面向长尾分布问题的猪只上方体况研究

针对猪只养殖的无人化、智能化问题，本文对传统猪只体况评分方法做出改进，提出一种通过上方进行猪只体况评分的方法，并使用线性插值法作为新的体况评分方式。以Resnet-50网络为基础，引入卷积核注意力机制模块增强对不同体况猪只的特征提取。加入标签平滑算法以及特征平滑分布算法以解决猪只上方体况中存在的长尾分布问题。此外，使用猪场采集的数据制作猪只上方体况数据集，实验结果表明，改进后网络在测试中可达到85.5%的准确率，较原网络提升了3.5%；平均绝对误差和均方误差分别为42.7%和28.5%，较原网络分别降低12.7%和18.7%。通过实验验证猪只上方体况研究的可行性以及所使用方法在提升模型处理长尾分布问题上的有效性。     

基于长尾理论的高校数字图书馆建设研究

从长尾现象切入,介绍了长尾理论的基本原则和驱动力量,并从长尾理论角度探索现阶段我国高校数字图书馆建设中存在的问题,最终从长尾的角度,提出建设高校数字图书馆的对策和建议.     

论帕累托定律与长尾理论在图书馆读者服务中的整合效应

阐述了图书馆读者服务中的帕累托定律与长尾理论,并对两者的关系进行了比较分析,探讨了将帕累托定律和长尾理论与实现图书馆学五定律的总体目标结合起来使用,发挥两者的整体效应。     

雌性动物为防雄性杀婴迫使其展开精子竞争

以往的研究显示,在许多动物中都存在杀婴行为,尤其是一些群体生活的动物.在这些群体中,雌性占大多数,由一只或少数几只雄性统治. 对于群体外的雄性,如果想接近雌性,必须战胜占统治地位的雄性.当挑战者成功上位后会杀死之前统治者留下来的幼崽,使雌性重新进入“可交配”阶段,从而留下自己的后代.这或许是某些物种,如豚尾狒狒幼崽死亡的最主要原因.在不久前的新研究指出,这种残忍的行为其实是一种策略.     

云环境中大数据挖掘的有效花费研究

为平衡云计算资源的租用量与云环境中数据挖掘的计算结果准确率,得到最优的性价比,以监督式学习的卷积神经网络(CNN)为例,探究了CNN迭代次数与准确率的演化规律。选择经典图像数据集MNIST和文本数据集IMDB作为代表展开实验,发现在不同类型的数据集中,当CNN迭代接近最优解时,每提高很小的准确率,耗费的机时陡增,称之为长尾现象。验证在真实云环境中,当大数据挖掘的长尾现象发生且满足企业准确率需求的情况下,选择提前结束取代最高精度时结束,均可以节省大量云资源成本。研究结果对于合理运用云计算资源,降低云服务租用成本,具有实用价值与现实意义。     

白冠长尾雉孵卵行为的无线电遥测研究

2001年4月至2003年6月,在陕西佛坪县和河南董寨国家级自然保护区对白冠长尾雉(Syrmaticus reevesii)的孵卵行为进行了研究.先后遥测了4只雌性个体,对5窝正在孵卵的雌鸟进行了观察,结果表明,白冠长尾雉的平均窝卵数为(8.86±2.11)个,产卵间隔约为24h,产下最后1枚卵即开始孵化,孵化期26～27d;巢温为(34.5±0.1)℃;雌鸟单独孵卵,平均每2.3d离巢1次,平均离巢时间(110±24)min,79%的离巢行为发生于16:00之后;离巢的雌鸟有较固定的取食地.列联表检验表明,天气状况对雌鸟是否离巢觅食有显著影响(χ2=9.089, ν=3, P＝0.028).多元线性回归表明,离巢时间早晚与离巢时间长度有显著的线性关系(t=-2.146, P=0.046). 卵质量与孵化时间有极显著的相关性(F=32.03, ν=35, P=0.000).孵化过程中,卵在巢中的位置有明显的变化.     

白冠长尾雉的分布与种群密度

白冠长尾雉(Syrmalicus reevesii)是中国的特有种、现今分布仅限于中国中部的山地,约当北纬26°～34°,东经104°～117°之间,是典型的东洋界物种。垂直分布的高度为海拔200～2,600m,海拔1,000m左右为最适宜的栖息范围。白冠长尾雉是典型的林栖鸟类,栖息的生境为亚热带常绿林和常绿、落叶混交林。典型栖息地的种群密度每平方公里为6只左右。     

X射线衍射对3种雉类卵壳晶粒度的研究

采用多晶X射线衍射仪(XRD)测定了我国特产3种珍稀雉类的卵壳，即野生和笼养褐马鸡(Crossoptilon mantchurium)、哈曼马鸡(C.harmani)和白冠长尾雉(Syrmaticus reevesii)所产的卵壳．首次报道了褐马鸡、哈曼马鸡和白冠长尾雉卵壳晶粒的大小．野生环境下褐马鸡，哈曼马鸡和白冠长尾雉卵壳晶粒大小分别为104.5，211．8和145．3nm，差异较大；笼养环境下褐马鸡、哈曼马鸡和白冠长尾雉卵壳晶粒大小分别为224．0，308.7和162．5nm，差异较大．同一种类不同环境，其卵壳晶粒大小差别明显，3种野生卵壳均比其笼养卵壳晶粒度小，差别最大的是褐马鸡，其笼养环境卵壳晶粒与野生环境卵壳晶粒大小之比为2．144；差别最小的是白冠长尾雉，其比值为1．118；哈曼马鸡的比值居中为1．458．野生雉类卵壳的晶粒较小，因此其硬度将明显高于笼养卵壳，由此可推测出野生雉类所产卵的结构更为致密和坚实，因而对自然环境的适应能力更强．     

长尾加权相依的随机变量和的精确大偏差

研究了风险模型中的服从长尾分布的带加权相依关系的随机变量的和的尾概率,在给出一些假设条件下采用求精确大偏差的方法得到了加权的非随机和Sn和加权的随机和S(t)的两种渐近结果,推广了已存在的独立同分布条件下的相应结论.     

重尾分布类$\mathcal{D}\cap\mathcal{L}$中负相伴随机变量和的精确大偏差

利用重尾分布类$\mathcal{D}\cap\mathcal{L}$性质的刻画,得到了重尾分布类$\mathcal{D}\cap\mathcal{L}$中负相伴重尾随机变量和(随机和与非随机和)的精确大偏差, 而重尾分布类$\mathcal{D}\cap\mathcal{L}$是严格包含$\mathcal{C}$的,从而首次将现有的精确大偏差结果推广到更大的重尾分布子类上