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51.
2001年12月,江阴市利港镇范某在农贸苗猪市场买回1头小母猪,体重10kg左右,到2002年3月小母猪在圈呜叫,主诉以为是小母猪发情,仔细观察,见小母猪两股间凸起小包象公猪的阴囊一样,疑为公母怪猪,特来站求诊。  相似文献   
52.
历史上的铜关村因为铸了个铜关爷关云长坐像而得名,如今的铜关村更因铜关粉皮甲天下而名扬全国。 铜关粉皮天下奇,其奇有五:一奇薄如蝉翼而入口却颇有筋骨;二奇晶莹透亮与老母鸡一起煮也绝不会塌架;三奇柔软如缎1年内不会发霉变质;四奇既能当饭吃又能当菜吃还能当药吃,因为铜关粉皮的主原料为上等绿豆,而绿豆具有消暑解毒降压等药效;五奇这一美味里还包含着一个美丽动人的历史故事。  相似文献   
53.
丁军  蒋一珪 《水产学报》1994,18(1):69-71
银鲫卵母细胞体外诱导成熟的初步观察丁军,蒋一gui(中国科学院水生生物研究所,武汉430072)关键词银鲫,卵母细胞,成熟,体外诱导THEPRELIMINARYOBSERVATIONONINDUCINGCRUCIANCARP,CARASSIUSAUR...  相似文献   
54.
基于性能改善深度信念网络的棉花病虫害预测方法   总被引:1,自引:0,他引:1  
针对与棉花病虫害发生相关的环境信息数据具有大容量、多样性的特点,提出一种基于环境信息和改进深度信念网络(MDBN)相结合的棉花病虫害预测模型。该模型由3层限制玻尔兹曼机(RBM)网络和1个BP网络组成。利用MDBN提取与病虫害发生相关的特征变量,并利用BP神经网络进行病虫害预测。该方法的特点是将自适应学习率引入到DBN的无监督预训练阶段,并从训练数据批次的选择、参数调优的迭代周期以及在线学习训练等多个方面对MDBN的性能进行优化和改善,从而能够利用MDBN充分挖掘数据集中病虫害预测的特征向量,提高网络的预测精度。对实际棉花病虫害的预测结果表明,MDBN比传统预测模型具有更高的预测精度,是一种有效的农作物病虫害预测方法。  相似文献   
55.
【目的】棉花病虫害发生和发展主要与环境信息相关,由于环境信息多且复杂多变,使得棉花病虫害预测方法研究具有一定的挑战性。本文旨在探索及时、准确地预测棉花病虫害的方法。【方法】提出1种基于环境信息和深度信念网络的棉花病虫害预测模型。该模型由3层限制玻尔兹曼机网络(Restricted Boltzmann machines,RBM)和1个监督反向传播(Back-propagation,BP)网络组成,利用RBM将环境信息数据转换到与病虫害发生相关的新的特征空间,利用BP网络对最后1层输出的特征向量进行分类预测,利用动态学习率和对比分散准则加快RBM的训练过程,并利用该模型对近6年棉花的棉铃虫、棉蚜虫、红蜘蛛和黄萎病、枯萎病进行预测试验。【结果】与传统棉花病虫害预测模型相比,提出的预测模型能够深度挖掘棉花病虫害发生与环境信息之间的深层次相关关系,具有更高的预测精度,预测平均正确率在83%以上。【结论】该方法是1种有效的农作物病虫害预测方法,为棉花病虫害防治提供了有效的技术支持。  相似文献   
56.
于长立  王素娜  王世界  丁军  鲁迪 《安徽农业科学》2007,35(29):9324-9325,9347
利用近年来的水质监测数据,在对白龟山水库水环境现状进行系统分析的基础上,结合水库水环境污染的原因,提出了白龟山水库水环境优化的对策。  相似文献   
57.
分析了紫外线、NaNO2及其复合处理对黏质沙雷氏菌产几丁质酶的诱变效果,经几丁质平板透明圈初筛与摇瓶复筛,筛选出1株几丁质酶活较高的诱变菌株NU2,产量为出发菌株的2.75倍.研究发现,原生质体紫外线诱变对酶活的提高效果比菌悬液NaNO2诱变更明显;复合诱变中,菌悬液经NaNO2诱变后再经原生质体紫外线诱变的方法产酶能力更强,且菌株遗传稳定性较好.  相似文献   
58.
丁军华 《农村电工》2006,14(5):20-20
1加强安全管理。避免责任事故 1.1理清产权界限,预防非产权设备触电人身损害赔偿案件的发生 一是加大对线路的巡视及消缺工作.对那些产权不属于供电企业的电力设施.如产权人要求供电企业提供帮助.就一定要与其签订技术服务协议.划清责任主体。防止卷入不必要的纠纷之中.二是经常对管辖范围内运行的电力设施进行全面检查.对不符合国家标准或电力行业标准的电力设施提出限期整改要求并进行整改。三是对新建、改建或扩建的电力设施。要严格按国家标准和行业标准进行审查验收。四是积极主动地协助政府有关部门加大执法力度.特别是对电力设施保护区内违章建筑.坚决依法强行拆除,杜绝事故隐患。  相似文献   
59.
基于改进深度置信网络的大棚冬枣病虫害预测模型   总被引:1,自引:2,他引:1  
导致冬枣病虫害发生的原因很多而且很复杂,利用传统的数学方法和神经网络(neural network,NN)很难建立正确的病虫害预测模型.由于典型的深度置信网络(deep belief network,DBN)的各层之间缺乏有监督训练,使得网络误差逐层向上传递,降低了预测模型的预测率.针对这些问题,引入冬枣病虫害的先验信息,提出一种基于环境信息和改进DBN的冬枣病虫害预测模型.在该模型中,通过无监督训练和有监督微调从冬枣生长的环境信息序列中获取可表征冬枣病虫害发生的深层特征的隐层参数,并形成新的特征集,然后在预测模型的顶层通过一个后向传播神经网络(back propagation neural network,BPNN)进行病虫害预测.从2014—2017年的4 a时间内,利用农业物联网传感器采集30个大棚冬枣常见的2种虫害和3种病害发生的环境信息序列6000多条,由此验证所提出的预测模型,平均预测正确率高达84.05%.与基于强模糊支持向量机、改进型NN和BPNN的3种病虫害预测模型进行了试验比较,预测正确率提高了20多个百分点.试验结果表明,该模型极大提高了大棚冬枣病虫害的预测正确率.该研究可为大棚冬枣病虫害预测提供技术参考.  相似文献   
60.
将来自Bacillusthuringiensis subsp.kurstaki的BtcryIA(c)杀虫基因通过综合质粒载体pBC601,整合到棉花(Gossypium hirsutum)优势内生细菌Bacillusceieus(Bc9002)的染色体上,得到的工程菌对棉铃虫(Helicoverpa armigera Hb.)有杀虫活性.此综合质粒含有能在营养期表达Btcry IA(c)基因的强启动子、cryIA纠杀虫基因、四环素抗性标记基因tet'、8.0kb的EcoRI-NcoIB.ceieus染色体片段.将综合质粒通过电击导入B.cereus(Bc9002)中,综合质粒因含B.cereus染色体片段,可与B. cereus染色体发生同源重组,从而将BtcryIA(c)基因整合到B.cereus的染色体上.通过对转化子的DNA酶切分析、PCR扩增、SDS-PAGE凝胶电泳检测、ELISA检测、电镜观察、毒力测定,结果表明Btcry IA(c)基因已经整合到内生细菌Bc9002的染色体上,并可高效表达.  相似文献   
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