复合型霉菌毒素脱毒剂对海兰褐蛋鸡生产性能、蛋品质及血清生化指标的影响

试验旨在研究添加复合型霉菌毒素脱毒剂对饲喂霉变饲料的蛋鸡生产性能、蛋品质和血清生化指标的影响。将420日龄的600只海兰褐蛋鸡随机分为5组,每组5个重复,每个重复24只。空白对照组(Ⅰ组):饲喂正常玉米日粮;阴性对照组(Ⅱ组):饲喂用50%霉变玉米替代正常玉米的日粮;试验Ⅲ、Ⅳ和Ⅴ组,饲喂在阴性对照日粮的基础上添加复合型霉菌毒素脱毒剂,添加量分别为1.0‰、2.0‰和4.0‰。结果表明:(1)与空白对照组相比,霉菌毒素显著降低蛋鸡产蛋率、显著提高日耗料量、料蛋比和破软壳率;与阴性对照霉菌毒素组相比,2.0‰和4.0‰复合型霉菌毒素吸附剂组可显著提高蛋鸡产蛋率、显著降低日耗料量、破软壳率和料蛋比,其中以4.0‰添加量组效果最优。(2)与空白对照组相比,阴性对照饲喂霉菌毒素日粮蛋壳厚度、蛋壳强度和蛋黄色泽分别降低19.44%、16.29%和20.50%,差异均显著(P<0.05)。与阴性对照组相比,2.0‰和4.0‰复合霉菌毒素吸附剂添加量组蛋壳厚度分别提高20.69%和27.59%、蛋壳强度分别提高17.79%和15.77%、4.0‰添加量组蛋黄色泽提高19.00%,差异均显著(P<0.05)。(3)与空白对照组相比,霉菌毒素显著提高了血清中ALT、AST和ALP含量。4.0‰复合型霉菌毒素脱毒剂组谷丙转氨酶(ALT)、谷草转氨酶(AST)和碱性磷酸酶(ALP)分别降低25.04%、16.19%和17.46%,差异均显著(P<0.05)。由此可知,霉变饲料中添加该复合型霉菌毒素脱毒剂能够提高蛋鸡生产性能、改善蛋品质及减轻毒素对肝脏的损伤,综合比较以试验Ⅴ组4.0‰添加量时效果最优。     

乡村振兴背景下创意农业发展研究——以湖南省郴州市为例

郴州作为典型农业中小城市的代表,发展创意农业符合自身情况。研究深入分析了郴州发展创意农业的优势与主要问题,探索其发展路径,以期对其它以农业为主的城市发展创意农业提供借鉴。     

应用旱育保姆培育水稻壮苗试验效果

研究旱育保姆在水稻直播生产上拌种使用剂量对水稻出苗成苗、根系、经济性状的不同影响,从而获得壮苗最佳方案。     

母猪饲养管理要点

养猪业是否赚钱,关键在于对母猪的饲养管理。要想提高养猪生产水平,在相同条件下获得最佳经济效益,就必须做好母猪饲养管理的相关工作。母猪是养殖场经济效益的"发动机",做好母猪的体况管理有助于维持母猪群的健康,提高母猪群饲料利用率,延长母猪群使用年限,充分发挥母猪的遗传潜力和提高母猪终生的繁殖性能。     

基于科技文献社会网络分析的"一带一路"科技情报安全研究

为明确中国在"一带一路"沿线国家所形成的科技网络中处于怎样的位置,面临怎样的科技情报风险,需要采取哪些措施维护中国科技情报安全,应用智库DIIS理论方法,对科学引文索引中2013年-2017年"一带一路"沿线国家论文合作数据进行社会网络分析,应用管理机制设计"七元组"理论开展科技情报安全机制设计。研究结果显示,中国科技情报的暴露程度较高,科技应用的不可控因素、知识产权保护的挑战、科技情报资源流失的风险同时存在,并与各种非传统安全问题相叠加。切实掌握核心技术,维护知识产权,加强政府、社会对科技交流的监管,防止科技情报被非法利用,是保障科技情报安全的主要途径。     

对商水县农业供给侧结构调整的思考

阐述了商水县种植业结构现状,并在此基础上分析了当地农业供给侧结构性调整取得的成效,并介绍了农业供给侧结构性调整的主要做法,以供参考。     

桑干河自然保护区森林退化原因与对策

桑干河全长747 km,是山西境内赖以生存的母亲河,随着城镇化步伐加快和上游水库的建设,河滩盐碱化,水系污染严重,湿地面积逐年递减,生态环境退化,生物多样性减少,生态系统急需保护和修复。桑干河自然保护区生态修复工程旨在保护桑干河区域历史遗存湿地的完整、恢复湿地系统生态循环、保持湿地长久生态功能。文章从恢复湿地系统的生态循环,特别是从植物生态修复和提高造林成活率、增加森林面积方向进行了湿地恢复论述。     

基于重视实践能力培养的《羊生产学》课程考核改革与实践

结合专业人才培养的要求,对《羊生产学》课程考核中存在的问题进行了总结和分析,提出了《羊生产学》课程考核改革的思路,总结了课程考核改革的一系列具体方法,并进行了课程考核改革与实践。通过《羊生产学》课程考核改革与实践,提高教学质量,为我国畜牧业培养更多的实践型人才,推动我国畜牧业不断向前发展。     

基于快速卷积神经网络的果园果实检测试验研究

近年来,基于数字图像处理和机器学习算法的果实自动识别检测研究已经越来越成熟。针对传统检测方法检测过程中难以满足实时性要求的缺点,采用了基于Faster-RCNN的果实快速检测模型。模型由卷积神经网络(CNN)和区域提议网络(RPN)组成,首先由CNN进行卷积和池化操作提取特征,然后由RPN选取候选区域,通过网络全连接层参数共享,由目标识别分类器和边界框预测回归器得到多个可能包含目标的预测框,最后通过非极大值抑制挑选出精度最高的预测框完成目标检测。分别对桃子、苹果和橙子的三种果实进行检测,采用迁移学习方法,使用已经预训练好的两种深度神经网络模型ZFnet和VGG16,通过数据集的训练对Dropout及候选区域数量进行参数调整完成网络调优。检测并分析果实不同布局形态下模型的检测效果。试验结果表明,当Dropout取值为0.5或0.6,候选区域数量为300时网络模型最佳,ZFnet网络中,苹果平均精确度为92.70%,桃子为90.00%,而橙子为89.72%。VGG16网络中,苹果平均精度为94.17%,桃子为91.46%,橙子为90.22%。且ZFnet和VGG16的图像处理速度分别达到17 fps和7 fps,能够达到果实实时检测的目的。