检索结果-南通市图书馆

内蒙古民族大学学报（哲学社会科学蒙古文版） 2024年第1期 1-13页

作者：阿拉腾嘎日嘎钢木仁安格拉木其其格不详

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非洲猪瘟的诊断与防制

兽医导刊 2018年第19期 17-18页

作者：钢嘎木仁内蒙古乌兰察布市兴和县动物疫病预防控制中心

非洲猪瘟是由非洲猪瘟病毒引起的一种具有高度接触性的烈性传染病,其发病过程较短,病死率几乎高达100%。世界动物卫生组织（OIE）将非洲猪瘟列为必须报告的动物疫病,在我国非洲猪瘟为一类动物疫病。该病最早于1921年在肯尼亚被发现,截... 详细信息

非洲猪瘟是由非洲猪瘟病毒引起的一种具有高度接触性的烈性传染病,其发病过程较短,病死率几乎高达100%。世界动物卫生组织（OIE）将非洲猪瘟列为必须报告的动物疫病,在我国非洲猪瘟为一类动物疫病。该病最早于1921年在肯尼亚被发现,截至目前在非洲、欧洲、美洲等数10个国家流行。

关键词：非洲猪瘟病毒世界动物卫生组织防制诊断动物疫病烈性传染病发病过程接触性

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牛羊食道梗塞的急救方法

内蒙古畜牧业（蒙文） 2018年第6期 18-20页

作者：钢嘎木仁不详

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羊常见病防治

内蒙古畜牧业（蒙文） 2014年第3期 10-11页

作者：钢嘎木仁

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肉羊人工授精技术要点

当代畜牧 2014年第3期43卷 58-59页

作者：赵华钢嘎木仁刘海军郭振忠内蒙古乌兰察布市兴和县畜牧局 013650

1人工授精前的准备1.1配种站的选择（1）选择养羊比较集中的地方。（2）选择热爱该项工作并掌握人工授精技术的配种人员。（3）选择养羊多的养殖大户。1.2房舍准备要有精液处理室、输精室、种公羊圈、待配母羊圈或圐圙、晾羊盘。1.3配... 详细信息

1人工授精前的准备1.1配种站的选择（1）选择养羊比较集中的地方。（2）选择热爱该项工作并掌握人工授精技术的配种人员。（3）选择养羊多的养殖大户。1.2房舍准备要有精液处理室、输精室、种公羊圈、待配母羊圈或圐圙、晾羊盘。1.3配种站的要求（1）干净清洁、无菌、无烟、无异味。（2）精液处理室操作台上要吊沙布网帐或做防尘罩。（3）采光好,要求母羊外阴对准窗户,或用阴道检查照明仪。

关键词：人工授精技术肉羊精液处理养殖大户阴道检查配种防尘罩操作台

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如何挖掘母猪的泌乳潜力

当代畜牧 2014年第2期43卷 7-8页

作者：郝占金底云刘姝波钢嘎木仁陈小杰内蒙古乌兰察布市兴和县畜牧局 013650

影响母猪泌乳的因素很多,笔者在长期生产实践中经过不断摸索,总结出以下几点措施,可保证母猪在整个泌乳期内有较高的泌乳力,并能延长泌乳高峰期:①母猪配种前短期优饲;②初产母猪充分利用所有乳头;③乳房按摩与护理;④怀孕后期一个月短... 详细信息

影响母猪泌乳的因素很多,笔者在长期生产实践中经过不断摸索,总结出以下几点措施,可保证母猪在整个泌乳期内有较高的泌乳力,并能延长泌乳高峰期:①母猪配种前短期优饲;②初产母猪充分利用所有乳头;③乳房按摩与护理;④怀孕后期一个月短期优饲;⑤怀孕后期增加油脂喂量。

关键词：母猪泌乳精料

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新发现《孛尔只斤台吉家谱》考

中国蒙古学（蒙文） 2023年第6期 110-114页

作者：阿拉腾嘎日嘎钢木仁乌云达来不详

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雪人(组诗)

北京文学（精彩阅读） 2024年第7期 193-194页

作者：巴旦木仁不详

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群组排序数据包络分析方法

中国管理科学 2024年

作者：木仁李安康郝立宁张舒逸崔巍吉林财经大学统计学院吉林省科学技术信息研究所

在众多实际决策问题中，我们不仅关注决策单元的最高效率，同时也会关注决策单元的最高排序，为此学者们提出了能够给出决策单元排序区间的数据包络分析方法。然而，现有的区间排序数据包络分析方法无法给出群组决策单元的联合排序策略... 详细信息

在众多实际决策问题中，我们不仅关注决策单元的最高效率，同时也会关注决策单元的最高排序，为此学者们提出了能够给出决策单元排序区间的数据包络分析方法。然而，现有的区间排序数据包络分析方法无法给出群组决策单元的联合排序策略。事实上，在复杂而激烈的市场竞争中，企业经常通过联盟策略来扩大其自身优势和弥补其劣势。鉴于此，本文提出了能够给出群组决策单元联合最高排序和最低排序的群组排序数据包络分析模型。该模型不仅为决策单元的有效联盟提供了崭新依据，同时对联盟的合作效果提供了量化依据。最终以中国18家运输与物流企业与53家金属产品企业为例得到了具体群组排序结果。

关键词：数据包络分析方法最高排序最低排序群组决策单元

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基于先验知识和网格监督的手部姿态估计

华南理工大学学报（自然科学版） 2024年第6期52卷 138-147页

作者：孙迪钢张平华南理工大学计算机科学与工程学院广东广州510006

手部自遮挡和深度信息缺失使得由单目RGB图像进行三维手部姿态估计存在关节相对深度估计不够准确、生成的姿态违背手部生物力学约束等问题。为解决此问题,文中结合手部结构中蕴含的先验知识以及手部网格信息,提出一种基于先验知识和网... 详细信息

手部自遮挡和深度信息缺失使得由单目RGB图像进行三维手部姿态估计存在关节相对深度估计不够准确、生成的姿态违背手部生物力学约束等问题。为解决此问题,文中结合手部结构中蕴含的先验知识以及手部网格信息,提出一种基于先验知识和网格监督的深度神经网络。手部骨架的铰链式结构意味着关节三维位置在二维图像平面和深度方向的投影之间存在着特定关系,但个体之间的手部结构差异导致难以对其进行直观的形式化描述,为此文中提出通过学习来对其进行拟合。同一手指的关节位置和骨骼长度、同一手指的不同分段以及不同手指的弯曲方向之间也存在特定关系,文中将其设计为损失函数,用于监督网络训练。所提出的神经网络在估计手部姿态的同时并行生成手部网格,通过网格标注监督网络训练,优化姿态估计,且不增加网络复杂度。使用混合数据集对神经网络进行了训练,以进一步提高其泛化能力。实验结果表明,所提方法在多个数据集的内部交叉验证精度、跨数据集验证精度、模型的时间和空间复杂度等方面都优于其他方法,手部结构先验知识和网格监督在提升姿态估计精度的同时保持了神经网络结构的紧凑性。

关键词：手部姿态估计手部形状估计先验知识手部网格