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52.
仔猪的生长情况直接影响猪场今后的经济效益,但目前仔猪的高死亡率却让很多养猪场损失惨重,其中腹泻是重要因素,尤其让养猪场苦恼的是,如今仔猪的腹泻不象以前那样容易诊断了,而是形成一种综合征,很难断定真正的病原,从而使治疗变得更加困难.为探索仔猪腹泻的防治技术,笔者做了大量有关哺乳仔猪腹泻防治的探索性试验.通过抗生素防治、K88、K99疫苗接种、聚力宝(微生态制剂)口服等几种防治措施,发现聚力宝预防和治疗仔猪腹泻效果明显.微生态制剂以其无污染无残留,具有保健,促生长,无副作用等特点,特别是目前抗生素滥用的情况下,微生态制剂将成为抗生素的理想代替品,具有广泛的推广和使用价值,现将试验报道如下. 相似文献
53.
朱君 《内蒙古林业调查设计》2014,(3):99-100
文章论述了林改档案工作的重要意义和林改档案规范管理的内容,提出了完善林改档案管理工作的规范操作、建立健全规范管理的制度、加强档案规范管理的一些措施。 相似文献
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基于室内土柱法,建立120 ml d~(-1)、60 ml d~(-1)、30 ml d~(-1)三种不同喷淋强度下放射性核素Sr-90在砂土介质中的动态土柱迁移试验,试验时间分别为51 d、102 d、204 d,研究不同喷淋强度对Sr-90迁移规律的影响。结果表明,三种不同喷淋强度下Sr-90的浓度峰在土柱体中的迁移距离分别为42.3 cm、46.2 cm、44.4 cm,迁移距离基本一致,与喷淋强度和时间成正比。此外,Sr-90在土柱体剖面的浓度分布曲线均存在明显的不对称性和拖尾,即Sr-90从源层上洗脱下来后,受到砂土介质的吸附作用,待浓度峰值通过后,更多的Sr-90从之前的砂土介质中解吸出来,使得很长时间段内土柱体中保持相对较高的浓度。应用Hydrus-1d软件建立平衡吸附、非平衡吸附两种模式下的核素迁移数值模型,发现在非平衡吸附模式中考虑一级速率系数β能更好地描述浓度分布曲线的拖尾,通过与实测浓度值拟合得到Sr-90的分配系数为0.73 ml g~(-1)、0.70 ml g~(-1)、0.72 ml g~(-1),喷淋强度对分配系数影响不大。 相似文献
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为解决甘南州青稞田杂草滋生的问题,验证除草剂组合5%唑啉草酯乳油+20%苯磺隆可湿性粉剂在青稞田的使用效果和使用剂量,采用裂区设计,5%唑啉草酯乳油和20%苯磺隆可湿性粉剂均分别设3个用量水平,进行了2种除草剂不同剂量配比筛选试验。结果表明,5%唑啉草酯乳油1 500 mL/hm2+20%苯磺隆可湿性粉剂75.0 g/hm2兑水450 kg处理不仅对青稞田安全无药害,而且对青稞田野燕麦和阔叶杂草防除效果好,药后25 d株防效分别达到92.22%、91.87%,药后60 d鲜重防效分别达94.76%、92.33%。同时该处理的折合产量最高,为5 450 kg/hm2,较空白对照(不施用除草剂)增产32.28%。综合考虑认为,5%唑啉草酯乳油1 500 mL/hm2+20%苯磺隆可湿性粉剂75.0 g/hm2为甘南州青稞田防除野燕麦和阔叶杂草的最优除草剂组合。 相似文献
57.
群养猪行为是评估猪群对环境适应性的重要指标。猪场环境中,猪只行为识别易受不同光线和猪只粘连等因素影响,为提高群养猪只行为识别精度与效率,该研究提出一种基于改进帧间差分-深度学习的群养猪只饮食、躺卧、站立和打斗等典型行为识别方法。该研究以18只50~115日龄长白猪为研究对象,采集视频帧1 117张,经图像增强共得到4 468张图像作为数据集。首先,选取Faster R-CNN、SSD、Retinanet、Detection Transformer和YOLOv5五种典型深度学习模型进行姿态检测研究,通过对比分析,确定了最优姿态检测模型;然后,对传统帧间差分法进行了改进,改进后帧间差分法能有效提取猪只完整的活动像素特征,使检测结果接近实际运动猪只目标;最后,引入打斗活动比例(Proportion of Fighting Activities, PFA)和打斗行为比例(Proportion of Fighting Behavior, PFB)2个指标优化猪只打斗行为识别模型,并对模型进行评价,确定最优行为模型。经测试,YOLOv5对群养猪只典型姿态检测平均精度均值达93.80%,模型大小为14.40 MB,检测速度为32.00帧/s,检测速度满足姿态实时检测需求,与Faster R-CNN、SSD、Retinanet和Detection Transformer模型相比,YOLOv5平均精度均值分别提高了1.10、3.23、4.15和21.20个百分点,模型大小分别减小了87.31%、85.09%、90.15%和97.10%。同时,当两个优化指标PFA和PFB分别设置为10%和40%时,猪只典型行为识别结果最佳,识别准确率均值为94.45%。结果表明,该方法具有准确率高、模型小和识别速度快等优点。该研究为群养猪只典型行为精准高效识别提供方法参考。 相似文献