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黄鳝造血器官的组织学观察 总被引:4,自引:0,他引:4
从组织学的角度探讨了黄鳝脾脏和肾脏的结构与机能。脾脏的结构类似于哺乳动物的脾脏,即有红髓、白髓之分,有生发中心;主要为造血器官。肾脏则具有中肾的典型结构。脾脏和肾脏内有大、小淋巴细胞和不同发育阶段的其他粒细胞。脾脏具有吞噬功能和贮血功能。 相似文献
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为了快速检测和统计杨梅树的数量,该研究提出了一种基于改进YOLOv7的杨梅树单木检测模型:YOLOv7-ACGDmix。首先,对YOLOv7的可扩展高效长程注意力网络(extended-efficient long-range attention networks, E-ELAN)进行改进,通过融合兼具卷积和注意力机制优势的ACmix(a mixed model that enjoys the benefit of both self-attention and convolution)结构得到AC-E-ELAN模块,提升模型的学习和推理能力,引入可变形卷积(deformable convolutional networks version 2, DCNv2)结构得到DCNv2-E-ELAN模块,增强模型对不同尺寸目标的提取能力;其次,采用内容感知特征重组(content-aware reassembly of features, CARAFE)上采样模块,提高模型对重要特征的提取能力;然后,在主干和头部网络部分添加全局注意力机制(global-attention mechanism, GAM),强化特征中的语义信息和位置信息,提高模型特征融合能力;最后,采用WIoU(wise intersection over union)损失函数减少因正负样本数据不平衡造成的干扰,增强模型的泛化性。在公开数据集上的试验结果表明,YOLOv7-ACGDmix模型的精确率达到89.1%,召回率达到89.0%,平均精度均值(mean average precision, mAP)达到95.1%,F1-score达到89.0%,相比于原YOLOv7模型分别提高1.8、4.0、2.3和3.0个百分点。与Faster R-CNN、SSD、YOLOv8模型相比,改进模型的平均精度均值(mAP0.5)分别提高了9.8、2.2、0.7个百分点。实地采集杨梅树样本数据的检测精确率87.3%、召回率85.7%。试验表明,改进模型为基于无人机影像的杨梅树单木检测提供了一种有效的解决方案,对果园精准管理的发展具有重要意义。 相似文献
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棉花SSR多重PCR技术的初步研究和利用 总被引:3,自引:0,他引:3
简单重复序列(simple sequences repeat,SSR)具有数量丰富、高度多态、共显性等优点,是一种极具实用价值的标记,目前已成为研究种质资源遗传多样性、基因组作图的首选标记.SSR多重PCR扩增法可同时完成多个标记检测,具有高效、经济、快捷的特点,并保持了单一SSR引物扩增的高度敏感性和准确性.本文选取6对SSR引物,配成三组SSR两重PCR反应,并设置五种不同反应体系以探索PCR反应体系对其影响,以单一引物PCR扩增为对照,对用于构建亚洲棉(Gossypium arboreum)遗传图谱所用的亲本、F1及F2群体单株的DNA模板进行多重PCR探索、分析;另外,在扩增产物的电泳检测时,结合银染技术,试验了单一引物PCR扩增产物在同一泳道同时上样和先后分时上样的两重检测的方法,以期对这种方法进行多态性位点检测的效果进行评价.结果表明,即使采用与单一引物PCR相同的反应体系,两重PCR扩增也可获得与之相同的多态性产物;而两重检测法的结果亦显示出与相应的单引物检测到的相应的多态性位点,能准确反映单引物所能达到的检测效果,因而为SSR的多重PCR和扩增后多重检测的技术在高效的遗传图谱构建工作中进一步应用提供实验依据. 相似文献
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论述了环境伦理学指导我国园林发展的必要性,以及环境伦理学对我国园林发展的启示,从而对环境伦理学在园林事业发展中的应用进行探讨,提出在城市发展决策和风景园林规划设计,以及在相关法律、法规和行政机构、社会结构中确立环境伦理学价值观的重要意义。 相似文献
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结肠小袋纤毛虫广泛存在于全球各地,多种动物可感染.在宿主免疫力正常的情况下不表现出症状,当宿主免疫力下降时表现出腹泻、血痢甚至是死亡.猪是结肠小袋纤毛虫的主要寄生宿主,腹泻猪粪中结肠小袋纤毛虫的检出率为81.20%.通过镜检猪大肠黏膜刮取物发现,结肠小袋纤毛虫在猪的感染率达95%,比通过镜检猪粪得出的感染高很多.饲料禁... 相似文献
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及时准确识别母猪的发情行为可以有效增加受胎率和产仔量,对提高养殖企业的繁育水平和经济效益具有重要意义。该研究针对生猪养殖过程中母猪发情行为识别存在主观性强、智能化水平低、假警报和错误率高、识别不及时等问题,提出了一种基于飞蛾扑火算法(Moth-Flame Optimization,MFO)优化长短时记忆网络(Long Short Term Memory,LSTM)的母猪发情行为识别方法。利用安装在母猪颈部的姿态传感器获得母猪姿态数据,然后使用姿态数据训练MFO-LSTM姿态分类模型,将母猪姿态分为立姿、卧姿和爬跨3类。通过对姿态分类结果进行分析,确定以爬跨行为和活动量2个特征作为发情行为识别依据,使用MFO-LSTM分类算法判断母猪是否发情。以山西省太原市杏花岭区五丰养殖场的试验数据对该方法进行验证,结果表明,该方法在以30 min为发情行为识别时间时的识别效果最好,发情行为识别的错误率为13.43%,召回率为90.63%,特效性为81.63%,与已有的母猪发情行为识别方法相比错误率降低了80%以上。该方法在保证识别准确率的情况下有效降低了错误率,可满足母猪养殖生产过程中发情行为自动识别要求。 相似文献