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哺乳仔猪白痢药物预防试验李进昌,纪孙瑞(浙江农业大学动物科学学院,310029)仔猪白痢发病率高,影响仔猪成活率,并严重危害仔猪的生长发育。为此,我们对两个多发病猪场进行药物预防试验,以探索预防措施,现报告如下。一、试验材料和方法(一)试材 选择长兴... 相似文献
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尽管业内千余家生产企业在市场上打打杀杀,新包装、新概念等招数层出不穷,但具体到产品,更多的仍是价格的吸引力,因处于低层次的竞争,所以品牌就不具备征服消费者的能力。具有市场影响力的品牌倡导的理念可以使消费者认可,甚至通过品牌自身的魅力引导消费。 相似文献
3.
家禽业足以稳步发展是有目共睹的,但是,它的脆弱又是不可回避的。如今的家禽养殖业已经从最初的满足温饱、经济创收的初级水平升华为一个社会关注的行业。它涉及到社会公共卫生事业、环境问题、人与动物自然和谐共处的问题。此次禽流感的发生,给我们的企业带来了切肤之痛,痛定思痛,有太多太多的问题需要去破解。 相似文献
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经中国畜牧兽医学会批准,由中国畜牧兽医学会信息技术分会主办、天津市畜牧局承办的“中国畜牧兽医学会信息技术分会成立大会暨首届学术研讨会”于2005年10月14~16日在天津市康衢大酒店举行。中国畜牧兽医学会副理事长苏振环受理事长吴常信院士、秘书长阎汉平研究员的委托到会祝胡,天津市农委、科委、人事局领导出席开幕式,中国农学会计算机农业应用分会秘书长刘世洪到会祝贺。 相似文献
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【目的】评估建立奶牛疾病预测模型的6种机器学习(machine learning, ML)算法的性能及预测变量的重要性。【方法】选取2020年12月至2021年11月,共计944头泌乳牛的生产信息、行为信息作为预测因子,疾病信息作为输出变量,训练并验证模型。将日产奶量、反刍量、活动量、胎次和泌乳天数作为输入变量,利用ML算法建立奶牛疾病的预测模型,评估决策树(Decision Tree, DT) C5.0、CHAID算法、人工神经网络(Artificial Neural Network, ANN)、随机森林(Random Forests, RF)、贝叶斯网络(Bayesian Networks, BN)和逻辑回归(Logistic Regression, LR)6种ML算法的性能,评估预测变量的重要性,以及将胎次和泌乳天数纳入预测变量后模型性能的改善情况。采用敏感性和特异性评估模型性能,按照权重排序评估输入变量对模型预测的重要性。【结果】DT C5.0算法敏感性>85%,特异性>90%,为性能最佳的模型;RF总敏感性为56.8%,对各类牛预测的性能较稳定;ANN、BN、DT... 相似文献