常见牛病防治及牛病特点分析

养牛业是我国畜牧业重要组成部分,随着国家对于畜牧业政策的不断放宽,养牛成为了许多农户的首选。在享受养牛带来丰厚经济效益的同时,饲养人员们还要面临着一个非常棘手的难题--牛病。养殖户如果对牛病缺乏一定的认识就会造成非常大的损失。本文通过对牛常见病的发病机理、检疫要点、防控措施进行论述,希望对同行业其他工作人员有所帮助。     

农机控制中的英语语言理解介词语义分析

农业机械的作业效率高,是推动农业发展的重要力量。将新型技术应用在农业机械的设计和制造上,可改善机械整体性能并提高智能化水平。农机智能化的核心在于控制环节,表现为控制的实时性和准确性。为此,基于英语语言理解分析农机控制中的介词语义,并用于控制喷药机器人的视觉感知、自主行走和精准喷药。介词语义分析首先要建立模块化的语言理解系统,然后从语句中提取介词进行各项特性的筛选和分析,直至完成所有介词的释义。最后,介绍了介词语义分析在3种控制功能中的具体作用,并分别列举代表性的介词,以便提高机械的作业效率,降低操作难度。     

全株玉米青贮及构树青贮饲料对肉牛增质量效果的影响

选择60头13～16月龄、体质量在400 kg左右(±15%)西杂肉牛为试验对象,随机分为3组,分别为玉米全株青贮组、构树青贮组和玉米秸黄干贮组(对照),在基础日粮(精料)、饲养管理水平完全相同的条件下,研究全株玉米青贮及构树青贮饲料对肉牛增质量效果的影响。结果表明,30 d饲喂后,全株玉米青贮饲料组和构树青贮组(各20头肉牛)的总增质量分别为1 092.6,992.4 kg,分别比黄干贮组20头肉牛总增质量多249,148.8 kg,差异显著;而全株玉米青贮饲料和构树青贮2组相比,虽然全株玉米青贮饲料组的增质量优于构树青贮组,但差异不显著。全株玉米青贮组增质量耗草耗料比分别为1∶6.48和1∶3.22,构树青贮组增质量耗草耗料比分别为1∶7.07和1∶3.54,玉米秸黄干贮组增质量耗草耗料比分别为1∶8.11和1∶4.16。全株玉米青贮组、构树青贮组和玉米秸黄干贮组(各20头肉牛)的总收入分别为24 037.2,21 832.8,18 559.2元,扣除总成本后的纯收入分别为11 495.2,10 179.8,7 085.2元;全株玉米青贮比构树青贮组多增收1 315.4元,比黄干贮组多增收4 410元。综合增质量耗草耗料比及经济效益分析,全株玉米青贮饲料组优于构树青贮组和黄干贮组,构树青贮组优于黄干贮组。     

新疆生鲜乳质量安全发展现状及存在的问题

阐述了新疆生鲜乳生产现状，发现乳产业中存在的质量安全问题，并在此基础上对国内外生鲜乳质量安全研究现状进行分析，对现有生鲜乳质量安全检测技术进行介绍，期望能为新疆生鲜乳行业的健康快速发展提供一定的帮助。      

杜鹃花科的那些小铃铛(七)

杜鹃花科除了杜鹃花属,大部分属的花朵为钟状、坛状、圆柱状,下垂的花朵看起来就像一个个小铃铛、又或是一串串风铃挂在枝头,小巧精致的模样仙气十足,惹人喜爱。杜鹃花科铃铛专辑写到最后一辑,让我们看看还有哪些迷人的小铃铛:1.青姬木Andromeda polifolia青姬木属。常绿灌木,植株高30~45厘米。多分枝。叶窄,革质,绿色,有光泽,脉深凹。花簇生于枝顶端,坛状,粉红色。产北半球温带。     

玉米秸秆消化率全基因组关联分析

48h体外干物质消化率（48h in vitro dry matter digestibility, 48h IVDMD）是衡量青贮玉米品质的重要指标。为了初步探究玉米秸秆消化率的分子遗传机理,以341份玉米自交系为材料,于2018年在沈阳和通辽种植,收获后测定秸秆48h IVDMD。利用全基因组重测序获得的6 276 612个高质量SNPs进行全基因组关联分析,共检测到153个与玉米秸秆消化率显著相关的SNPs位点（P<1.0×10^-6）,4个SNPs显著水平在P<1.0×10^-8以上;共找到38个秸秆消化率的候选基因,主要涉及细胞生长发育、防御反应和信号转导等生物学功能。     

基于距离相关系数和KNN回归模型的森林蓄积量估测研究

【目的】探究Landsat8 OLI数据和KNN算法在森林蓄积量估测中的潜力。【方法】以湖南省湘潭县为研究区,采用Landsat8 OLI数据和同时期的二类调查数据,通过距离相关系数筛选特征,分别采用线性回归模型(MLR)、K-近邻模型(KNN)、距离加权KNN模型(DW-KNN)和优化欧式KNN模型(FW-KNN)对森林蓄积量进行估测。使用十折交叉方法进行精度检验,对检验结果进行对比分析。【结果】3种KNN模型的估测结果均高于传统的线性模型,并且在3种KNN模型中,FW-KNN算法效果最好,决定系数达到0.69,为3种模型中最高;3种KNN模型中,本研究优化欧氏距离KNN模型的估测精度最高,其均方根误差为30.3%,相比于传统KNN模型的均方根误差降低了5.1%,相比于DW-KNN模型降低了3.3%。【结论】采用DW-KNN蓄积量估测结果明显优于其他两种模型,说明通过特征与蓄积量的相关性优化样本间的距离是一种可行的KNN优化方法。