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肉牛痢疾的临床表现与防治方法

中文科技期刊数据库（全文版）农业科学 2024年第1期 0107-0110页

作者：吕新建新疆哈密市巴里坤县三塘湖镇农业畜牧业发展服务中心新疆哈密839207

在肉牛的实际饲养中,很可能受到各类疾病影响,比如痢疾就是一种高发病,此疾病的发生会导致排泄系统出现紊乱,从而降低了肉牛的健康程度,甚至还可能造成肉牛死亡。这种疾病主要由病毒而引发,不仅会对肉畜造成威胁,和病畜相关的肉制品也... 详细信息

在肉牛的实际饲养中,很可能受到各类疾病影响,比如痢疾就是一种高发病,此疾病的发生会导致排泄系统出现紊乱,从而降低了肉牛的健康程度,甚至还可能造成肉牛死亡。这种疾病主要由病毒而引发,不仅会对肉畜造成威胁,和病畜相关的肉制品也会受到一定影响,如果消费者食用了此类产品,会严重危害机体健康。因为此疾病具有一定威胁性,所以在饲养期间,要对畜类疾病的临床症状进行充分掌握,结合疾病时期展开针对性治疗,避免疾病扩大危害程度,这样不但能对养殖效益进行保证,还能带动当地养牛产业持续发展。本文结合巴里坤县当地情况,分析肉牛痢疾的临床表现和相关防治方法,以供参考。

关键词：肉牛养殖肉牛痢疾临床表现防治方法

初中数学作业有效性提升策略——以“二元一次方程组”作业设计为例

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数理天地（初中版） 2024年第7期 23-24页

作者：吕新民甘肃省定西市岷县扎地初级中学 748404

作业是为巩固学习任务而设计的活动,精准、高效的作业设计可以减轻学生的作业负担,提升学生的学习效率.本文从高效作业设计的原则入手,以“二元一次方程组”作业设计为例,阐述提升作业设计有效的方法,供读者参考.

关键词：初中数学作业设计二元一次方程组

我国东北生态系统服务供需匹配关系——基于水-能源-粮食纽带视角

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生态学报 2024年第10期44卷 4170-4186页

作者：安志英孙才志郝帅辽宁师范大学地理科学学院大连116029 辽宁师范大学海洋可持续发展研究院大连116029

水、能源和粮食是人类生存发展的必要基础物资,其供给均主要源于生态系统。随着全球气候变化和人类社会经济快速发展,基础资源需求量激增,生态系统服务供需关系趋于紧张。厘清生态系统服务供需匹配关系、优化基础资源配置对生态系统可... 详细信息

水、能源和粮食是人类生存发展的必要基础物资,其供给均主要源于生态系统。随着全球气候变化和人类社会经济快速发展,基础资源需求量激增,生态系统服务供需关系趋于紧张。厘清生态系统服务供需匹配关系、优化基础资源配置对生态系统可持续、协调发展具有重要意义。当前生态系统供需关系研究已较为广泛,但基于水-能源-粮食纽带的生态系统服务研究还相对较为缺乏。因此,以东北地区为例,基于水-能源-粮食关系视角,首先,借助InVEST模型、供需指数(SDI)、Spearman相关性分析等方法分析了产水(WY)、固碳(CS)和粮食(FP)供需服务时空格局、相关性和空间匹配模式;其次,基于省级、市级、县级、流域、格网5种不同空间尺度,进一步探究了各服务的空间尺度效应,并确定资源管理的最优空间尺度;最后依据“分区控制-分类策略-分级治理”理念提出了一种水-能源-粮食集成管理方案和政策建议。研究结果表明:(1)2000—2020年,东北地区的供给服务中WY和FP为上升态势、CS为下降态势,就空间分布来看,WY和CS大致为“东高西低”,FP则是“西南、东北高,西北、东南低”;需求服务中WY、CS和FP均为上升态势,空间上大致呈“中间高四周低”分布。(2)WY和FP的SDI上升,CS则相反;不同尺度下的SDI具有空间异质性,县域尺度最为显著。(3)FP为主要功能分区,重点管控为主要分类,亟待全面提升生态系统服务供给能力。本研究对区域基础资源合理配置和可持续的生态系统管理具有重要科学参考价值和现实意义,同时对东北地区生态系统供需服务匹配以及水-能源-粮食纽带协同发展具有重要意义。

关键词：水-能源-粮食生态系统服务供需匹配集成管理

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分级监督范式指导下的遥感图像超分辨率方法

遥感学报 2024年第7期28卷 1746-1759页

作者：李明锴徐其志北京理工大学机电学院北京100081

超分辨率技术可提升遥感图像空间分辨率,为基于遥感图像的目标检测、场景分类等任务提供更加清晰的数据集,具有广泛的应用价值。然而,现有基于深度学习的超分辨率方法存在监督次数不足的问题,导致超分辨率重建图像中易出现细节损失和伪... 详细信息

超分辨率技术可提升遥感图像空间分辨率,为基于遥感图像的目标检测、场景分类等任务提供更加清晰的数据集,具有广泛的应用价值。然而,现有基于深度学习的超分辨率方法存在监督次数不足的问题,导致超分辨率重建图像中易出现细节损失和伪细节。针对这一问题,本文提出基于分级监督的遥感图像超分辨率方法(MSSR)。首先,提出了一个分级监督网络架构,通过引入多级真值图像作为监督,为超分辨率过程提供充足的图像细节恢复指引,进而减少超分辨率结果中细节损失和伪细节的出现。其次,为了便于构建级数可变、超分辨率倍数可变的分级监督网络,设计了一个轻量化的、超分辨率倍数可灵活调整的同构超分辨率模块(BSRC)。各级BSRC的网络结构基本相同,便于迁移网络权重,缩短训练时间。最后,针对分级网络超分辨率倍数一定时,网络级数及各级分辨率倍数有多种组合方式的问题,对比多种分级方式下的超分辨率结果,给出最佳网络分级方式。此外,构建了一个包含世界各地复杂细节地面场景的遥感图像数据集(RSSRD)。在该数据集和UCMerced、AID两个公开数据集上进行超分辨率实验,实验结果显示本文方法优于现有常用超分辨率方法。

关键词：遥感图像深度学习分级监督超分辨率多尺度特征提取渐进式网络参数共享迁移学习

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飞行器飞行大气数据传感技术发展现状与展望

航空学报 2024年第5期45卷 202-217页

作者：熊亮张睿龙彦志西北工业大学自动化学院西安710129 成都凯天电子股份有限公司大气数据系统研究室成都610091

飞行器飞行大气数据传感技术是现代飞行器全包线飞行控制、通信导航和武器打击轨迹精确控制获取飞行大气参数测量的关键或重要途径。回顾了飞行器飞行大气数据传感技术发展历程,阐述了技术跨代发展的驱动因素和系统架构设计、压力受感... 详细信息

飞行器飞行大气数据传感技术是现代飞行器全包线飞行控制、通信导航和武器打击轨迹精确控制获取飞行大气参数测量的关键或重要途径。回顾了飞行器飞行大气数据传感技术发展历程,阐述了技术跨代发展的驱动因素和系统架构设计、压力受感与传递转换、参数解算模型设计、复杂气象环境适应性设计、系统校准与飞行验证五项关键技术解决情况,分析了现有技术的不足与缺陷,从现代飞行器发展与应用需要出发,结合工程技术研究成果,提出了飞行器飞行大气数据传感技术未来重点发展方向。

关键词：大气数据系统大气参数测量大气参数解算压力受感技术气象环境适应性

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聚合物功能化电催化剂研究进展

化工新型材料 2024年第9期52卷 246-249页

作者：陈维民袁倩星吕新荣沈阳理工大学环境与化学工程学院沈阳110159

碳载体的功能化是提高燃料电池电催化剂性能的重要手段。通过在碳载体表面引入特定原子或官能团,可以促进金属纳米粒子的均匀分散,提高电催化剂的催化活性。此外,通过金属-载体相互作用,还可以改善催化剂的电化学稳定性,提高其抗中毒能... 详细信息

碳载体的功能化是提高燃料电池电催化剂性能的重要手段。通过在碳载体表面引入特定原子或官能团,可以促进金属纳米粒子的均匀分散,提高电催化剂的催化活性。此外,通过金属-载体相互作用,还可以改善催化剂的电化学稳定性,提高其抗中毒能力。与共价功能化方法相比,非共价功能化方法具有反应条件温和、不破坏载体材料的表面结构完整性以及环境友好等优点。近年来,聚合物作为一类良好的非共价功能化试剂,被广泛用于电催化剂的制备。综述了聚合物功能化电催化剂的研究进展,重点探讨了阳离子型聚合物、阴离子型聚合物及导电聚合物的非共价功能化作用。

关键词：电催化剂燃料电池聚合物非共价功能化

新质生产力趋势下“塬生优品”执子落棋 002

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新质生产力趋势下“塬生优品”执子落棋

西北信息报

作者：吕新涛

阳光明媚、微风和煦。在这万物复苏茁壮的春天里，一个传统的食品加工企业，正在悄然发生着变化，只用了两年多时间，依托工业、农业的资源优势，将推动荞麦花海、特色民宿、精品咖啡等作为产业融合发展的重要抓手，衍生出工业、乡村文... 详细信息

阳光明媚、微风和煦。在这万物复苏茁壮的春天里，一个传统的食品加工企业，正在悄然发生着变化，只用了两年多时间，依托工业、农业的资源优势，将推动荞麦花海、特色民宿、精品咖啡等作为产业融合发展的重要抓手，衍生出工业、乡村文旅、实体连锁等多种新业态模式，以“塬生?

关键词：荞面饸饹消费者生产力淳化县农旅融合

来源： cnki报纸评论

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富氧侧吹炉处理含金属危废的生产实践

世界有色金属 2024年第9期 16-18页

作者：吕新宁莱阳市裕铭环保科技有限公司山东烟台264000

本文介绍了某危险废物处置项目采用富氧侧吹炉处理含铜危废的工艺概况及侧吹炉结构,生产实践中出现的问题并进行了分析提出了解决措施。通过与传统火法工艺的应用比较,对富氧侧吹炉技术在处理含铜危险废物优劣势做了总结建议。

关键词：富氧侧吹炉危废含铜污泥综合利用处置

基于细粒度原型网络的小样本命名实体识别方法

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软件学报 2024年第10期35卷 4751-4765页

作者：戚荣志周俊宇李水艳毛莺池河海大学计算机与信息学院河海大学理学院

原型网络直接应用于小样本命名实体识别(few-shot named entity recognition, FEW-NER)时存在以下问题:非实体之间不具有较强的语义关系,对实体和非实体都采用相同的方式构造原型将会造成非实体原型不能准确表示非实体的语义特征;仅使... 详细信息

原型网络直接应用于小样本命名实体识别(few-shot named entity recognition, FEW-NER)时存在以下问题:非实体之间不具有较强的语义关系,对实体和非实体都采用相同的方式构造原型将会造成非实体原型不能准确表示非实体的语义特征;仅使用平均实体向量表示作为原型的计算方式将难以捕捉语义特征相差较大的同类实体.针对上述问题,提出基于细粒度原型网络的小样本命名实体识别(FEW-NER based on fine-grained prototypical networks, FNFP)方法,有助于提高小样本命名实体识别的标注效果.首先,为不同的查询集样本构造不同的非实体原型,捕捉句子中关键的非实体语义特征,得到更为细粒度的原型,提升模型对非实体的识别效果;然后,设计一个不一致性度量模块以衡量同类实体之间的不一致性,对实体与非实体采用不同的度量函数,从而减小同类样本之间的特征表示,提升原型的特征表示能力;最后,引入维特比解码器捕捉标签转换关系,优化最终的标注序列.实验结果表明,采用基于细粒度原型网络的小样本命名实体识别方法,在大规模小样本命名实体识别数据集FEW-NERD上,较基线方法获得提升;同时在跨领域数据集上验证所提方法在不同领域场景下的泛化能力.

关键词：小样本命名实体识别细粒度原型网络小样本学习特征表示

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