论文部分内容阅读
为了提高狮头鹅种鹅的育雏成活率,提供更多、更优质的种鹅用于养鹅业发展,文章结合生产实践和养殖经验,就鹅圈舍建设、育雏关键技术和疫病预防进行阐述.
狮头鹅种鹅育雏关键技术与疫病预防
【摘 要】
：
为了提高狮头鹅种鹅的育雏成活率,提供更多、更优质的种鹅用于养鹅业发展,文章结合生产实践和养殖经验,就鹅圈舍建设、育雏关键技术和疫病预防进行阐述.
【机 构】
：
黔东南苗族侗族自治州农业科学院,贵州 凯里 556000
【出 处】
：
贵州畜牧兽医
【发表日期】
：
2022年1期
其他文献
文章以《动物检疫技术》课程改革为例,通过打造高水平、结构化、“双师型”教师教学创新团队,校企合作开发岗位需求的教材资源,开展线上线下混合式教学等策略和途径,推动高职院校动物防疫与检疫专业教学改革,提高人才培养质量.
在对环形薄壁铝合金零件进行铣削加工过程时,薄壁铝合金零件局部区域存在变形量大的问题,为此,提出了一种采用多岛遗传算法对薄壁零件铣削参数进行优化的方法.采用有限元分析软件,对该区域进行了三维铣削仿真,获取了铣削力参数;基于Isight平台,以铣削力为优化目标,以主轴转速、径向切深、轴向切深3个铣削参数作为优化变量,采用最优拉丁超立方试验方法设计了样本点;采用响应面近似模型方法拟合了近似模型,通过多岛遗传算法对近似模型进行了优化.研究结果表明:采用响应面近似模型能够准确地拟合出铣削参数与铣削力之间的函数关系,
针对高职院校社招班学员不能全日制在校学习,需要实行弹性学制的现状,文章以《动物性食品卫生检验》课程为例,探索运用慕课这一新型教学模式,将专业教学资源、慕课视频、微课等信息化教学资源合理应用到教学中,改变传统课堂教学模式,建设适合社招班学员的课程教学资源库,形成一整套教学资源,解决社招班学员利用信息化教学资源进行线下和线上相结合的混合教学模式中教学资源不足的问题,以便顺利完成课程的教学目标,提升教学效率.
针对传统滚动轴承故障识别算法存在的特征提取与选择困难的问题,提出了一种基于深度字典学习(DDL)的滚动轴承故障诊断方法.首先,利用传感器采集了不同工况下的滚动轴承故障振动数据,并利用字典学习的稀疏性约束逐层学习了轴承故障数据中的典型结构特征;然后,借鉴深度学习的“逐层特征提取”思想,根据故障样本结构构造了深度故障字典,将故障样本输入深度故障字典,根据样本的重建误差确定了故障类别;最后,以滚动轴承试验台为对象测试了DDL模型的有效性.研究结果表明:采用该方法得到的滚动轴承故障识别准确率达到99.28％,训练
针对新能源车辆齿轮接触特性不明的问题,对新能源车辆轮边减速器动态接触特性进行了研究.首先,基于齿轮接触理论,建立了轮边减速器的三维模型及有限元模型,应用有限元分析软件进行了动态接触仿真分析;然后,将理论计算结果与有限元仿真结果进行了对比,对有限元模型的可靠性进行了验证,进一步对比分析了不同负载、转速对传统燃油和新能源车辆轮边减速器各齿轮最大等效应力、变形量的影响;最后,分析了不同摩擦和刚度对新能源车辆轮边减速器动态接触特性的影响.研究结果表明:新能源车辆轮边减速器各齿轮最大等效应力、变形量显著大于传统燃油
为了探究不同孵化方法对骡鸡种蛋孵化率的影响,通过在孵化中后期采用不同凉蛋时间、恒温与变温孵化、不同湿度条件下孵化3种方法对种蛋进行孵化率比较试验.结果:在孵化中后期每天凉蛋30 min比15 min孵化率高5.8个百分点(P>0.05);变温比恒温孵化率高0.6个百分点(P>0.05);相对湿度60％～70％比55％～65％孵化率高5.1个百分点(P>0.05).结论:3种孵化方法不是影响骡鸡种蛋孵化率的主要因素,但在骡鸡种蛋孵化过程中适当增加凉蛋时间和相对湿度对提高孵化率有一定的效果.
环境基础设施建设是保障城乡生态环境质量的根本,是促进经济社会可持续发展的重要支撑.一直以来,全国各地均在不遗余力地推进环境基础设施建设,取得了一定的成效,但与实现乡村振兴、服务城市高质量发展还存在一定差距.通过介绍环境基础设施的概念、特点及建设情况,阐述了其在融资机制体制、农村环境基础设施能力建设及管理、信息化建设、高能耗等方面存在的不足及面临的邻避困境,并提出了相应的对策及建议.
近年来,随着人工智能与大数据技术的发展,深度神经网络在语音识别、自然语言处理、图像理解、视频分析等应用领域取得了突破性进展.深度神经网络的模型层数多、参数量大且计算复杂,对硬件的计算能力、内存带宽及数据存储等有较高的要求.FPGA作为一种可编程逻辑器件,具有可编程、高性能、低能耗、高稳定、可并行和安全性的特点.FPGA与深度神经网络的结合成为推动人工智能产业应用的研究热点.本文首先简述了人工神经网络坎坷的七十年发展历程与目前主流的深度神经网络模型,并介绍了支持深度神经网络发展与应用的主流硬件;接下来,在介
将计算机视觉技术应用于HSS锯齿边缘检测中时,无法依靠锯齿边缘来检测锯齿的参数,为此,提出了一种基于图像处理的自动检测装置,以及提高其检测精度的检测算法.首先,对检测装置的硬件结构进行了设计(操作步骤由锯齿拍摄、锯片夹持、锯片旋转、锯片水平检测、锯片水平调整等5部分组成);然后,对检测装置的算法流程进行了设计(由图像预处理、锯齿边缘检测、锯齿参数计算3个步骤组成);针对高速钢锯齿表面灰度值噪点导致的锯齿参数识别误差大的问题,引入了最大类间与类内方差比法,自适应调整灰度最优阀值,准确检测锯齿边缘,进而准确计