林间放养的皖南土鸡疫病防控策略探讨

皖南土鸡为安徽省著名地方蛋肉兼用型鸡种,广泛分布于皖南山区,为当地农民传统养殖的土鸡品种,其主产区位于安徽省青阳县.经当地畜牧部门、科研院所和养殖企业多年的品种选育与产业开发工作,已由传统养殖方式转变为规模化、企业化养殖,走出了一条集种鸡繁育、供种、养殖、加工、销售、品牌和服务于一体的产业化发展之路.     

阿拉善微温干旱草原植物热值评价

阿拉善草原调查的同时,采得71个植物样本,生育期大部分处于开花期。对这些样本除进行形态学分类外,并对其营养成分、微量元素、氨基酸含量和粗能等进行了研究,从化学成分上对干旱草原植物进行评价。本文的主要目的是对干旱草原植物的粗能进行评价。由于粗能的高低,常与脂肪和粗纤维及有机质的含量有关。因此,我们建立了有机质和其它能发热成分与粗能的关系式。     

鸭传染性浆膜炎的诊断与防治

本文描述一起鸭传染性浆膜炎的临床症状、病理变化。通过病理学观察和病原分析总结该病诊断要点,并提出合理的防治方案。     

普通地方高校与重点高校工学硕士研究生创新比较研究

本文以工学硕士研究生岩土工程专业为例,对比分析了桂林理工大学与同济大学的学生创新能力,指出相比一些“985”、“211”工程的高校而言,地方普通高校在工学硕士研究生培养的存在的不足之处,地方普通高校在研究生培养意识、教学内容、课程安排、培养体制、激励制度、导师指导能力等方面的不足,探讨如何提高硕士研究生的创新能力。     

艾草粉对蛋鸡产蛋性能、蛋品质、鸡蛋营养成分、肠道形态及肠道菌群的影响

试验旨在探究艾草粉对蛋鸡产蛋性能、蛋品质、鸡蛋营养成分、肠道形态及肠道菌群的影响。试验选用360只50周龄体重与产蛋率相近的大午金凤蛋鸡,随机分为4组,每组6个重复,每个重复15只,以基础日粮饲喂并分别添加0（对照组）、1%、2%、3%艾草粉,试验期56 d。试验期间,以每个重复为单位统计其产蛋性能;在第28和56天,分别从各重复中取3个鸡蛋进行蛋品质检测;在第56天,分别从各重复中取3只蛋鸡,取十二指肠、空肠和回肠组织,分析肠道形态;刮取十二指肠、空肠和回肠黏膜,检测γ干扰素（IFN-γ）、肿瘤坏死因子α(TNF-α)、闭合小环蛋白1(ZO-1)、闭锁蛋白1(CLDN1)和咬合蛋白（Occludin）含量;取盲肠内容物分析肠道微生物多样性及相对丰度的差异。结果显示：与对照组相比,2%、3%艾草粉组蛋鸡平均日产蛋重显著增加（P<0.05）,料蛋比显著降低（P<0.05）;2%艾草粉组鸡蛋中不饱和脂肪酸的含量显著增加（P<0.05）,2%、3%艾草粉组鸡蛋中胆固醇含量显著降低（P<0.05）、Fe和Se含量显著升高（P<0.05）;1%、2%艾草粉组蛋鸡空肠...     

县河公社夏秋蚕饲养技术经验总结

<正> 我省主产蚕茧的安康县(占全省年产茧量近40％),近年来,全县春蚕平均张产60斤左右,而夏秋蚕不足40斤,造成夏秋蚕产量低而不稳的主原因有:①夏秋蚕是继春蚕之后连续多次养蚕,病原逐季增加,病原的存在和互相传染常使养蚕生产失文,甚至颗粒无收;②高温的危害,蚕儿遇86°F以上的高温,蚕儿的生命活动严重失调,食下量和     

饲料酸化剂的现状与发展趋势

饲料酸化剂又称为酸制剂,是一类主要由一种或者以上的酸和酸盐组成的,用于降低畜禽日粮系酸力和胃肠道pH值的物质。酸化剂的发现和在饲料及畜牧业的应用已有将近50年的历史。现代养猪普遍采用早期断奶(3-5周龄),但是由于早期断奶仔猪具有抗病力低、消化道与消化腺发育尚未完     

浅谈奶牛乳房炎的防治措施

乳房炎是奶牛最常见的疾病之一,也是对奶牛生产危害最大的一种疾病,乳房炎分临床型乳房炎和亚临床型乳房炎（又称隐形乳房炎）,各种乳房炎症中以隐形乳房炎造成的经济损失最大,隐形乳房炎在我国发病率40％～80％之间,可使乳区的产奶量减少10％～20％,严重影响原料乳及乳制品的风味,延长产后发情和妊娠的时间,对奶牛业的危害极大。     

“桂红柚1号”在桂南的种植表现

“桂红柚1号”2011年从美国加州大学河边分校国家柑橘种质资源圃引进,原名"Pomelit",种植于南宁市武鸣区,2014年分别在玉林市容县和崇左市扶绥县高接,经过观察,该品种在三地表现稳定,丰产稳产,果实呈圆形,平均单果重850 g,果皮的海绵层及果肉均为淡红色,果实酸甜适宜,采摘期长,在桂南地区9月中下旬至翌年2月均可采摘上市。     

苹果病害智能诊断方法研究与设计

针对传统苹果专家病害诊断系统自学习能力差、准确率低的不足,研究并设计了人工神经网络的苹果病害诊断方法.采用动态编码对苹果病害模糊知识进行量化,构建BP网络诊断模型进行诊断;采用Java语言开发基于Web的病害动态诊断平台,用白水苹果病害样本进行了实验.该方法对20种苹果病害的诊断具有较好的效果,测试准确率达到85.4%.在获得必要领域知识的前提下,用神经网络进行苹果病害诊断准确率高,系统设计灵活,基于Web的诊断平台便于推广和使用.