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通过加大网箱的长,宽,深度,由3×3×3(米)正方形小网箱改为6×6×4(米)相对较大规格的网箱,以扩大网箱内容水体,在同一海区同等管理条件下,进行网箱养鱼对比试验,结果后者明显比前者扩大了养殖鱼的活动范围,提高了成活率,起到了预防鱼病作用,降低了养殖成本,增加产量,增加收益,提高了经济效益,尤其是具有资金实力下采用后者的钢管架网箱养殖,或设置其在网箱养殖区域四周,具有加固,增强抗击风浪能力,是现 相似文献
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在种子行政执法工作中遇到这样一个案例:甲市乙县几个农民到邻省丙市××种苗公司购买西瓜种子79桶,育苗后将西瓜种苗分给13户农民种植.共种植西瓜88棚133.3亩.西瓜结果后,因为果实杂色相当严重,种植户怀疑西瓜种子有质量问题.多次通过电话向××公司反映,但××公司不予理睬.农民投诉到乙县农业局,县农业局认为案情重大,建议农民向甲市农业局投诉,后来甲市农业局受理投诉,立案调查. 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 CHAID则对样本量较多的疾病预测性能较好,可达74.4%;LR对病牛正确识别率不足40.0%,大多识别为健康牛。产奶量为RF、ANN、LR最重要的预测变量,泌乳天数为DT C5.0、CHAID和BN最重要的预测变量;纳入胎次和泌乳天数后,模型预测的敏感性平均提高9.8%。【结论】ML算法在对奶牛疾病的预测方面表现出很大潜力,其中,DT C5.0更适合用于预测奶牛疾病。产奶量和泌乳天数为疾病预测模型中相对重要的变量,此外,将胎次和泌乳天数纳入预测变量,可提高模型的预测精度。 相似文献
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位于滇东曲靖市的陆良县,属典型的岩溶地貌,其林业用地面积94 009.1hm2,占国土面积的46.6%,森林覆盖率34%.其森林资源的特点是集体林占99%;树种结构单一,林分质量差;资源贫乏,生态脆弱,林木消耗量大于生长量.文章分析了林业发展中存在的问题及有利因素,提出了林业发展的对策. 相似文献
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马尾松种子园优良无性系的选择与评价 总被引:4,自引:2,他引:4
通过对马尾松种子园132个无性系种子产量性状调查与木材比重测定及种子园自由授粉子代8年生生长性状调查,在统计分析、相关分析基础上采用综合评分法进行优良无性系的选择,入选率为20%。结果表明:对马尾松种子园无性系再选择,以营建改良代种子园是可行的。8年生子代材积可获得改良增益10.6%,木材比重可获得4.6%的增益,种子园单株产种量可获得增益37.5%,选择效果明显,达到提高种子园产量、增加改良增益的目的。 相似文献
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龙烟7号是黑龙江省农科院牡丹江分院以密叶香为母本、牡晒84-1-5为父本杂交选育而成的晒烟新品种。2014年3月通过黑龙江省农作物品种审定委员会审定并定名推广。该品种植株为橄榄形,株型收敛、茎叶角度小,叶形宽椭圆,大田生育期84天,属中熟品种。幼苗及大田生长势强、整齐,烟叶成熟较集中。原烟外观质量优良,色泽红黄,油份较足,弹性好。高抗赤星病和普通花叶病。据多年多点试验结果,平均产量为2994kg/hm2,产值32963.9元/hm2,均价11.01元/㎏,中上等烟比例76.57%,分别比对照龙烟二号提高11.1%、15.9%、4.3%、5.5%。 相似文献