恐惧情绪对蛋鸡啄食羽毛行为的影响分析

目的:蛋鸡啄羽是现代养殖中有严重生产且尚未解决的行为问题之一。该文主要探讨恐惧情绪对蛋鸡啄食羽毛行为的影响。方法:随机选取第9~10周海兰白羽蛋鸡雏200只,随机分为20个栏进行饲养,在29周龄时对所有蛋鸡进行行为观察,并根据观察结果,在所有鸡中随机选取40只存在严重啄食羽毛行为的鸡以及40只非啄羽鸡,将存在严重啄食羽毛行为的鸡纳入啄羽组(n=40),非啄羽鸡纳入非啄羽组(n=40),并比较2组严重啄食羽毛行为次数以及被啄鸡羽毛损伤情况,应用Spearson法分析蛋鸡恐惧情绪与严重啄食羽毛行为行为的相关性。结果:高啄羽组TI持续时间、NO评分均高于低啄羽组,差异有统计学意义(P<0.05);高啄羽组行走潜伏期、步数均低于低啄羽组,差异有统计学意义(P<0.05);A组羽毛损伤状况评分高于B组,差异有统计学意义(P<0.05);Spearson分析结果显示,蛋鸡TI持续时间、NO评分等恐惧行为测试评分与严重啄食羽毛行为行为呈正相关性,差异有统计学意义(P<0.05)。结论:蛋鸡出现恐惧情绪可导致其出现严重啄羽毛行为。

党的十八大以来中国特色社会主义本质理论的新发展

社会主义本质理论是中国特色社会主义理论体系的思想基石,是党提出路线方针政策的理论依据。党的十八大以来,以习近平同志为核心的党中央立足于国内经济社会的发展实际,着眼于国际形势的深刻变化,明确提出中国共产党领导是中国特色社会主义最本质的特征,进一步强调实现人的全面发展、坚持全面依法治国、逐步实现共同富裕是中国特色社会主义的本质要求,深化了对中国特色社会主义本质的认识。探究社会主义建设规律,必须坚持和运用科学的思维方法,这对于创新发展当代中国马克思主义、全面推进社会主义现代化建设具有重要指导意义。

基于序列对抗域适应的智能裁剪算法

智能裁剪任务一直受到缺乏训练数据的困扰,目前还局限于公开数据集中.因为实际应用场景与训练场景之间存在域迁移,文中提出基于序列对抗域适应的智能裁剪算法.首先,通过实验证实裁剪数据集GAICD和CPC之间存在域迁移问题.然后,构造由美学评分模块和对抗域适应模块组成的算法.美学评分模块用于预测图像的美学评分,并辅助提取面向裁剪任务的不变特征.对抗域适应模块实现基于对抗的域适应学习.不同裁剪数据集之间的域迁移实验及室内/室外场景之间的域迁移实验均验证文中算法的有效性.

基于傅里叶红外光谱仪的含氮化学品火焰光谱辐射特性研究

为了快速监测和识别化学品火灾,搭建了基于傅里叶红外(Fourier Transform Infrared,FTIR)光谱仪的火焰光谱测试平台。在室内封闭条件下对丙烯腈、乙腈两种含氮化学品和无水乙醇的火焰光谱进行了检测分析研究(光谱范围为600~8000 cm^-1)。结果表明,在相同的燃烧条件下,分子辐射强度从大到小依次为丙烯腈、乙腈和无水乙醇。这是由于丙烯腈和乙腈燃烧比无水乙醇燃烧时产生的H2O分子更多,且丙烯腈燃烧会产生大量炭黑。这三种化学品的燃烧火焰光谱经去噪平滑处理后大体相似,但在1650 cm^-1、1830 cm^-1、2857 cm^-1和3750 cm^-1波数处存在高温含氮气体独有的差异。实验结论表明,通过用傅里叶红外光谱仪检测含氮化学品的火焰光谱辐射,可以增强我国化学品火灾的快速监测与识别能力。

Costco上海首店满月盘点

开业37天,Costco宣布注册会员数达到20万,高于68000名平均水平,创下成立35年来的记录。与此同时,Costco的股价一路飙升,数天暴涨了70亿美元。这边是Costco用财报和资本继续讲出了新的神话故事,而另一边则是更加“真实”的消费者的声音。

高中语文思辨性阅读教学实践研究

在高中时期学习语文时,重点的学习内容就是对阅读知识的学习。关于如何快速有效的积累阅读知识,我们的任课教师采取了很多种教学方法,其中最受教师青睐的就是思辨性教学阅读。这种阅读方式主要是针对当前应试教育的大环境提出的,原来养成的阅读方法已经不再合适用在高中阶段了,毕竟高中阶段的学生核心思维在不断的发展,人格方面也发生了一定的改变,因此需要思辨性阅读来帮助高中学生更好的进行学习,不断提高自己的综合素质。

红外光谱的二硫化碳火焰光谱辐射特性研究

近年来,化工领域对二硫化碳需求日益增多,而二硫化碳具有易燃易爆等特点。在生产过程中易发生火灾事故,危害性极大,易造成经济损失和人员伤亡。在火灾事故危害研究中,火焰光谱研究极有必要。因为火焰光谱中含有大量信息,包括火焰温度、燃烧组分、各个波段的热辐射强度等信息。以二硫化碳燃料为研究对象,搭建了火焰光谱测试平台,主要由VSR红外光谱仪、伸缩装置、燃烧器组成,测试了5 cm燃烧尺度下二硫化碳、苯乙烯、乙腈、乙酸乙酯燃料在1~14μm红外波段上燃烧火焰光谱,以及二硫化碳分别与苯乙烯、乙腈、乙酸乙酯三种不同燃料按照1∶1混合的火焰光谱,获取了二硫化碳火焰光谱特征波段,构建了二硫化碳火焰光谱特征库。在燃料单独燃烧火焰光谱研究中,二硫化碳燃料燃烧时火焰呈蓝色不发烟,其火焰光谱辐射主要来自于高温下SO2,CO2和H2O三种分子辐射,其中SO2特征峰为4.05,7.4和8.51μm,CO2特征峰为2.7和4.3μm,H2O特征峰为2.5,2.7和5.5~7μm,乙腈、乙酸乙酯燃料燃烧火焰光谱特征基本一致,火焰光谱辐射主要来自于高温下CO2,H2O分子辐射,苯乙烯火焰光谱辐射除了高温气体辐射外还有较强的炭黑辐射,炭黑辐射中心波长在7μm,温度大约在414 K。除此之外,苯乙烯燃料与其他三种化学品相比,在3.6μm波段处存在独有的C-H健伸缩振动峰。二硫化碳火焰燃烧产物与苯乙烯、乙腈、乙酸乙酯三种燃料相比具有独有的SO2分子,其在4.05,7.4和8.51μm处存在特有的特征峰,这些特征峰可作为航天探测识别其火灾依据之一;在燃料混合燃烧火焰光谱研究中,二硫化碳与苯乙烯、乙腈、乙酸乙酯三种燃料混合燃烧时,燃烧火焰光谱特征基本相似,火焰光谱辐射主要来自高温下CO2,H2O和SO2分子辐射,实验表明,在混合燃烧时,二硫化碳的火焰光谱特征峰未被其他燃料的组分干扰,特征峰仍然明显。这一研究结果可为后续利用航天遥感探测技术探测识别二硫化碳火灾研究奠定基础。

低碳化学品火焰红外光谱辐射特性研究

低碳化学品火灾事故风险高、危害极大,探究低碳化学品火焰光谱特性对探测识别该类火灾危害污染意义重大,但目前国内外对大型低碳化学品火灾事故产生有毒、有害的硫化物(SO_(X))和氮化物(NO_(X))气体等相关研究较少。通过搭建1.2~12μm红外波段火焰光谱测试实验平台,对二硫化碳、92#汽油和酒精进行5,14和20 cm三种不同燃烧尺度火焰光谱测试,探究火焰燃烧尺度对高温火焰分子辐射光谱的影响。随着燃烧尺度的增大,火焰辐射强度增强和特征波段出现增宽现象。分析5 cm燃烧尺度下四种典型化学品中液化天然气(LNG)、丙烯腈、乙腈和95#汽油不同的火焰光谱特征。通过用傅里叶变换红外光谱仪测量高温黑体炉的不同温度,对火焰光谱信号进行辐射定标,得出准确的辐射定标系数,从而得到高温火焰分子发射的辐射亮度值。并且与HITRAN数据库模拟大气压1 atm、温度1300 K单一的SO_(2),H_(2)O,CO_(2)和NO_(2)分子辐射光谱进行对比分析。其中高温火焰分子光谱主要有7.3~7.6,8.7和4.0μm SO_(2)波段、1.8~2.1和6.4μm H_(2)O波段和4.2~4.6μm CO_(2)波段,以及2.5~2.9μm H_(2)O和CO_(2)共同波段。高温NO_(2)气体未达到红外光谱仪的检测限,通过HITRAN数据库模拟可知6.0~6.4,3.4和2.4μm NO_(2)波段。为了进一步区分各种化学品火焰光谱,对定标后的火焰光谱信号进行归一化处理,用db2小波基函数进行6层分解得到高频部分近似系数和低频部分的细节系数,通过对比不同化学品高温火焰光谱的近似和细节系数的差异。结果表明,二硫化碳火焰光谱特征和小波分析的化学品火焰光谱特征,可作为区分低碳化学品与油料重要依据,并为后续遥感探测低碳化学品特征污染物、组分浓度反演以及识别评估其污染危害奠定重要基础。

O3-BAC技术处理饮用水进展

随着饮用水卫生安全标准的不断提高,臭氧-活性炭(O3-BAC)技术作为饮用水深度处理方法之一,已逐渐发展成为主流深度水处理技术。本文从O3-BAC技术的处理机理、饮用水中污染物质的去除、工程应用实例、饮用水深度处理技术优缺点分析技术优缺点分析及改进等四个方面进行阐述,并对该技术的未来发展方向进行了展望。

基于统计窄谱带模型的油料火焰辐射光谱模拟

近年来油料火灾污染事故频发危害性极大,通过分析光谱特性来提取火灾信息已成为研究油料火灾事故的重要途径。目前国内外学者已建立了多种气体辐射和炭黑辐射的模型对燃料燃烧进行研究,但少有对火焰光谱进行建模深入分析燃烧污染产物光谱特征信息。本文搭建了油料火焰光谱测试平台,测量了单一尺度下酒精、92号汽油、95号汽油和0号柴油的火焰光谱,以及多尺度下0号柴油的火焰光谱。实验结果表明3种油料的火焰光谱相似,随着尺度的增大辐射亮度呈非线性增大。基于统计窄谱带法(statistical narrow band,SNB)构建了油料火焰光谱辐射模型,通过实验数据验证曲线拟合度达0.895。利用该光谱辐射模型计算出油料火焰大尺度下的平均辐射亮度与平均透过率、不同烟气浓度下的平均透过率,能为遥感探测火灾污染及反演污染物浓度提供帮助。

县域义务教育优质均衡发展困境与应对策略探究

县域义务教育在由基本均衡迈向优质均衡过程中,面临着财政投入不足、城乡师资等教育资源配置失衡问题。重软件、重群众满意度、重教育质量是优质均衡的重要特征,探究县域义务教育优质均衡发展的实施策略,是我们当前面对的重大课题。

基于红外光谱构建土壤苯乙烯污染预测模型

在室内条件下提取了苯乙烯在不同土壤中的光谱诊断波段及其范围,并以其作为土壤中苯乙烯识别及其含量预测的依据。采用微分处理法与光谱数据转换法对土壤光谱反射率进行处理,以增大样品之间的光谱变化差异,并采用多元线性回归(SMLR)、偏最小二乘回归(PLSR)和支持向量机(SVMR)方法建模以预测不同土壤中的苯乙烯含量。结果表明,受苯乙烯污染的不同土壤的光谱特征分别位于1800,2200,2400 nm附近;受自身理化性质及苯乙烯含量影响,土壤光谱反射率的降速先增大后减小,直至苯乙烯在土壤中饱和,反射率变化趋于稳定。PLSR模型对土壤中苯乙烯含量的预测效果最优,SMLR模型次之,SVMR模型较差。PLSR模型的决定系数为0.982~0.998,模型稳定性强,其校正标准差与预测标准差的差值为0.004~0.016,模型预测精度高。