧菌属食物中毒菌培养物上清未见交叉反应,与溶藻弧菌、河流弧菌和麦氏弧菌等3种弧菌培养物上清也未见交叉反应。这说明,该方法可以用于食品中副溶血弧菌、创伤弧菌和拟态弧菌毒素的快速同步免疫学检测。 相似文献
17.
18.
近年来,水产养殖和渔业资源保护的智能化发展迅速,对鱼类跟踪技术的需求也随之增加。传统的鱼类跟踪方法主要依赖于目视观察和标签追踪,存在效率低、应用范围有限、准确率不高等问题,限制了其推广应用。随着深度学习技术在计算机视觉领域的快速发展,基于深度学习的鱼类跟踪技术能够提供准确、客观、可扩展和自动化的跟踪方法。首先,介绍了鱼类跟踪技术的跟踪对象和4种深度学习鱼类追踪方法,分别是语义分割、实例分割、目标检测和目标分类。其次,介绍了鱼类跟踪技术如何获取鱼类轨迹与姿态、鱼类数量以及鱼类体长等鱼类目标跟踪信息。接着,介绍了基于深度学习的鱼类跟踪技术在鱼类疾病、鱼类摄食行为以及鱼类健康状态方面的应用,并从低对比度和纹理模糊、图像颜色失真以及遮挡和变形等3个方面,探讨了目前基于深度学习的鱼类跟踪技术的主要问题和一些相应的解决方法。最后,对基于深度学习的鱼类跟踪技术的发展前景进行了总结和展望。研究认为:基于深度学习的鱼类跟踪技术具有更高的准确度和客观性,为不同场景下的实际应用提供了更多解决方案,该技术有望在水产养殖管理、鱼类科学研究以及海洋环境保护等领域发挥更重要的作用,为相关领域提供更多的数据和支持。 相似文献
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