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白萝卜作为日常食用的根茎类蔬菜,其食用和药用上的价值受到人们广泛的认可.我国白萝卜种植面积和产量都居于世界前列,而其收获机械化程度处于落后的现状.白萝卜的收获主要依靠人工,人力资源消耗大,成本高,效率低,严重影响了现代智能农业机械化的发展.文中通过对国内外萝卜收获机械的发展现状进行了阐述,介绍了国内各高校对萝卜的物理力... 相似文献
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本文首先介绍了新媒体的概念,并结合高校学生思想政治教育的数据,对新媒体环境下大学生得思想教育的影响进行了分析;最后对探讨了新媒体环境下大学生思想政治教育工作策略。 相似文献
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一、育肥肉牛的选择1.要根据市场的不同需求进行品种选择。一般以生产性能好、生产成绩佳的优良品种杂交牛为主要育肥对象。如西门塔尔、夏洛莱、海福特等优良品种杂交公犊牛,适应性强,耐粗饲,易管理,增重快,在北方地区深受青睐。皮埃蒙特及其改良牛,不易受寄生虫侵袭,皮板光洁 相似文献
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一、育肥肉牛的选择
1.要根据市场的不同需求进行品种选择。一般以生产性能好、生产成绩佳的优良品种杂交牛为主要育肥对象。如西门塔尔、夏洛莱、海福特等优良品种杂交公犊牛,适应性强,耐粗饲。易管理,增重快,在北方地区深受青睐。皮埃蒙特及其改良牛,不易受寄生虫侵袭,皮板光洁,皮下脂肪薄,肉色鲜艳。肉味鲜美。老龄牛在调制中国式火腿肠和牛肉干时,产品率高,也常作为育肥对象。 相似文献
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表达Ⅰ群Ⅳ型禽腺病毒(FAdV-4)Fiber-2(knob)蛋白,以制备Fiber-2(knob)蛋白亚单位疫苗并对其免疫效力进行评价。将FAdV-4 Fiber-2的knob基因克隆至原核表达载体pET28a,构建重组质粒pET28a-Fiber-2(knob)。将重组质粒转化至大肠杆菌BL-21(DE3),以异丙基硫代半乳糖苷(IPTG)诱导重组蛋白表达,采用镍离子亲和层析柱纯化,SDS-PAGE检测纯化后的目的蛋白。将蛋白抗原与佐剂1∶3乳化,分组免疫100,50,25,0 mg/0.5 L FAdV Fiber-2(knob)蛋白亚单位疫苗,攻毒剂量为104.5 ELD50/只,免疫后24 d攻毒,比较不同免疫剂量攻毒保护效果。又制备4批蛋白含量为24 mg/0.5 L FAdV Fiber-2(knob)蛋白亚单位疫苗,比较不同批次间免疫效力差异。结果显示,成功构建pET28a-Fiber-2(knob)重组质粒,纯化后的蛋白纯度达到90%,质量浓度为3 269 mg/L。当攻毒剂量为104.5 ELD 相似文献
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【目的】探究扁桃酸对金黄色葡萄球菌分选酶A (SrtA)活性的抑制作用及其分子机制。【方法】采用二倍肉汤稀释法和平板涂布法研究扁桃酸对金黄色葡萄球菌的体外抑制作用;测定金黄色葡萄球菌在含有不同质量浓度扁桃酸的培养基中的生长曲线;采用结晶紫染色法测定扁桃酸对金黄色葡萄球菌生物膜形成的影响;通过荧光共振能量转移试验(FRET)、分子对接技术和分子动力学模拟技术研究扁桃酸对SrtA活性的抑制作用及其分子机制。【结果】扁桃酸对金黄色葡萄球菌的MIC和MBC均大于1 024μg/mL,在试验质量浓度范围内(0、64、128、256、512和1 024μg/mL)对金黄色葡萄球菌及其生长基本没有影响;不同质量浓度扁桃酸对金黄色葡萄球菌生物膜减少的总量有细微差异并形成一定抑制作用,并呈质量浓度依赖性;扁桃酸对SrtA活性有一定的抑制作用,其IC50为(66.15±24.39)μg/mL;扁桃酸通过多种分子间作用力与Pro-163、Val-166、Gly-167、Val-168、Ile-199和Leu-169残基紧密结合,使SrtA的构象改变从而降低活性。【结论】扁桃酸可以与Sr... 相似文献
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针对缺陷鸡蛋差异性大、人工检测主观性强、实时性差,消费者存在食品安全隐患等问题,提出一种基于深度学习的移动端缺陷蛋无损检测系统,实现对裂纹蛋和血斑蛋的实时检测。首先,建立改进的轻量级卷积神经网络MobileNetV2_CA模型,以MobileNetV2原网络为基础,通过嵌入坐标注意力机制、调整宽度因子、迁移学习等操作对其进行优化,并进行PC端检测对比试验。试验结果表明:建立的MobileNetV2_CA模型验证集准确率达93.93%,召回率为94.73%,单个鸡蛋平均检测时间为9.9 ms,对比改进前MobileNetV2模型准确率提升3.60个百分点、召回率提升4.30个百分点、检测时间缩短2.62 ms; MobileNetV2_CA模型的参数量为2.36×106,较原MobileNetV2网络模型降低31.59%。然后,利用NCNN深度学习框架对MobileNetV2_CA模型进行训练,并通过格式转换部署至Android移动端,进行NCNN深度学习训练模型的移动端检测验证,及其与TensorFlow Lite深度学习模型的对比分析。试验结果表明:NCNN深度... 相似文献
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为了解决裂纹皮蛋分选中存在的效率低、人力成本高等问题,提出了一种基于改进YOLO v5的皮蛋裂纹在线检测方法。使用EfficientViT网络替换主干特征提取网络,并采用迁移学习对网络进行训练,分别得到YOLO v5n_EfficientViTb0和YOLO v5s_EfficientViTb1两个模型。YOLO v5n_EfficientViTb0为轻量化模型,相较于改进前参数量减少14.8%,浮点数计算量减少26.8%;YOLO v5s_EfficientViTb1为高精度检测模型,平均精度均值为87.8%。采用GradCAM++对模型可视化分析,得出改进模型减少了对背景区域的关注度,证明了改进模型的有效性。设计了视频帧的目标框匹配算法,实现了视频中皮蛋的目标追踪,依据皮蛋的检测序列实现了对皮蛋的定位和裂纹与否的判别。轻量化模型的判别准确率为92.0%,高精度模型的判别准确率为94.3%。研究结果表明,改进得到的轻量化模型为运算能力较差的皮蛋裂纹在线检测装备提供了解决方案,改进得到的高精度模型为生产要求更高的皮蛋裂纹在线检测装备提供了技术支持。 相似文献
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