注水肉的鉴别

猪肉注水大多采取放血后直接心脏注水的办法,借助于自来水的压力将水注入胴体各部位,少则2—3千克,多则5千克以上,污染肉品,以水增重,严重地损害消费者利益。现对注水肉     

通化县森防站深入木材加工贸易园区进行木材检疫

靖字县地处长自山腹地,森林覆盖率高达84％,是我省人参主要产区。他们采取多种措施,实施人参产业的重点转移,集中力量打造林下参产业基地。目前,全县发展林下参面积达到3760公顷,潜在的产业效益在5亿元以上。     

政府主导型城乡建设用地的增减挂钩效益研究

[目的]分析政府主导模式下的城乡建设用地增加挂钩项目效益的特征,为完善增减挂钩制度提供依据。[方法]以湖北省内的3个政府主导型增减挂钩项目作为研究对象,从经济、社会、生态效益3方面选取15个指标构建城乡建设用地增减挂钩项目效益评价指标体系,运用层次分析法和模糊综合评价法,测度增减挂钩项目在实施前后的经济、社会、生态效益以及综合效益的隶属度。[结果]在政府主导模式下,3个增减挂钩项目的综合效益隶属度的增长率分别为21.56%,19.13%,21.94%,增长幅度一般,但较为稳定,其中社会效益增长最大,其次是经济效益,而生态效益小幅度下降。[结论]完善相关政策制度,加强政府对关键环节的监控,同时引入市场机制,可以弥补政府主导模式中的资金缺乏和效率低下等问题。     

干旱山地草场放牧羊群穿放效果试验

在新疆干旱山地草违反地放牧羊群进行穿衣试验,旨在改善羊毛品质,提高毛产量。试验结果表明,穿衣有效地提高了羊毛蜡汗含量和羊毛长度,但没有提高净毛率,这主要与新疆划草场条件和羊衣质量有关。     

汽车挂车纵梁断裂的研究

通过汽车挂车纵梁的受力分析,探讨了纵梁断裂的原因,并提出了四方面的改进措施。     

保育舍大空间空气质量控制与疫病预防技术

养猪保育舍空气质量的控制及呼吸道疾病的预防在国内一直是个难题,近年来,一种不需太大投资的大空间空气质量空间电场控制系统出现在一些种猪场的保育舍中,以往保育舍中那种空气污浊的现象得到彻底改观,消化道、呼吸道疾病显著减少。本文从断奶仔猪的疫病预防的角度出发,结合仔猪的生理特点,介绍保育舍大空间空气质量控制与疫病预防技术。一、断奶仔猪的生理特点、疾病与保育舍的环境问题仔猪调节体温的机能不健全,对抗寒冷的应激能力差,另一方面,断奶后自身免疫力偏低,在污浊的空气环境中极易受寒患呼吸道和消化道疾病。同样,因空气污浊,仔…     

猪附红细胞体病的诊断与防治

猪附红细胞体病是猪附红细胞体附着在猪红细胞上或游离于血浆中引起的一种猪的传染性疾病。该病可引起新生仔猪贫血、腹泻、黄疸及高度死亡,架子猪或成年猪多呈隐性感染。在临床及剖检上与非典型猪瘟等多种疾病相似,极易造成误诊,给养猪生产带来一定的损失。     

干旱胁迫条件下济麦20小麦植株茎秆高度数学模型

为研究干旱胁迫条件下小麦植株高度的数学模型,以冬小麦济麦20为材料,研究不同土壤水分条件下,小麦植株的高度、节间长度、各器官干重的变化及其与水分之间方程模型。结果表明:轻度干旱胁迫时,小麦茎秆高度缩短,为适宜水分的63.4%～73.2%,穗下节间增加9.2%;严重干旱胁迫时,穗下节间缩短;倒2和倒3节间长度先下降再上升。土壤水分由适宜向过多变化的过程中,穗下节间长度、倒2、倒3节间长度先上升、再下降。以水分变化为自变量,以植株高度、穗下节间长度、倒2、倒3节间长度等为因变量,建立函数关系数学方程,为华北农业干旱预测模型提供技术支撑。     

手持式超站仪摄影测量研建材积模型

精准快速测量立木胸径、树高、材积等基本信息一直是林业调查探索的热点问题。手持式超站仪作为目前市场上较为常见的一款新型森林资源计测仪器,具有无损、高精度、便携、易操作等特点。为获得精准材积模型,解决辽阳地区一元、二元材积表编制问题,提出一种利用手持式超站仪测量研建立木材积模型的方法。手持式超站仪以辽阳当地主要树种樟子松、油松、落叶松、柞树、刺槐、硬阔、软阔、速生杨树、中生杨树、慢生杨树为研究对象,采用手持式超站仪进行立木无损精测获取树高、胸径、材积数据,建立10个树种的一元立木材积模型、二元立木材积模型和树高胸径模型,并通过6项指标对所得模型进行评价。结果表明：10个树种模型中除樟子松外平均系统误差与总相对误差中均保持在3%内,一元材积模型与二元材积模型的决定系数除樟子松外均保持在90%以上,一元材积模型与树高胸径模型的平均百分比标准差除软阔外均取得良好拟合效果。总体来看,一元材积模型、二元材积模型、树高胸径模型均取得良好拟合效果,该方法可用于野外森林资源调查与立木材积模型研建等。     

基于Android手机的树木叶片识别系统

为了准确高效地识别树木叶片,开发了一款基于Android操作平台的树木叶片设别系统.该系统提取13种树木叶片特征描述子,选择支持向量机作为分类器.该系统包括图像获取、图像处理、特征提取、分类识别和结果展示5个模块.选取来自15个树种的1 500片树叶进行了试验,结果表明,该系统的平均识别率可以达到94.44％,优于BP神经网络的91.56％,达到了令人满意的效果.该系统特征描述子的筛选、提取以及分类器算法还可以进一步优化,以更好地满足用户需求.