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Ecology Habits of Equus hemionus and Gazella subgutturosa in Kalamaili Ungulate Reserve in Autumn 总被引:5,自引:0,他引:5
IntroductionKalamailiUngulateReserVe(88"30,-90o001E,44o46,-46o00'N),beingfoundedin1982andcovering17,000km',issituatedinsoutheasternDzungariaBasininXinjiang.Wildass(Equushemionus)andGoitredgazelle(GazedssUbgutturosa)arerankedrespectivelyasclass1and11proteCtedanimalsinChina11].ThereservebelongstoinlandlowhillydesertwitheXtremehotsumm\erandcoldwinter.Thevegetationfeaturepresentsscarcecoverage,dwarfplantsandlowbiomes.DominantplantsareHaIOXyIOnammodondfon,ReaumUfissoogaFI'Ca,Art6miSiBsp… 相似文献
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呼吸及反刍是奶山羊最基本的生理活动,及时准确地同步获取奶山羊的呼吸及反刍信息可以为评估奶山羊健康状况提供数据支撑。针对现有方法呼吸及反刍同步监测能力的不足,提出了一种基于声学冲激响应的单只静卧奶山羊呼吸及反刍同步监测方法。该方法首先利用声学在室内空间中的多径效应,实现奶山羊呼吸过程中胸脯起伏及反刍过程中嘴部咀嚼动作全向采集;其次计算收发信号的冲激响应,捕捉由呼吸及反刍运动造成多径信号周期性变化的特征;然后利用呼吸及反刍运动频率差实现呼吸和反刍信号的分离;最后经过幅度归一化、相位同步后实现呼吸及反刍波形的可视化。为了验证该方法的有效性,选用了不同朝向的静卧奶山羊进行呼吸及反刍监测试验,并分析了环境噪声对试验的影响,结果表明:对于不同朝向的奶山羊,该方法呼吸平均相对误差为2.60%,反刍平均相对误差为3.51%,平均漏帧率为2.49%,并对环境噪声有较强的抗干扰能力。 相似文献
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【目的】探明中式有机晒红烟“嚼烟”的生产工艺参数,为制作符合设计要求的中式嚼烟产品提供参考。【方法】采用感官评价和化学分析方法研究不同工艺条件下中式有机晒红烟的感官和化学成分变化规律;结合晒红烟烟叶特性和嚼烟产品要求,设计嚼烟产品的生产工艺流程,并对其关键工艺参数进行优化。【结果】晒红烟可作为嚼烟产品的原料;10% NaHCO3溶液处理可以调节烟草pH,改善嚼烟口感质量,提高晒红烟作为嚼烟原料的可用性;添加10%~20%的风味剂甘草可改善嚼烟的感官质量;采用烘干和蒸片+烘干技术,均可提高晒红烟烟叶的烘烤香和焦甜香,且蒸片+烘干技术效果更佳。【结论】采用有机晒红烟制作的中式嚼烟保存香味的时间更为持久,回味悠长,嚼后口腔干净,口气清新,可直接补充人体需要的植物碱,并有清洁牙齿、生津、止咳清痰的作用。 相似文献
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为解决现有马铃薯通风储藏库加湿系统选型参数标准模糊和加湿方式无法随库内环境参数变化进行自动调节等问题,设计了一套马铃薯通风储藏库自动加湿系统。在现有马铃薯储藏库基础上,考虑马铃薯生理特性,该加湿系统选择PLC S7-200为主控制器,并运用控制变量法进行试验设计,采用Origin数据分析软件对各影响因素与入口风速和相对湿度之间的关系进行单因素试验分析,研究加湿帘厚度、加湿泵功率和风机风速对储藏库加湿效果的影响。硬件选型试验表明,该储藏库的最佳参数组合为湿帘厚度45cm、加湿泵功率70W、风机风速16m/s,当风速达到16m/s时能够达到完全穿透效果。加湿系统应用试验证明,系统能够正常工作,并且将库内相对湿度维持在95%左右,储藏后马铃薯平均失重率为3.70%,满足马铃薯储藏的加湿需求,且系统可根据库内环境参数的变化进行相应调整,使马铃薯保持较充足的水分和较低的失重率,从而保证储藏库内环境适合马铃薯储藏。 相似文献
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为实现收获后含杂马铃薯中土块石块的快速检测和剔除,提出了一种基于改进YOLO v4模型的马铃薯中土块石块检测方法。YOLO v4模型以CSPDarknet53为主干特征提取网络,在保证检测准确率的前提下,利用通道剪枝算法对模型进行剪枝处理,以简化模型结构、降低运算量。采用Mosaic数据增强方法扩充图像数据集(8621幅图像),对模型进行微调,实现了马铃薯中土块石块的检测。测试表明,剪枝后模型总参数量减少了94.37%,模型存储空间下降了187.35 MB,前向运算时间缩短了0.02 s,平均精度均值(Mean average precision, mAP)下降了2.1个百分点,说明剪枝处理可提升模型性能。为验证模型的有效性,将本文模型与5种深度学习算法进行比较,结果表明,本文算法mAP为96.42%,比Faster R-CNN、Tiny-YOLO v2、YOLO v3、SSD分别提高了11.2、11.5、5.65、10.78个百分点,比YOLO v4算法降低了0.04个百分点,模型存储空间为20.75 MB,检测速度为78.49 f/s,满足实际生产需要。 相似文献