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11.
<正>1奶牛信号有哪些?1.1首先要了解奶牛的需求欧洲评价奶牛福利的标准是:没有饥饿、口渴和营养不良;舒适度;没有疼痛、受伤和疾病;表达正常行为;没有恐惧感和应激。我们可以通过奶牛发出的信号来判断其是否满足了这五点基本要求。1.2了解奶牛信号的钻石法则饲料、饮水、采光、空气、休息、空间。牧场把这六点做得越到位,奶 相似文献
12.
不同继代培养次数对苹果八棱海棠离体培养和遗传转化的影响 总被引:3,自引:0,他引:3
以苹果八棱海棠离体新梢和幼叶为外植体,研究不同继代次数对其离体繁殖、再生和遗传转化的影响。结果表明,随着继代培养次数的增加,继代10次和48次的八棱海棠离体增殖倍数、生根能力、不定芽的再生频率、每外植体再生芽数和GUS基因瞬时表达率均显著高于继代5次的;继代10次的增殖倍数和GUS阳性率明显多于继代48次的,其它指标相互间差异不显著;说明继代10次的芽苗较适合用于八棱海棠离体培养的外殖体材料,其幼叶较适于遗传转化研究。 相似文献
13.
如何培植具有特色的主导产业是当前解决三农问题,加快农业结构调整,促进农民增收的关键所在.
1杜尔伯特县农业结构调整的现状
杜尔伯特县是黑龙江省唯一的少数民族自治县,全县农村有15.4万人,农业部门紧紧围绕部门实际,按照区域化布局,产业化经营,标准化生产要求,积极进行农业结构调整,全县加快种植业结构调整步伐,粮、经、饲作物种植面积比例分别为2:3:5,特色作物,订单作物和饲料作物获得了大丰收,加快了农民增收进程,2005年全农业、畜牧业二大产业总产值占农业(农村牧渔)产值的比重为91.6%,其中畜牧业产值占支柱产业总产值的57.7%,农民人均收入达2970元,比上年增11.3%,总体看,杜尔伯特县农业结构调整中存在以下特点: 相似文献
14.
鸡住白细胞原虫病 总被引:1,自引:0,他引:1
李淑艳 《畜牧兽医科技信息》2012,(3):90
鸡住白细胞原虫病又称鸡的白冠病,是由住白细胞原虫引起的一种以内脏和肌肉组织出血为特征的一种寄生虫病。鸡住白细胞原虫已知的有两种,即卡氏住白细胞原虫和沙氏住白细胞原虫。本病呈地方性流行。此病对成年鸡的危害较小,发病率低,症状较轻。但能引起产蛋量下降,软皮蛋增多, 相似文献
15.
随着我国林业改革的不断深入和林业职能范围的不断扩大,林业面临的新形势和新任务对林业关键岗位人才的能力、素质提出了新要求。为了加强林业关键岗位人才培训体系的建设,从人才培训的满意度和需求2个角度出发,对我国重点国有林区内蒙古森工集团、黑龙江大兴安岭林业集团公司、吉林森工集团和黑龙江森工集团关键岗位人才培训情况进行了实地考察和调研,总结了当前林业关键岗位人才培训满意度的现状和人才培训需求的总体情况,重点梳理了能力和主体视角下的满意度水平,分析了林业关键岗位人才培训需求的差异化特征。最后,针对林业关键岗位在岗人员培训存在的培训力度有限、培训内容单一等问题,从完善培训体系架构、规范培训工作流程、科学设置培训课程、优化培训管理模式4个方面提出加强林业关键岗位人才培训体系建设的建议,从而为切实提高我国林业关键岗位人才培训质量奠定坚实的基础。 相似文献
16.
【目的】通过研究莲藕根状茎膨大过程中基因的表达,挖掘重要的淀粉合成相关基因。【方法】基于转录组测序、数字基因差异表达谱技术以及qRT-PCR方法,研究莲藕(‘美人红’)根状茎膨大过程中淀粉合成相关基因的表达特性。【结果】根状茎膨大始期和中期,淀粉合成缓慢,而膨大后期,淀粉粒明显增大,淀粉含量快速增加。转录组测序结果表明,根状茎膨大过程中34个基因参与了淀粉代谢;差异基因表达谱技术分析显示,LrGBSS、LrSBEI、LrSBEII和 LrSBEIII 4个基因在膨大后期表达量显著增加;qRT-PCR结果进一步证明,上述4个基因与根状茎中淀粉合成密切相关。【结论】莲藕根状茎膨大时淀粉积累主要在膨大后期,LrGBSS、LrSBEI、LrSBEII和 LrSBEIII 4个基因的表达影响莲藕根状茎淀粉的形成。 相似文献
17.
面对新世纪的发展形势,成人教育必须树立新的发展理念,探索新的发展方向.新经济条件下,我国的成人教育有其自身的特点.从我国高校固有的职能、战略地位和历史使命来看,高校成人教育不应再处于整个教育系统的边缘,而应成为整个教育系统中越来越重要的组成部分,它应成为普通教育和成人教育两者之间紧密结合的典范.要注重办学的基地建设和管理职能的转变.优化配置成人教育资源,对高校进行合理的布局调整,实现成人教育与其他教育形式和社会资源的共享. 相似文献
18.
19.
土地监察制度与我国的土地政策相呼应,与我国的经济发展相适应。我国国家土地监察制度与国家经济转型进程密切相关,与体制改革整体进程密切相联,土地监察制度的实施与百姓利益的联系越来越密切,土地监察制度的作用尤显突出和重要。 相似文献
20.
为实现基于拖拉机多传感器实测载荷数据的旋耕作业质量准确识别,提出一种基于GAF-DenseNet的拖拉机旋耕作业质量等级识别模型,设计旋耕作业质量等级分级标准,开展旋耕作业田间试验,并进行模型准确性验证和性能分析。该模型通过格拉姆角场(Gramian angular field, GAF)算法,在保留原始载荷序列的时间依赖性的前提下,对时间序列数据进行唯一编码。DenseNet网络对图像阵列中内含的载荷信息进行深层挖掘,通过特征重用、模型压缩等技术环节,在保证特征提取深度的同时,显著提升该网络的运算效率。分析结果表明:过大或过小的重采样滑动窗口大小均会降低模型性能,且格拉姆角差场(Gramian angular difference field, GADF)实验效果强于格拉姆角和场(Gramian angular summation field, GASF),实验数据显示在重采样滑动窗口大小为250且选用格拉姆角差场的条件下,模型性能达到最优。增长率k与模型整体性能呈正相关的趋势,但过大的k值会降低模型的实时性能且对于准确性提升有限,实验场景下将增长率k设为24更能符合实际需求。GAF-DenseNet模型准确率和F1值分别达到96.816%和96.136%,并且在实时性能上具有良好表现,推理时长可低至16s。在与其他智能算法对比分析中,该模型整体性能均优于对照组实验结果。 相似文献