商品肉鸡住白细胞虫病诊治

1998年 8月 1 0～ 1 2日 ,本市某肉鸡养殖户两批肉鸡 2 1日龄 1 2 0 0羽 ,4 2日龄 1 50 0羽 ,突然相继发病。病鸡精神萎顿 ,食欲不振 ,流涎 ,死亡数逐日剧增 ,至 8月 1 4日求诊已死亡 1 0 2羽。1　主要症状 :突然发病 ,病程急 ,精神萎顿 ,口腔流涎 ,鸡体发烫 ,冠、睑面苍白 ,饮水增加。一些病鸡腹泻 ,排青绿色稀粪。重症病鸡呼吸急促 ,两腿轻瘫 ,共济失调。个别鸡咯血。2　主要病理变化 :血液稀薄 ,不易凝固。皮肤、腹部脂肪、肌肉圆点状出血。肝肿大、质脆。脾肿大 ,呈斑驳状。腺胃乳头基部出血。肾肿大 ,表面弥漫性出血。肠管浆膜、粘膜点…     

规模养猪生产中网上高床的几点改进

近年来，随着工厂化养猪的飞速发展，网上高床在各大猪场得以普遍应用。它减少了建筑投资，提高了饲养密度；有利于控制温、湿度，以及清洗消毒；还降低了各种疾病的发生率，得到各大猪场的认可，但在实际使用过程中仍存在不少缺点；如：①使用寿命短，由于长期冲洗消毒，...     

基于翻转课堂理念的人工智能网络教学平台设计与实现

针对人工智能核心课程的特点,以及面对面教学方式无法满足学生对知识日益增长的需求等问题,本文将翻转课堂理念与人工智能任务驱动教学的特点相结合,以PHP、html+css+js等为主要开发技术,依托于网络学习空间的翻转课堂教学模式,融合基于任务驱动教学模式的实际教学案例,构建了人工智能核心课程网站,作为研究生教学和本科生拓展学习的教学平台,有效提高了人工智能课程的教学质量和学生的学习效率。     

农电专业教学改革心得

通过调整教学环节,优化课程体系,加强实践环节,提高师资水平等手段,实现了农电专业教学改革。     

基于CBR的蔬菜病虫害诊治专家系统的研究

将CBR技术引入到蔬菜病虫害诊断中,解决蔬菜病虫害诊断专家系统在知识获取上存在的瓶颈问题。针对农业专家在对病虫害诊断时的思维过程和CBR基本原理的一致性,构建了CBR的蔬菜病虫害诊治专家系统,本文从CBR的一般过程、案例的表示、检索和匹配,以及蔬菜的病虫害知识的组织方法。为蔬菜病虫害诊断问题开辟了一条新的途径,将其应用到蔬菜病虫害的防治工作中,不但能使广大菜农独立完成病虫害的防治工作,而且,由于CBR具有能够对未知案例进行推理得出新结论的功能,也能够辅助农业专家对复杂问题进行诊断和防治。对生产实践具有重要意义。     

非物质文化遗产 密云三烧

“密云三烧”是密云地区曾红极一时的传统美食,据记载,清代及民国期间,密云县城吴家烧饼铺的烧饼,“四海居”的烧肉与“聚源号”“天聚号”“汇聚号”烧锅生产的红高粱烧酒,合称“密云三烧”,驰名远近。先说烧饼。密云烧饼首推位于县城鼓楼东大街吴家烧饼铺的烧饼。密云烧饼在京东一带名气极大,它具有外焦里嫩、层数多、扑鼻香     

水稻应用“植乐”增产效应的探讨

1试验目的在满足水稻生理上对氮磷钾锌肥需求的基础上，适量增加微肥，增加肥料的互补作用，达到促进水稻生产继续稳定、高产、高效这一目的。2试验内容与方法2．1试材：水稻品种为长选～181；微肥品种为植乐。2．2试验方法本试验分别于苗期、移栽后本田设施用区和对照区两种，二者面积相同，其它管理水平也相同。2．3试验步骤2．3．1三亩田喷施两遍，分别于秧苗1叶1心朋一2叶2心期．移栽前5一7天施用。2．3．2移栽后·于5月31田水稻分醒始期，6月15日水稻分醒盛期，7月2日水稻幼穗分化期．8月3日水稻齐穗期施用。3试验结果与分析从表中可以…     

基于改进ConvNeXt网络的人参分级模型

为了解决人参分级特征差异性小、严重依赖专业人员的问题，建立了一个包含5 116张图像，不同背景下的3种级别的人参数据集，提出了一种基于改进ConvNeXt框架的人参分级模型。首先，在主干网络下采样后嵌入通道混洗（Channel Shuffle）模块，使通道特征充分融合以提升分级精确度；其次，对ConvNeXt Block模块进行优化改进，将结构重参数化（Re-parameterization）模块与其进行融合，提高模型的表征能力，丰富卷积块的特征空间，进一步提升模型准确率；最后，将原激活函数GELU替换为PReLU激活函数，以增加神经网络模型的非线性变异性，提高了模型精度和效率。结果表明：该方法对人参分级的准确率、精确率、召回率以及特异度分别达到了94.44%,91.58%,91.04%和95.82%，损失率降低至0.24%，验证了其在人参质量评估中的准确性和可靠性，为人参质量分级的智能化提供了技术支持。     

基于物联网的奶牛养殖环境监测系统研制

为了推动奶牛养殖信息化的发展，更加便捷地对奶牛养殖场进行环境监测和远程控制，本文研发了1种基于物联网的奶牛养殖环境监测系统，完成了对多个环境因子的远程采集和数据存储，实现了参数预警和远程控制。系统利用STM32F103单片机和传感器终端实时采集环境信息，利用EMQ搭建1个MQTT服务器，通过WiFi实现数据汇总并用MQTT协议远距离传输至服务器，通过Node-Red进行数据的可视化，将上传到MQTT服务器的数据在网页端进行显示查看和控制，并将其存储到数据库中，通过微信小程序在移动应用端进行信息的实时查看和控制。试验结果表明：该系统可实时获取养殖环境的温湿度、光照强度、二氧化碳浓度、氨气浓度、硫化氢浓度等参数信息，数据传输平均丢包率为0.12%，系统控制反应时间在100～500 ms范围内，系统整体运行稳定、可靠，能够满足实际生产需要，为其它信息化养殖和环境监测提供支持和参考。