中学体育课堂武术教学现状分析与对策研究

中华武术源远流长，博大精深，她作为一项中华民族传统体育项目，深受广大人民的喜爱。在中学体育教学中，武术教学尚有待进一步加强，很多学校没有将这一传统项目列入必学的内容，甚至有些体育老师也没有认识到武术教学的重要性[1]。笔者拟对当前中学体育课堂武术教学的现状着手加以分析，进而有针对性地提出应对策略，恳请广大教育同行批评斧正。     

乙酸丁酯套用对泰乐菌素生产的影响

以乙酸丁酯的不同套用次数对萃取液透光率、乙酸丁酯消耗、萃取收率和套用乙酸丁酯的杂质情况进行考察，结果表明随着套用次数的增加，萃取液的透光率降低，乙酸丁酯消耗增加，萃取收率降低，丁醇升高，乙酸丁酯降低；通过三个周期的考察，在第三周期各指标都在大幅度降低，所以确定乙酸丁酯的套用周期为3次。     

小型黑羽鸡羽色性状与MC1R基因的关联研究

为筛选与小型黑羽鸡培育品系黑羽性状相关的SNP位点,获得黑羽性状的分子标记。选取成年小型黑羽鸡和洛岛红标准品种鸡公母各30只（公母配比为1∶1）进行正反交试验,对亲本MC1R基因外显子进行PCR扩增并测序,将个体的MC1R基因多态性与后代羽色性状进行关联性分析,并对筛选出的相关遗传标记在大群中进行检测和进一步杂交验证。结果显示：正反交共得到476只F1代,其中正交F1代有黑羽236只,黄羽51只;反交F1代有黑羽123只,黄羽66只。无论正交还是反交,均只有后代纯黑羽的组合,而无后代纯黄羽的组合,表明该群体黑羽性状属于常染色体显性遗传;黑、黄羽两种羽色的比例基本符合1∶1的分离比（黑羽∶黄羽=104∶98）,表明黑羽性状受到一对等位基因控制;在MC1R基因编码区发现共有3个突变（C67T、T211C、G277A）,其中后两个为错义突变;CTG单倍型在小型黑羽鸡群体中出现频率最高（0.666）,且其杂交后代羽色基本为纯黑羽表型;通过大群验证发现与前期结果一致,父本单倍型为纯合的CTG的后代均表现为黑羽表型。综上,小型黑羽鸡黑羽性状为常染色体显性性状,MC1R基因CDS区上的突变（CTG单...     

超级杂交稻优化栽培技术研究初报

报道了超级杂交水稻两优培九等组合不同播种期试验、不同施氮水平试验、不同移栽密度与叶龄试验、改进的SRI与传统栽培比较试验的主要结果，并提出了超级杂交水稻高产栽培的优化技术。     

基于音频技术的肉鸡采食量检测方法研究

【目的】通过研究肉鸡采食音频提出一种基于音频技术的肉鸡采食量检测方法,以摆脱目前我国肉鸡采食量数据主要是人工测量群体采食量的现状,为准确获取肉鸡采食量信息提供技术支持。【方法】录音笔采集到的采食音频经分帧加窗、端点检测等预处理后,将有效声音片段提取出来,依托不同声音的功率谱密度曲线差异,使用单分类支持向量机(OC-SVM)对提取出的有效声音片段进行分类识别。利用音频技术检测肉鸡进食时的啄食次数,分析确定啄食次数与采食量的关系,利用啄食次数与采食量的高相关性计算肉鸡采食量。【结果】利用音频技术检测的肉鸡啄食次数与采食量高度相关,决定系数(R~2)=0.982 5。啄食次数计算正确率为94.58%,采食量计算正确率为91.37%。【结论】该方法可用于肉鸡采食量测定。     

基于Kinect的哺乳期母猪姿态识别算法的研究

[目的]哺乳期母猪的姿态是其母性的外在表现,为监测母猪在哺乳期的哺乳行为,提出了一种基于Kinect的无接触式母猪姿态识别算法。[方法]使用Kinect 2.0采集位于限位栏内哺乳期小梅山母猪的深度数据。先通过姿态预分类将母猪的姿态分为站姿与卧姿,而后针对卧姿,使用基于DBSCAN(density-based spatial clustering of applications with noise)密度聚类算法计算母猪高度信息的簇数,通过比较簇的个数将卧姿分为侧卧与趴卧;针对站姿,使用基于脊背线提取的识别算法,将脊背线分成前后2段,通过比较前后2段脊背线的平均高度将站姿分为站立与坐立。[结果]比较人眼观察结果与算法识别结果,该算法识别站立、坐立的准确率分别为94.3%、92.6%,趴卧识别准确率为84.2%,侧卧姿态为93.7%。[结论]提出了一种无接触式的哺乳期母猪姿态识别算法,为母猪哺乳能力的评判与健康状况的分析提供了技术支持。     

杂交稻单本密植大苗机插栽培技术在衡阳的推广应用

杂交稻单本密植大苗机插栽培技术的研发解决了传统机插杂交稻用种量大、秧龄期短、秧苗素质差、双季稻品种不配套等生产问题。本文对2017—2021年杂交稻单本密植大苗机插栽培技术在衡阳的推广应用情况进行了总结,重点阐述了杂交稻单本密植大苗机插栽培技术在衡阳的推广模式和应用成效,提出了促进杂交稻单本密植大苗机插栽培技术在衡阳推广应用的对策。     

公路建设对生态系统安全的影响

公路是一个干扰廊道,外来物种可以通过公路这一便捷的通道进入某一生态系统,如果气候环境适宜,外来物种可以在该生境生长和繁育,有可能造成生态灾害.通过在公路路域内建立合理的生态系统结构,可以有效控制外来物种的繁殖和扩散,采取控制外来物种的措施,可以将外来物种造成的危害控制在很低的水平.     

基于YOLO v3与图结构模型的群养猪只头尾辨别方法

在利用视频监控技术对群养猪只进行自动行为监测时,对猪只准确定位并辨别其头尾位置对提高监测水平至关重要,基于此提出一种基于YOLO v3(You only look once v3)模型与图结构模型(Pictorial structure models)的猪只头尾辨别方法。首先,利用基于深度卷积神经网络的YOLO v3目标检测模型,训练猪只整体及其头部和尾部3类目标的检测器,从而在输入图像中获得猪只整体及头尾部所有的检测结果;然后,引入图结构模型,描述猪只的头尾结构特征,对每个猪只整体检测矩形框内的头尾部位组合计算匹配得分,选择最优的部位组合方式;对部分部位漏检的情况,采取阈值分割与前景椭圆拟合的方法,根据椭圆长轴推理出缺失部位。在实际猪场环境下,通过俯拍获得猪舍监控视频,建立了图像数据集,并进行了检测实验。实验结果表明,与直接利用YOLO v3模型相比,本文方法对头尾定位的精确率和召回率均有一定提高。本文方法对猪只头尾辨别精确率达到96.22%,与其他方法相比具有明显优势。     

不同生境小花山桃草自然种群表型变异与协变

小花山桃草自然种群的表型特征是其对自然生境适应的结果,不同生境种群间表型特征的比较可为揭示其表型变异产生的原因及变异规律提供重要线索。本研究以分布于不同生境的5个小花山桃草自然种群为研究对象,研究了16个表型性状的变化特点。研究结果表明,小花山桃草表型多样性较为丰富,表型性状的平均变异系数为36.30%。表型分化系数在26.85%~96.98%之间,平均为73.03%,表明种群间变异是小花山桃草表型变异的主要来源。不同性状对环境变化的反应不同,其中株高、茎粗、单株果数和比叶面积在种群内的差异不显著,而在种群间的差异达到极显著水平,表型分化系数达82%以上;节间距、叶宽、主根长、分枝数、果长和果宽在种群间和种群内的差异均达极显著水平;单果种子数和单果重在种群内和种群间的差异均不显著。株高、茎粗、叶长、叶宽、茎重、叶重、主根重和单株果数表现出一致的协变格局,生理功能性状之间的这种整合特性有助于小花山桃草适应多样的生境。聚类分析显示,5个种群可按生境条件的好坏分为两大类,进一步表明小花山桃草的表型特征受种群间环境条件(水、肥)强烈影响。绝大多数表型性状与生境因子存在显著或极显著的相关关系,但果实性状(包括果宽、单果重和单果种子数)与生境因子相关性低,进一步表明繁殖性状不易受环境条件影响。