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本研究采用对比饲养试验,研究日粮中添加过瘤胃保护烟酸产品对荷斯坦牛泌乳初期和高峰期产奶量和乳成分的影响,并对经济效益进行了分析。试验选用54头体重、胎次、泌乳月、上一胎产奶量相近的荷斯坦牛为试验动物,按照配对原则随机分成三组:试验Ⅰ组、试验Ⅱ组和对照组,每组18头。对照组饲喂牛场常规TMR,试验Ⅰ组在常规TMR基础上每日每头添加本实验室研发的过瘤胃保护烟酸产品20g,试验Ⅱ组添加等量普通烟酸,进行95d的饲养试验。结果表明:(1)在产犊后6～100d高产荷斯坦牛日粮中添加过瘤胃保护烟酸可明显提高产奶量(50.12 V 45.44kg/头日,P<0.05);但乳蛋白含量明显降低(3.09%V 3.21%,P<0.05),对乳脂率(3.56%V 3.63%,P>0.05)和乳糖含量(5.05%V 4.99%,P>0.05)的影响很小。(2)添加等量的普通烟酸对产奶量的提高效果不明显(46.29 V 45.44kg/头日,P>0.05);对乳脂率(3.48%V 3.63%,P>0.05)、乳蛋白(3.14%V 3.27%,P>0.05)和乳糖含量(5.00%V 4.99%,P>0.05)的影响均不显著。(3)添加过瘤胃保护烟酸可获得较高的经济效益[增收12.35元/(头.d)];添加普通烟酸后效益则略下降[-1.74元/(头.d)]。上述结果提示,在高产奶牛泌乳初期和高峰期日粮中应添加过瘤胃保护烟酸,添加普通烟酸无效。 相似文献
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无人机避障不及时造成的人员伤亡及财产损失是阻碍无人机发展应用的重要原因之一,实时性好、准确率高的避障系统可降低无人机的运行风险。提出基于目标检测的智能避障系统,以one stage与two stage目标检测方法相结合的方式改进目标检测模型YOLOv3。其中,障碍物检测分三部分完成:基于darknet-53进行三个不同尺度的特征提取、RPN根据ground truth筛选感兴趣区域和yolo层多尺度特征融合预测障碍物的位置和分类。然后,在该文数据集的基础上将训练好的障碍物检测模型进行测试,测试结果表明:改进模型的障碍物检测速率为25帧/s,mAP为95.52%,与现有的目标检测模对比结果表明:本研究改进的目标检测智能避障算法,比Faster R-CNN的mAP提高17.2%,检测速率加快14个FPS;并在保证实时性的同时,mAP比YOLO2提高23.3%,比YOLOv3提高6.25%。最后,将目标检测模型应用于无人机避障系统中提出实现方案,进一步为无人机安全运行提供新的方法。 相似文献
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