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鸽场的防疫及疾病预防工作是养好鸽的一个关键环节。它可以杜绝群性传染病的暴发流行,降低疾病的发生,保证生产的顺利持续发展。一般鸽场的防疫及疾病预防工作主要是消毒、隔离、饲养管理、防制应激及用药等方面,应把握如下各个环节。一.把握住种鸽选种、进场消毒、隔离点1.把好鸽舍及设备的消毒关:对非金属器具及地板,可用2%-4%的烧碱液喷洒消毒。对金属器具可用百毒杀等来消毒。一般可连续消毒2次,消毒后3无可进鸽饲养。2.把好好的选种关:一般选种时,需在原引种场观察鸽场l-~天,详细了解鸽的品种及饲养史,无异常情况并… 相似文献
13.
在木麻黄(Casuarina equisetifolia)的选育种过程中,中选对象常为木麻黄自然杂种,它表现了速生和抗性强的杂种优势。为探索这一现象的规律并为人们所利用。我们将不同种木麻黄进行人工杂交,从中取得新的遗传变异,为木麻黄选育种提供丰富的 相似文献
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饲料系数(又称饲料报酬、增肉系数、饲料增重比、饵料系数、料肉比等)是一个业内人士皆知的概念。从定义上讲,就是鱼虾增长单位体重所消耗的饲料量,用数学式表达为:饲料系数=鱼虾摄入的饲料量/体重增加量。无论是动物养殖者还是饲料经营者,或是动物营养与饲料的研究者,对这个概念均十分关注。表面上,这个概念简单、直观、方便、实用等,它对于饲养成本、饲料 相似文献
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基于改进YOLOv3网络模型的茶草位置检测算法 总被引:1,自引:0,他引:1
精准高效的茶草识别是智能茶园植保机械进行除草工作的关键。针对目前茶园除草智能化程度较低等问题,提出改进YOLOv3网络模型的茶草检测算法。首先,分季节和时间段,在多个茶叶品种的种植园中以自适应的距离和角度采集茶草混合图像并建立试验数据集。接着,使用K均值聚类算法重新设计先验锚框尺度。然后,以YOLOv3网络模型为基础,选取17×17的网格划分图像区域;采用残差网络(ResNet)作为主干网;加入过程提取层,增强草株检测性能。最后在原损失函数中引入广义交并比损失。通过消融试验和不同目标检测算法对比试验验证此改进算法对茶树与杂草的检测效果。试验结果表明,改进 YOLOv3网络模型对杂草的检测精确率和召回率分别为85.34%和91.38%,对茶树的检测精确率和召回率最高达到82.56%和90.12%;与原YOLOv3网络模型相比,检测精确率提高8.05%,并且每秒传输帧数达到52.83 Hz,是Faster R-CNN网络模型的16倍。这些数据说明所提算法在茶园复杂环境下,不仅对于茶树和杂草具有更好的识别效果,而且满足实时检测的要求,可以为智能茶园植保机械提供技术支持。 相似文献
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临产鸽上笼生产4-5年后,其生殖机能大大退化,大多数产鸽丧失了生产利用价值。为保持鸽群的整体产量,必须及时淘汰无生产利用价值的鸽,补充后备临产鸽,这个生产过程涉及到鸽群的淘汰补充计划,留种后备鸽的培育和产鸽的淘汰等工作。在成规模的鸽场里,必须有计划有步骤地开展这些工作,以保持生产以持续发展。 相似文献
18.
19.
鸽寄生虫病对鸽的生产带来很大阻碍及危害作用:包括影响产鸽的孵蛋,阻碍正常产蛋,无精蛋增多,消耗营养使鸽消瘦,降低鸽的体质,引起其它疾病等. 相似文献
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