黑龙江省奶牛小区建设生产关键环节的探讨

随着奶牛养殖业的快速、持续发展,饲料浪费、环境污染和奶牛疫病等问题日益突出,加快推进畜牧业生产方式转变已成为人们的共识.各地在转变生产方式的实践中总结出了很多行之有效的方法,其中养殖小区就是比较普遍的一种.为此,对黑龙江省奶牛小区的建设、生产中的关键环节及关键技术进行了深入细致的分析和阐述,旨在为黑龙江省奶牛养殖小区的规划设计、建设施工和生产运行提供理论依据.     

用孕酮阴道栓治疗乏情牛的试验

用孕酮阴道栓治疗乏情牛,一至三天内同期发情率为89.6%。72头牛采用冷冻精液授精,第一情期受孕率为33.3%,笫二情期受孕率为19.4%。证明孕酮阴道栓治疗乏情牛是有效的。     

部分军队医学期刊论文关键词标引质量的调查

 

以中国生物医学文献数据库(CBMdisc)的主题标引为金标准，

对数据库中用主题词标引的23

种军队医学期刊，共计265篇医学论文关键词标引进行对比分析。发现其中存在4个方面问题：一是标引质量问题；二是主、副主题词组配错误；三是将缺乏检索意义的形容词、副词及专业上未得到公认和未被普遍使用的缩略词用作关键词；四是关键词数量普遍不足。为提高关键词标引质量，应重视关键词标引工作的意义，切忌随意性、潦草对待;配备最新的标引工具书;标引工作严格遵循标准化程序，提高整个行业的质量水平。

     

小麦品种纹枯病抗性鉴定

小麦纹枯病是由禾谷丝核菌 (Ｒｈｉｚｏｃｔｏｎｉａｃｅｒｅ ａｌｉｓ)侵染所致的土传病害[1 ] 。近年来 ,该病害在湖北省麦区发生日趋严重[2 ,3] ,已逐渐成为生产上的一种重要病害。培育抗纹枯病品种和鉴定筛选抗源并在育种工作中加以利用是控制该病害的重要途径。本研究对湖北省麦区近年来推广的 2 5个品种以及从全国各地征搜集的 548份材料进行了鉴定和筛选 ,以期明确湖北省麦区品种的抗性现状 ,为育种单位提供抗源和小麦品种合理布局提供科学依据。1　材料与方法1 .1　材　料供试小麦品种为湖北省近年来推广品种 2 5个和从全国各地征搜…     

基于超参数优化算法下的随机森林模型预测奶牛呼吸频率

奶牛呼吸频率是评估环境造成的奶牛热应激程度的重要指标之一。该研究基于随机森林（random forest,RF）算法提出了适用于生产条件下的奶牛个体呼吸频率准确预测模型,为了平衡模型精度与计算效率问题,利用遗传算法（genetic algorithm,GA）、差分进化（differential evolution,DE）算法、粒子群优化（particle swarm optimization,PSO）算法、贝叶斯优化（Bayesian optimization,BO）算法对模型超参数进行优化,并与网格搜索（grid search,GS）下的人工神经网络（artificial neural network,ANN）和极限梯度提升机（extreme gradient boosting,XGBoost）模型进行了对比分析。研究结果表明,使用融合环境参数的修正温湿指数（adjusted temperature-humidity index,ATHI）、时间区域、奶牛产奶量、泌乳天数、身体姿势以及胎次作为输入特征时,基准RF模型的预测性能最佳。在此基础上,4种智能优化算法下的RF模型性能优于GS-ANN和GS-XGBoost,其中BO-RF的综合性能最优,其决定系数、平均绝对误差、平均绝对百分比误差以及均方根误差分别为0.614、7.723、14.4%、9.737,超参数优化耗时约为DE-RF的1/220。特征重要性分析表明,输入因子对奶牛呼吸频率的影响程度不同,ATHI是影响力最高的因子,相对重要性（relative importance,RI）为0.71,其次是时间区域（RI=0.09）和奶牛产奶量（RI=0.07）。研究为奶牛生产、健康评价及牛舍环境精准调控提供了有效方法和基础。     

紫甘蓝花青素智能指示膜的制备及其在牛乳新鲜度监测中应用

为研究不同紫甘蓝花青素含量对大豆分离蛋白基智能指示膜性能的影响,提高指示膜的综合包装性能,考察指示膜对巴氏杀菌乳新鲜度的监测效果。以大豆分离蛋白（SoyProteinIsolate,SPI）为原料,添加紫甘蓝花青素（Purple CabbageAnthocyanins,PCA）制备指示膜,对其结构、热性能、机械性能、色度及其稳定性和pH敏感性进行表征和分析,并将指示膜应用于巴氏杀菌乳新鲜度监测中。结果表明：相对于SPI/Na2SO4膜,含有质量分数4%紫甘蓝花青素的指示膜,拉伸强度从2.46MPa增加到3.77 MPa,断裂伸长率从105.36%增加到131.96%;与标准白的色差从21.13增加到52.88,指示膜明度降低,色度偏黄绿色,结晶温度比SPI/Na2SO4膜升高。指示膜的色度在常温下5 d内不出现可视性色差,但pH敏感性强。将指示膜应用于巴氏杀菌乳新鲜度监测中,指示膜的颜色随着牛乳变质由绿变红,指示膜与原始膜的色差变化与巴氏杀菌乳的pH值变化呈相反趋势,且色差可见。因此,该指示膜具有监测巴氏杀菌乳腐败过程的潜力,应用前景广阔。     

美国大学商业化现象及其启示

商业化已经成为美国大学校园里一个普遍的现象.文章首先引入SWOT分析机制,从内部和外部两方面深入探讨美国大学商业化现象产生的原因.接着对商业化现象的四种主要表现形式,即体育竞赛、产学研合作、推广教育课程以及大学内部课程结构的商业化等进行分析.这些商业化既给大学带来利益,也使大学付出代价.大学应该划出一条适当的界限,既保护大学核心价值,又推动大学更好地为社会发展服务.     

Effects of heat stress on the endometrial epidermal growth factor profile and fertility in dairy cows

The endometrial epidermal growth factor (EGF) profile is an indicator of uterine function and fertility in cattle. The present study aimed to investigate the effects of heat stress on the endometrial EGF profile and fertility in lactating Holstein cows. The endometrial EGF profiles of 365 cows in the Hokkaido and Kyushu regions were examined between June and September (heat stress period, n = 211) and between October and January (control period, n = 154). EGF profiles were investigated using uterine endometrial tissues obtained by biopsy 3 days after estrus (Day 3). The proportion of cows with an altered EGF profile was higher between June and September than between October and January (41.2 vs. 16.2%, P < 0.05). The effects of rectal temperature on Days 0 and 3 on the endometrial EGF profile were also assessed in cows (n = 79) between June and September in the Kyushu region. A single embryo was transferred to cow on Day 7 to evaluate fertility (n = 67). Regardless of the rectal temperature on Day 3, the proportion of cows with an altered EGF profile was higher (64.1 vs. 30.0%, P < 0.05) and the pregnancy rate after embryo transfer (ET) was lower (26.7 vs. 51.4%, P < 0.05) in cows with a rectal temperature ≥ 39.5°C on Day 0 than in cows with a rectal temperature < 39.5°C on Day 0. The present results indicate that alterations in the endometrial EGF profile induced by an elevated body temperature on Day 0 contributed to reductions in fertility in lactating dairy cows during the heat stress period.     

基于融合坐标信息的改进YOLO V4模型识别奶牛面部

为实现奶牛个体的准确识别,基于YOLO V4目标检测网络,提出了一种融合坐标信息的奶牛面部识别模型。首先,采集71头奶牛面部图像数据集,并通过数据增强扩充提高模型的泛化性能。其次,在YOLO V4网络的特征提取层和检测头部分分别引入坐标注意力机制和包含坐标通道的坐标卷积模块,以增强模型对目标位置的敏感性,提高识别精度。试验结果表明,改进的YOLO V4模型能够有效提取奶牛个体面部特征,平均精度均值（mAP）为93.68%,平均帧率为18帧/s,虽然检测速度低于无锚框的CenterNet,但mAP提高了10.92%;与Faster R-CNN和SSD模型相比,在检测速度提高的同时,精度分别提高了1.51%和16.32%;与原始YOLO V4相比,mAP提高0.89%,同时检测速度基本不变。该研究为奶牛精准养殖中的牛脸图像识别提供了一种有效的技术支持。