兔巴氏杆菌病的类型与防治措施

兔巴氏杆菌病即多杀性巴氏杆菌病是家兔常见的、危害性很大的呼吸道传染病,又称兔出血性败血症.通常无季节性,以冷热交替、气温骤变,闷热、湿润多雨季节发生较多.通常引起9周龄至6月龄的兔死亡的最主要起因,埋伏期长短从几小时到5天或更长.现将兔巴氏杆菌病的类型与防治措施介绍如下. 1 类型 鼻炎型诊断特点是有浆液性粘液或粘液脓性鼻漏,鼻口粘附草料.鼻部的刺激常使兔用前爪擦揉外鼻孔,使该处被毛湿润并缠结,有打喷嚏、咳嗽和鼻塞等异常呼吸音.     

冬季猪传染性胃肠炎的诊断与防治

猪传染性胃肠炎是高度接触性传染的病毒性传染病,以呕吐、严重腹泻和高死亡率为特征.不同年龄段的猪对此病毒均敏感,尤其是10日龄以内的仔猪,病死率通常达100％,而5周龄以上的猪死亡率很低.育成猪、育肥猪只表现数天厌食或腹泻. 1流行情况 新生仔猪死亡率高;特效治疗药物效果不理想;冬季、初春,尤其秋冬、冬春换季时容易引发.猪传染性胃肠炎猪传染性胃肠炎,是由病毒引起的猪的高度接触性肠道疾病,以呕吐、严重腹泻和失水为特征,主要发生在秋冬及早春季节.     

玉米种子内部机械裂纹产生与扩展的微观机理

应用Cottrell位错塞积模型分析了玉米种子内部机械裂纹产生机理,采用Griffith能量平衡理论和分形几何理论推导了机械裂纹扩展速度与扩展路径维数计算公式,并对内部机械裂纹扩展速率进行分形分析.结果表明:当玉米种子局部所受应力达到一定时,其内部即产生机械裂纹;根据玉米种子内部机械裂纹扩展运动学公式,内部裂纹扩展宏观速度小于分形扩展速度;由玉米种子内部机械裂纹扩展路径的分形维数公式求出其维数为1.1395;淀粉颗粒尺寸相同时,裂纹沿淀粉颗粒扩展的速率最快.     

基于数据融合的玉米种子内部机械裂纹检测方法

为深入研究玉米种子脱粒和输送等环节中产生的内部裂纹机理和检测技术,该文在体视显微检测基础上提出了基于融合技术的边缘检测方法。该方法采用改进的数学形态学方法和传统Sobel边缘检测算子对损伤玉米种子图像进行边缘检测,建立相应的融合规则,将2种方法检测出来的图像边缘进行基于小波变换的融合处理,并从新图像中提取玉米种子内部机械损伤的特征信息。结果表明,该检测方法结合了2种边缘检测方法的优点,有效提高了边缘检测准确性,在准确提取玉米种子内部裂纹特征同时能有效降低噪声,较单一边缘检测算法有更好的效果。     

植物生理生态信息检测技术的研究现状与进展

【目的】回顾与总结近20年来植物生理生态信息监测技术的研究现状及进展,分析该技术对农业生产的影响,为该技术在农业智能水肥上的应用提供理论和科学依据。【方法】汇总及对比分析国内外相关文献。【结果】2016年水肥一体化技术(滴灌施肥技术)应用面积超过466.67×10⁴ hm²(占全国耕地面积的3.46%);新疆约59%面积采用滴灌施肥技术(兵团高于95%以上),应用面积接近266.67×10⁴ hm²。应用作物种类包括棉花、蔬菜、小麦、玉米等。有研究对基于植物生理生态信息监测技术的智能灌溉系统进行了探索并取得了一定进展,但因投入成本高、技术不完善等原因,应用面积有限,尚局限于西部干旱地区。【结论】植物生理生态信息监测技术智能灌溉系统已应用于农业生产,并在节水节肥方面取得了良好的效果,但因其施肥的指导技术较少、现场布排管线繁琐等,广泛应用尚有一定的局限性。综合分析了该技术在农业生产上的应用,应推进该技术在植物生理生态信息监测技术往高精快速化、无线远程化、无损动态监测方面的发展。     

优质大蒜无公害栽培技术

1选地和整地选用无工业"三废"污染,水质清洁,空气质量达标,并且地势平坦,土质肥沃,排灌条件良好的地块作为无公害大蒜生产用地。注意轮作倒茬,3～4年与禾本科或油料作物轮作一次。前茬作物收获后及时整地,精耕细     

鲜食玉米苞叶的拉伸断裂特性研究

【目的】研究鲜食玉米苞片在整个收获期的物理性质和拉伸性能,旨在实现以最小能量断裂苞叶,进行高效脱皮,降低籽粒破损率。【方法】以金银花1918和闽双色9号2种鲜食玉米为研究对象,以断裂力、抗拉强度和断裂能为参数进行收获期鲜食玉米叶片拉伸试验和叶鞘拉伸试验,比较分析苞叶含水量、苞叶厚度和拉伸载荷方向对叶片和叶鞘拉伸性能的影响。【结果】单因素分析表明：叶片拉伸性能对断裂力和断裂能有极显著影响(P<0.01),但对抗拉强度影响不明显(P>0.05);叶片纵向拉伸的平均断裂力、抗拉强度和平均断裂能分别约为横向拉伸的3.91倍、4.70倍和11.20倍;苞叶含水量对叶鞘的拉伸性能有极显著影响(P<0.01),叶鞘厚度的断裂力和断裂能对叶鞘的拉伸性能有极显著影响(P<0.01),但对叶鞘厚度的抗拉强度无显著影响(P>0.05);叶鞘拉伸受力与自然受力方向的夹角相关,夹角越小受力越大,夹角越大受力越小。【结论】叶片的机械剥皮过程更易发生横向断裂,增加对苞叶的拉力角可以降低苞叶机械剥离的损耗,提高机械剥皮的效率和质量。     

基于双通道PCNN的玉米种子机械裂纹检测方法

针对玉米种子机械裂纹检测准确率低的问题,提出一种基于双通道脉冲耦合神经网络(PCNN)模型的数字图像融合方法:1)运用离散小波变换(DWT)、非下采样轮廓波变换(NSCT)分别对预处理后的玉米种子机械裂纹图像进行分解,得到各自的高低频子带;2)对高低频子带系数分别采用不同链接强度的改进空间频率激励的双通道PCNN模型进行融合操作,得到融合后的高低频子带系数;3)通过NSCT反变换得到最终的玉米种子机械裂纹图像.试验结果表明:采用双通道PCNN模型检测玉米种子机械裂纹的准确率为97.2％;图像熵、相关熵、相关系数、均方根误差分别为0.3511、1.7314、0.9835和0.5263,整体优于LoG、DWT、NSCT和PCNN方法;双通道PCNN方法的单张图像的执行时间为14.9007 s,运行时间最长,但效果最优.     

基于改进YOLOv7的油茶果实成熟度检测

为确保油茶果实处于最佳成熟度进行采摘,提高油茶果实的出油率及茶油品质,该研究针对自然环境下油茶果实多被遮挡的问题,以原始YOLOv7模型为基础进行改进,提出一种油茶果实成熟度检测方法。首先,在主干网络中引入十字交叉注意力机制（criss-cross attention,CCA）加强对被枝叶遮挡果实成熟度特征的提取能力;其次,使用基于距离和交并比的非极大值抑制（distance-iou non-maximum suppression,DIoU-NMS）算法代替传统非极大值抑制（nonmaximum suppression,NMS）算法,从而加强模型对相互遮挡果实的检测能力;最后,以训练集中3 098张油茶果实图像训练改进的YOLOv7模型,验证集中442张图像用于在训练过程中评估模型,并对测试集中885张图像进行测试。改进后的YOLOv7模型在测试集下的精确率P为93.52%,召回率R为90.25%,F1分数为91.86%,平均精度均值mAP为94.60%,平均检测时间为0.77 s,模型权重大小为82.6 M。与Faster R-CNN、EfficientDet、YOLOv3、YOLO...     

基于Matlab/Simulink的粘连玉米种子图像边缘检测

为解决粘连玉米种子图像边缘快速检测的问题,提出一种基于Matlab/Simulink的仿真检测方法。利用Matlab/Simulink软件快速搭建仿真平台,并对粘连玉米种子图像进行滤波和边缘检测算法联合图像处理方法的仿真研究。实验发现,基于Matlab/Simulink的粘连玉米种子图像边缘检测较其他检测方法具有较强的实用性以及灵活性,有利于快速搭建粘连玉米种子图像的实时处理仿真平台。