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1.
羊输精管结扎术李国栋宿之屏冯晋宋发贵陈文新(甘肃省会宁县畜牧服务中心,730700)试情公羊输精管结扎术,目的使其公羊保持性欲,准确地发现发情母羊,为及时定点配种(人工授精或本交),提供条件。1手术过程右侧卧保定。阴囊背端睾丸后上方术部剃毛,用5%来...  相似文献   
2.
当前,随着养殖规模不断提升,各种疫病日益复杂,兽药在畜牧业中的位置日益重要。但是作为兽药监管的前沿,基层兽药监察工作面临新的困境,诸多问题亟待解决。笔者对此略作探讨,供大家参考。1存在的问题社会共识程度低。由于在兽药使用过程中长期存在种种误区,人们对假劣兽药的危害认识不足,进而对兽药监察工作  相似文献   
3.
高领  冯晋 《畜禽业》2007,(9):27-27
<正>饲料成本约为总饲养成本的70%,则如何在保证产奶量的前提下,节约饲料成本,提高经济效益,是奶牛经营者首要考虑的问题。现在介绍钙化稻草的制作方法及其代替部分青干草饲喂奶牛的效果观察。  相似文献   
4.
1内容与适用范围减重法测定饲料粗脂肪。该方法适用于各种单一、混合、配合饲料和预混料。2原理在索氏(Soxhlet)脂肪提取器中用无水乙醚(分析纯)提取试样,通过样品被提取后减失的重量而间接得出粗脂肪的重量。3仪器设备实验室用样品粉碎机或研钵;分样筛:孔径0.45mm(40目);分析天平:感量0.0001g;电热恒温水浴锅:室温~100℃;恒温烘箱:可控温度为105℃±2℃;索氏脂肪提取器(带球形冷凝管):100ml或150ml;滤纸:中速(无中速滤纸时可用慢速);称样皿(带盖):50mm×30mm;干燥器:用氯化钙或变色硅胶为干燥剂。4试样的制备选取有代表性的试样,用四分法…  相似文献   
5.
为了解掌握伏马毒素(B1+B2)、赭曲霉毒素A、T-2毒素、黄曲霉毒素B1在植物性饲料原料中的污染状况,指导饲料生产企业和养殖企业开展霉菌毒素防控,降低霉菌毒素对饲料产品质量及畜禽养殖危害,减少经济损失,2019年对17种62份植物性饲料原料进行采集,采用液相色谱—串联质谱法、免疫亲和柱净化—高效液相色谱法检测,依据《饲料卫生标准》(GB 13078—2017)判定分析。结果表明:伏马毒素(B1+B2)、赭曲霉毒素A、黄曲霉毒素B1在17种植物性饲料原料中的污染状况差别明显,伏马毒素(B1+B2)、赭曲霉毒素A、黄曲霉毒素B1平均检出率分别为37.09%、8.06%、29.03%,最大检测值分别为15.96 mg/kg、26.60 μg/kg、351.00 μg/kg。从检测结果得出,4种霉菌毒素在17种植物性饲料原料中的污染较重,整体污染率达48.40%,玉米皮、喷浆玉米皮、花生粕3种植物性饲料原料中黄曲霉毒素B1超标,污染率与超标率不一定呈正比,表明霉菌毒素在植物性饲料原料中污染普遍,对饲料产品及养殖安全造成严重影响。针对该问题,提出控制植物性饲料原料质量建议,为今后控制饲料原料中霉菌毒素含量提供参考。  相似文献   
6.
姚青  姚波  吕军  唐健  冯晋  朱旭华 《中国农业科学》2021,54(21):4562-4572
【目的】智能虫情测报灯诱捕到的农业害虫因种类繁多、虫体姿态多样、鳞片脱落等原因造成有些害虫图像存在种间相似和种内差异的现象。为了提高农业灯诱害虫识别率,针对YOLOv4检测模型检测到且容易混淆的19种灯诱害虫,本文提出了基于双线性注意力网络的农业灯诱害虫细粒度图像识别模型。【方法】首先,根据灯诱害虫外观图像的相似性和检测误检的情况,将19种害虫分为6类;将所有害虫图像通过补边操作使得长宽相等,并缩放至统一尺寸224×224像素。为了提高模型的鲁棒性和泛化能力,对害虫图像进行镜像翻转、旋转180度、高斯噪声和均值滤波的数据增强,训练集、验证集和测试集样本量按照8:1:1比例划分。然后,针对6类19种农业灯诱害虫细粒度图像,建立了基于双线性注意力网络的农业灯诱害虫识别模型(bilinear-attention pest net,BAPest-net),模型包括双线性特征提取、注意力机制和分类识别3个模块;通过修改特征提取模块的下采样方式提高特征提取能力;添加注意力机制模块让整个模型更关注于局部细节的特征,将双线性结构中的上下两个注意力机制的输出进行外积运算增加细粒度特征的权重,提高识别的准确性和学习效率;模型优化器使用随机梯度下降法SGD,分类模块中使用全局平均池化,旨在对整个网络从结构上做正则化防止过拟合。最后,在同一个训练集训练VGG19、Densenet、ResNet50、BCNN和BAPest-net 5个模型,对6类相似的19种农业灯诱害虫进行识别,以精准率、Precision-Recall(PR)曲线和平均识别率作为模型的评价指标。【结果】BAPest-net对6类相似的19种农业灯诱害虫平均识别率最高,达到94.9%;BCNN次之,为90.2%;VGG19模型最低,为82.1%。BAPest-net识别的6类害虫中4类鳞翅目害虫的平均识别率均大于95%,表明该模型能较好地识别出鳞翅目害虫。测试结果中仍存在少数相似度较高的害虫误判,特别当害虫腹部朝上或侧身,种类特征不够明显的时候容易引起相似害虫的误判。对于区分度较低的相似害虫需要更多的训练样本以获取更多的特征,提高模型的识别率和泛化能力。【结论】基于双线性注意力网络的农业灯诱害虫细粒度图像识别模型可以自动识别6类相似的19种农业灯诱害虫,提高了农业灯诱害虫自动识别的准确率。  相似文献   
7.
为掌握黄曲霉毒素B1、T-2毒素、赭曲霉毒素A、伏马毒素(B1+B2)在植物性饲料原料中的污染状况,指导帮助饲料企业和养殖企业开展霉菌毒素防控,降低霉菌毒素对饲料产品质量及畜禽养殖产品危害,减少经济损失,2020年对16种60份植物性饲料原料进行调查采样,采用液相色谱-串联质谱法、免疫亲和柱净化-高效液相色谱法检测,依据《饲料卫生标准》(GB 13078-2017)判定分析。结果表明:黄曲霉毒素B1、T-2毒素、赭曲霉毒素A、伏马毒素(B1+B2)在16种植物性饲料原料中的污染状况不同。黄曲霉毒素B1、赭曲霉毒素A、伏马毒素(B1+B2)检出率分别为13.30%、1.60%、31.60%,最大检测值分别为318.00 μg/kg、5.70 μg/kg、50.66 mg/kg;T-2毒素检出率为0。黄曲霉毒素B1、赭曲霉毒素A、伏马毒素(B1+B2)3种霉菌毒素在16种植物性饲料原料中存在污染,整体污染率33.30%;2种植物性饲料原料中黄曲霉毒素B1超标,其他原料无超标,污染率与超标率不成正比,表明霉菌毒素在植物性饲料原料中污染普遍,对饲料产品、养殖产品及消费安全造成严重影响和潜在危害。针对该问题,提出确保植物性饲料原料质量安全建议,为今后控制饲料原料中霉菌毒素污染提供参考。  相似文献   
8.
为建立同时测定饲料中5种喹诺酮类和4种四环素类药物含量的超高效液相色谱-串联质谱(UPLC/MS/MS)分析方法,本实验采用1%甲酸甲醇溶液作为样品的提取溶液,经HLB固相萃取柱净化后上机测定。在正离子模式下通过两对离子对进行定性和定量分析,基质匹配标准溶液外标法校准。结果显示:各药物浓度在2.5 ~ 50 μg/L内线性关系良好,相关系数r均大于0.995|空白饲料添加浓度为0.05、0.1、0.25 mg/kg时,回收率为74.7% ~ 93.2%|批内、批间相对偏差(RSD)均小于15%|本方法对饲料中喹诺酮类和四环素类药物的定量限为0.05 mg/kg(S/N>10),检测限为0.025 mg/kg(S/N>3)。 [关键词] 喹诺酮类|四环素类|饲料|超高效液相色谱-串联质谱  相似文献   
9.
基于改进CornerNet的水稻灯诱飞虱自动检测方法构建与验证   总被引:1,自引:0,他引:1  
针对水稻灯诱昆虫图像中稻飞虱自动检测存在严重误检和漏检问题,提出一种基于改进CornerNet的水稻灯诱飞虱自动检测方法。由于稻飞虱个体在灯诱昆虫图像中所占区域比例极小,利用重叠滑动窗方法提高飞虱在图像检测区域中所占比例,提高2种稻飞虱(白背飞虱和褐飞虱)的检测率和避免滑动窗边界造成的目标漏检。针对CornerNet存在角点匹配不准确导致检测框冗余问题,利用检测框抑制方法去除冗余检测框。对灯诱昆虫图像进行稻飞虱检测,结果表明,该研究提出的基于改进CornerNet的水稻灯诱飞虱自动检测方法对2种稻飞虱检测的平均精确率和召回率分别为95.53%和95.50%,有效地提高了灯诱昆虫图像中稻飞虱的检测效果,可用于智能虫情测报灯的灯诱昆虫图像中白背飞虱和褐飞虱的智能测报。  相似文献   
10.
本文就近年来关于日粮不同直/支链淀粉比对动物生产性能及肠道功能和健康的影响及其机理研究进行综述.适宜直/支链淀粉比的淀粉作为日粮能量来源可能更有利于动物的肠道健康和生产性能的发挥.  相似文献   
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