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海南养殖的奥尼罗非鱼暴发性出血症病原的分离与鉴定 总被引:2,自引:0,他引:2
对海南养殖的奥尼罗非鱼所发生的暴发性出血症进行了研究.患病个体局部鳞片脱落,皮肤和肌肉大面积充血、出血,背鳍和尾鳍鳍条末端腐烂、鳍条充血,严重者肝脏糜烂,胆囊肿大.经细菌分离和感染实验确定的病原菌通过生理生化指标鉴定为嗜水气单胞菌(Aeromonas hydrophila),该病原菌腹腔注射奥尼罗非鱼的LD50值为1.14×10^4cfu·g^-1.药敏实验表明,妥布霉素、庆大霉素、氯霉素、阿米卡星、卡那霉素、利福平、痢特灵和呋喃妥因等抗生素类药物对该病原菌敏感. 相似文献
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数据流乱序现象会导致数据流处理结果的丢失,给数据流的分析处理带来了巨大困难。本研究探讨了质量驱动下的乱序数据流连接处理问题,提出一种质量驱动的乱序数据流连接处理技术(QJoin)。QJoin采用缓冲存储技术和对称连接策略,实现并确保对流元组进行即时分析处理,从而降低了流元组处理的平均等待时间。同时,基于质量驱动的理念,根据临近阶段连接处理过程中收集统计的数据,自适应地调整和优化内存缓存区的大小,从而在满足用户结果质量要求的前提下,降低系统内部历史数据的内存缓存量,尽可能保证迟到元组的连接处理完整性。真实数据集上的实验结果表明,与传统的数据流乱序处理技术MP-K-slack相比,QJoin在满足用户结果质量要求的前提下,确保能够即时地分析处理数据流的流元组,显著降低系统的内存开销。 相似文献
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234.
235.
准确的光伏电站输出功率预测对于电力系统的稳定安全运行具有重要的意义。为充分挖掘区域内多个电站间的时空信息特征,提高区域内电站功率的预测精度,提出了一种基于图卷积和长短期记忆网络(graph convolutional network-long short-term memory, GCN-LSTM)的光伏电站功率预测方法。该方法首先采用K均值聚类算法(K-means clustering algorithm, K-means)将区域内电站的总功率划分三种不同的天气类型;然后,为预测区域内总功率,构建了一个假想电站,并利用图卷积网络(graph convolutional network, GCN )提取电站间的动态空间相关信息特征;最后,将GCN挖掘的信息构成时间序列作为长短期记忆网络(long short-term memory network, LSTM )的输入,提取电站的时间信息特征,从而对区域内的光伏功率进行预测。结果表明,该方法可充分挖掘电站间的时空相关信息,可较为准确的对光伏电站输出功率进行预测,能够为保障电力系统的稳定安全运行提供一定参考价值。 相似文献
236.
在无人机的个体识别问题中,针对传统的识别方法存在网络模型参数量大和算法时效性差等问题,提出基于一维倒残差轻量级神经网络(1D-IRLNN)的无人机个体识别方法。首先提取反映无人机个体间差异的I/Q包络一维特征作为无人机的浅层特征;其次将深度可分离卷积与倒残差结构等设计思想和一维神经网络模型相结合,设计出跳跃级联的一维倒残差轻量级神经网络;最后利用网络模型提取一维I/Q包络数据中的深层特征,从而实现对无人机个体的快速准确识别。实验结果表明,1D-IRLNN模型的计算量分别是同等体量的深度模型1D-CNN与1D-ResNet的305%和238%,网络模型规模分别是深度模型1D-CNN与1D-ResNet的387%和297%,所提方法相较于其他方法,在保持较高识别准确率的同时具有更快的识别速度且占内存更小。 相似文献
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为了研究各工艺条件(调理剂类型、调理剂添加比例、通风速率)对厨余垃圾生物干化效果的影响,为厨余垃圾生物干化工程应用提供指导。本实验分别选取3种调理剂、4个调理剂添加比例、4个通风速率,分析生物干化过程中物料的温度、含水率、VS降解率变化,评价其生物干化效果。结果表明,添加木屑作为调理剂可以缩短升温期、延长高温期,物料含水率降低了31.97%,比只有厨余垃圾的对照组高18.57%。添加15%木屑的处理组生物干化效果最佳,温度最高可达63.8℃,含水率降低了32.36%。不同的通风速率影响物料的温度和水分的散失,通风速率为0.4 L.kg-1.min-1时有机物消耗最少,水分去除效果最佳。实际厨余垃圾生物干化工业应用可以考虑添加15%木屑做为调理剂,通风速率设为0.4 L.kg-1.min-1。 相似文献
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