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41.
目的了解新疆石河子地区动物性食品中单核细胞增生李斯特氏菌(LM)污染状况。方法在石河子地区选取5个具有代表性动物性食品零售点,对最常食用的生鲜猪肉、牛肉、羊肉、鸡肉、冻鸡肉、冻虾和冻带鱼8类动物性食品进行随机采样,采用病原分离培养和PCR法对样品中的单核细胞增生李斯特氏菌进行检测。结果检测8类249份食品样品,细菌分离鉴定阳性样品12份,平均阳性率4.82%;PCR法检测阳性样品36份,平均阳性率为14.46%。结论石河子动物性食品中LM的污染比较普遍,尤以冻鸡肉和冻虾LM污染较重,新鲜猪肉、牛肉和羊肉LM污染程度较轻。 相似文献
42.
马立克氏病的发病机理及马立克氏病疫苗的免疫机理 总被引:2,自引:1,他引:2
本文综述了马立克氏病(MD)的发病机理和MD疫苗的免疫机制,表明IFN-γ的NO在MD致病机理中具有重要作用,它们在MDV溶细胞感染过程和潜伏感染过程中抑制了病毒的复制;特异性和非特异性免疫反应参与了疫苗免疫的过程,细胞毒性T细胞(CTLs)在特异性免疫反应中具有特别重要的作用。 相似文献
43.
44.
脂肪酸值仪法测定稻米脂肪酸值研究 总被引:6,自引:3,他引:3
本研究建立了稻米中脂肪酸值的脂肪酸值仪测定方法。该方法适用于在室温下以无水乙醇提取稻谷、糙米、大米中游离脂肪酸,用标准氢氧化钾滴定液滴定,进行脂肪酸值的测定。结果表明,脂肪酸值在0~240(KOH)/(mg/100g)范围内与消耗标准滴定液的体积呈良好的线性相关,r=0.9997;方法的回收率为89%~113%;三个不同脂肪酸值的稻谷样品15次平行测试的极差最大者为1.73(KOH)/(mg/100g)干基,小于重复性临界值2(KOH)/(mg/100g)干基,标准偏差在0.36~0.55范围内,99%置信区间(随机误差的不确定度)均≤±0.42;40个样品的检测结果与GB/T15684-1995法检测结果比较,均小于重复性临界值2(KOH)/(mg/100g)干基。 相似文献
45.
基于SEBAL模型评估干旱半干旱区人工灌丛植被对陆表蒸散的影响 总被引:2,自引:2,他引:0
评估人工灌丛植被重建对干旱半干旱区陆地生态系统蒸散的影响,不仅能揭示植被变化与水文过程的耦合机理,又可为区域生态治理与水资源管理提供科学指导。该研究利用Landsat-8 OLI/TIR遥感影像及气象数据等驱动SEBAL模型,反演宁夏盐池县的年内不同日期的陆表蒸散,结合目视解译选取的人工灌丛区与对照草地,评估了人工灌丛植被对陆表蒸散的影响。结果表明:1)SEBAL模型的蒸散反演精度与站点观测结果较为一致,可用于干旱半干旱区蒸散反演及空间特征研究;2)盐池县人工灌丛植被区日平均蒸散为1.20 mm/d,高于对照草地1.17 mm/d的日平均蒸散量,即干旱半干旱区人工种植灌木林增加了生态系统水分消耗,但不同季节和不同生物地理条件下的蒸散增强作用存在差异,蒸散增强在8月份最大,而3、4月份呈现负效应;3)人工灌丛的密度越大、植被盖度越高,对陆表蒸散的增强作用越强,特别在NDVI>0.4的高盖度情况下蒸散增强作用更加明显。由此可知,在水资源紧缺的干旱半干旱区开展以灌木树种为主的植被重建需在合理的生态水文阈值范围内开展,才能构建出稳定可持续的人工生态系统。 相似文献
46.
基于迁移学习的葡萄叶片病害识别及移动端应用 总被引:7,自引:6,他引:1
为解决已有的卷积神经网络在小样本葡萄病害叶片识别的问题中出现的收敛速度慢,易产生过拟合现象等问题,提出了一种葡萄叶片病害识别模型(Grape-VGG-16,GV),并针对该模型提出基于迁移学习的模型训练方式。将VGG-16网络在ImageNet图像数据集上学习的知识迁移到本模型中,并设计全新的全连接层。对收集到的葡萄叶片图像使用数据增强技术扩充数据集。基于扩充前后的数据集,对全新学习、训练全连接层的迁移学习、训练最后一个卷积层和全连接层的迁移学习3种学习方式进行了试验。试验结果表明,1)迁移学习的2种训练方式相比于全新学习准确率增加了10~13个百分点,并在仅训练25轮达到收敛,该方法有效提升了模型分类性能,缩短模型的收敛时间;2)数据扩充有助于增加数据的多样性,并随着训练次数的增加,训练与测试准确率同步上升,有效缓解了过拟合现象。在迁移学习结合数据扩充的方式下,所构建的葡萄叶片病害识别模型(GV)对葡萄叶片病害的识别准确率能达到96.48%,对健康叶、褐斑病、轮斑病和黑腐病的识别准确率分别达到98.04%、98.04%、95.83%和94.00%。最后,将最终的研究模型部署到移动端,实现了田间葡萄叶片病害的智能检测,为葡萄病害的智能诊断提供参考。 相似文献
47.
触土部件的阻力直接影响耕作机械和工程机械的作业效率,该研究利用工程仿生设计方法,基于蝼蛄前足爪趾优异的地下掘进能力,提取前足爪趾的三维几何构形特征用于仿生试件设计,通过土槽切削阻力试验和有限元模拟,分析蝼蛄前足爪趾几何构形的减阻性能和机理。研究结果表明,前足爪趾的构形特征对切削阻力有显著影响(P<0.05),仿生试件的切削阻力较楔状体试件最高可降低56.96%,三维仿生构形的减阻性能优于一维和二维构形。蝼蛄前足爪趾构形能使被切削土壤沿挖掘面顺畅移动,避免了土壤在仿生试件尖部的堆积和对中后部的挤压,实现切削阻力的减小。该基于蝼蛄前足爪趾的工程仿生研究可为耕作和工程机械触土部件的减阻设计提供理论基础。 相似文献
48.
基于深度学习的玉米拔节期冠层识别 总被引:2,自引:2,他引:0
为了满足田间玉米植株快速识别与检测的需求,针对玉米拔节期提出了基于深度学习的冠层识别方法,比较并选取了适于玉米植株精准识别和定位的网络模型,并研制了玉米植株快速识别和定位检测装置。首先拍摄玉米苗期和拔节期图像共计3 000张用于训练深度学习模型,针对拔节期玉米叶片交叉严重的问题,提出了以玉米株心取代玉米整株对象的标记策略。其次在Google Colab云平台训练SSDLite-MobileDet网络模型。为了实现田间快速检测,开发了基于树莓派4B+Coral USB的玉米冠层快速检测装置。结果表明,田间玉米冠层识别模型精度达到91%,检测视频的帧率达到89帧/s以上。研究成果可为田间玉米高精度诊断和精细化作业管理奠定基础。 相似文献
49.
50.
目的 基于无人机激光雷达(LiDAR)点云数据提取杉木树冠上部结构参数(树冠顶点、树高、冠幅和上部冠长),并进行树冠上部外轮廓模拟与可视化,为树种识别提供树木冠形特征。 方法 利用LASTools开源工具从激光雷达点云数据生成无孔洞的冠层高度模型,使用LiDAR360软件,采用局部最大值法检测树冠顶点,基于CHM种子点对点云进行单木分割,并在ArcGIS下手动选取杉木单株点云样本,用Python编程对“欠分割”样本进行单木纯化(之后全部编程方式自动化处理);提取纯化后单株样本的树冠上部结构参数(树冠顶点、树高、冠幅和上部冠长),再对单木点云按照一定高度间隔进行分层切片,使用宽度百分位数法提取单木树冠上部的相对着枝深度、枝条长度作为模型变量,以相对着枝深度分层分别建模与验证样本按照3倍标准差法剔除异常外轮廓点,选取二次多项式、幂函数和指数函数3个基础模型进行模型拟合与验证,最后采用最优拟合模型进行样地尺度的三维可视化。 结果 无人机激光雷达综合单木检测率为79.63%,结合实测参数与提取结果进行相关分析,树高线性回归R2为0.890 5,冠幅线性回归R2为0.845 6;二次抛物线、幂函数和对数函数拟合R2分别为0.807 0、0.817 0、0.806 0,幂函数对杉木树冠上部外轮廓的拟合效果更优。 结论 在高林分密度条件下,单木点云的有效提取纯化对客观描绘树冠形状非常重要;基于无人机激光雷达拟合的杉木树冠上部外轮廓反映了杉木的树冠上部形态,可为杉木的树种识别提供参考。 相似文献