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为了有效地弥补猪B超图像人工手绘背膘厚的不足,为生猪育种工作提供更精准和稳定的背膘厚测定新方法。该研究将全卷积神经网络(Fully Convolutional Networks,FCN)模型应用于猪B超图像的背膘分割和背膘厚测定上,开发出一套使用Python调用FCN模型对猪B超图像背膘厚进行自动测定的系统。通过开展验证集验证试验、屠宰比对试验和人员比对试验,发现模型测定结果和标注结果之间差异不显著(P>0.05),两者相关系数达0.92(P<0.01);B超标准测定背膘厚和FCN分割测定背膘厚的相关系数达到0.97(P<0.01);专家组组内标准差为0.17 mm(最小),行业外组组内标准差为1.67 mm(最大),而FCN分割结果稳定性强,不受人员因素的影响。因此,该方法可以实现对外种猪B超背膘厚的精准、快速、稳定测量,减少猪场对专业人员的依赖,降低测定人员培训成本,减少工作人员工作量。 相似文献
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农业生产是碳排放的主要来源之一,在碳达峰碳中和的时代背景下,厘清区域农业碳排放现状并分析其时空变化和影响因素具有重要意义。江西省是农业大省,近几十年来农业的快速发展伴随着农业碳排放量的升高。因此基于本区域水稻种植、农资投入、土壤利用及畜禽养殖4类主要碳源,构建农业碳排放测算体系,评估2000-2020年农业碳排放量,分析县域农业碳排放空间格局及其驱动机制。结果表明:1)江西省农业碳排放量总量范围在1 098.32万~1 471.94万t;种植业碳排放强度整体呈下降趋势,范围在2.50~3.87 t/万元,畜牧业碳排放强度整体亦呈下降趋势,范围在0.76~2.03 t/万元;各碳源碳排放总量和其占农业碳排放总量的比例大小依次为:水稻种植(806.72万t,61.15%)、畜禽养殖(243.57万t,18.57%)、农资投入(237.39万t,18.02%)、农田土壤利用(29.60万t,2.26%);2)江西省县域农业碳排放量空间特征明显,高碳排放区均集中于鄱阳湖平原地区以及吉泰盆地;农业碳排放强度空间分布由相对离散到集中在赣北地区;整体上江西省碳排放总量的重心向北移动;3)农业碳排放效... 相似文献
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试验用漂白剂、酸性染料和其他化学药剂,采用单纯漂白、单纯染色、先漂白再染色和化学着色等4种不同的方案对人工林桉树木材进行材色改良处理研究.结果发现:单纯漂白可获得一定的材色改良效果;硫化物类、过硫酸铵类的药剂配方漂白效果不明显;硼氢化钠类的药剂配方可得到一定的漂白效果;双氧水类、次氯酸钠类的药剂配方可得到很好的漂白效果.单纯染色比较难获得好的材色处理效果.采用先漂白后染色的方法,获得的材色过于鲜艳.采用化学着色的方法,可获得较理想的材色改良效果;草酸类药剂配方着色效果明显,可消除材色缺陷,根据不同的配方和处理工艺可获得从浅粉红色到红棕色的色调;用双氧水做活性剂,引入带发色团的化学药剂,材色改良效果明显,通过调整配方药品的浓度和处理工艺可获得从浅黄色到橙黄色的不同色调和较佳的材质. 相似文献
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科学预测人口城市化水平,对相关政策的制定、制度的改革、城市配套设施的建设以及解决就业问题都具有重要意义。本文以乌兰察布市为例,对地区总人口进行预测的基础之上,运用劳动力结构模型、劳动力地域转移模型等多种数学模型,预测了城镇人口城市化水平和非农业人口的城市化水平。最后,选取与城市化相关的七项指标,对城市化水平进行了综合预测。 相似文献
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发展青贮玉米对畜牧业发展具有积极的作用。通过实地调研和查阅有关资料发现,广西青贮玉米生产具有政策层面、生态环境、市场需求、优质饲料缺口大、效率高、品质好等方面的优势,但广西青贮玉米生产也存在缺乏优质专用型青贮玉米品种、技术落后、生产及收获加工机械化程度低和效率低等问题。广西要立足资源优势,用好用足各类支持和鼓励政策,制定适宜本地青贮玉米发展的具体措施,积极开展青贮玉米优质专用型新品种的选育和审定等科研联合攻关,推广应用青贮玉米新品种,强化青贮玉米种植生产的技术培训和展示观摩,提高青贮玉米生产的规模化和机械化水平,大力发展青贮玉米,促进畜牧业健康发展。 相似文献
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土地利用变化与生态服务功能冲突——以安塞县为例 总被引:7,自引:1,他引:6
安塞县位于黄土丘陵沟壑区,经济落后,农业生产水平较低.从土地利用和生态服务功能变化与冲突的角度,分析安塞县农业、环境与生态保护的变化过程与相互作用,指出安塞土地利用变化突出表现为坡地耕垦所引发的土地利用结构的改变;生态服务功能的冲突则主要表现为食物生产与水土保持之间的矛盾.通过资源的有效利用,在实现食物安全的同时,水土流失得到有效控制是完全可能的. 相似文献
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基于轻量型残差网络的自然场景水稻害虫识别 总被引:4,自引:3,他引:1
准确识别水稻害虫对水稻及时采取防护和治理措施具有重要意义,该研究以自然场景中水稻害虫图像为研究对象,针对水稻害虫图像的颜色纹理与背景相近以及同类害虫形态差异较大等特点,设计了一个由特征提取、全局优化以及局部优化模块构成的轻量型残差网络(Light Weight Residual Network,LW-ResNet)用于水稻害虫识别。在特征提取模块通过增加卷积层数以及分支数对残差块进行改进,有效提取自然场景中水稻害虫图像的深层全局特征并使用全局优化模块进行优化;局部优化模块通过设计轻量型注意力子模块关注害虫的局部判别性特征。LW-ResNet网络在特征提取模块减少了残差块的数量,在注意力子模块中采用深度可分离卷积减少了浮点运算量,从而实现了模型的轻量化。试验结果表明,所设计的LW-ResNet网络在13类水稻害虫图像的测试数据集上达到了92.5%的识别准确率,高于VGG16、ResNet、AlexNet等经典卷积神经网络模型,并且LW-ResNet网络的参数量仅为1.62×106个,浮点运算量仅为0.34×109次,低于MobileNetV3轻量级卷积神经网络模型。该研究成果可用于移动端水稻害虫的自动识别。 相似文献