构建生长育肥猪常用能量饲料营养价值评测模型
原文地址：http://news.sciencenet.cn/htmlnews/2023/2/494455.shtm记者2月23日从中国科学院亚热带农业生态研究所获悉，由中国工程院院士、该所首席研究员印遇龙科研团队黄瑞林研究员主持的“生长育肥猪常用能量饲料原料营养价值评定与预测方程建立”项目，已先后完成并建立了木薯、大麦、高粱等70种饲料原料及144种试验日粮的化学成分数据库，并基于饲料原料有效化学养分含量，构建了生长育肥猪有效能和标准回肠氨基酸消化率的预测模型。 预测值与报道值的比较图。受访者 供图2月21日，该研究部分成果在线发表于《动物饲料科学与技术》（Animal Feed Science and Technology）上。论文发表后受到国际关注，来自法国的传统动物营养学家Jean Noblet教授已来邮表达了交流合作意愿。该研究中，经预测方程得到的预测值与《中国猪营养需要》（2020）、RNC 2012和INR......阅读全文
NIR－技术在饲料原料养分预测中的应用
NIR 技术在原料蛋白质含量预测中的应用传统凯氏定氮法等测定蛋白质含量的方法不能很好地实现快速高效的测定原料粗蛋白含量，且耗时耗力，而 NIR 技术的应用，使得原料蛋白质含量测定实现了高效快速，NIR 技术在苜蓿大豆等饲料原料粗蛋白含量的检测方面具有广泛应用。冯伟娟等（2018）比较了 NIR 技术
近红外光谱技术在饲料原料养分预测中的应用
近年来，我国饲料工业取得了较大的成就，但仍然存在着限制饲料工业的快速发展的因素， 如饲料原料相关养分无法实现快速准确的测定，传统的检测技术耗时耗力，检测效率低，与快速发展的饲料工业不相匹配；从畜禽养殖的角度来看，畜禽采食了养分均衡的饲料才可发挥最大的生产性能；综合来看，开发一种快速高效检测的技术对饲
常规饲料原料的特性
(一)非常规饲料原料的一般特点 非常规饲料原料主要来源于农副产品和食品工业副产品，是重要的饲料资源。按照·它们的营养特性，主要分为非常规能量饲料原料，非常规植物蛋白饲料原料，非常规动物蛋白饲料原料和食品工业副产品等四大类。非常规饲料原料来源广泛，成分复杂，它们约共同特点主要包括如下几个方面： 1
饲料原料检测标准有哪些
饲料原料检测标准（参考百检）GB/T 6432-2018饲料中粗蛋白的测定 凯氏定氮法GB/T 6435-2014饲料中水分的测定；GB/T 6436-2018饲料中钙的测定；GB/T 6437-2018饲料中总磷的测定 分光光度法GB 7293-2017饲料添加剂DL-α-生育酚乙酸酯(粉)；GB
机器学习模型预测中风？
中风的诊断可能很棘手，因为患者并不总是表现出典型的症状，而且其他疾病也可能模仿它。研究人员利用现有数据开发了一种机器学习模型，可以准确预测中风，并可能使诊断变得更容易。诊断错误是一个主要的公共卫生问题，造成了可预防的病人伤害和卫生超支。由于诊断错误而导致的可预防的中风死亡比误诊的心脏病发作要常见30
缺钾（钾缺乏）模型饲料
钾的作用：参与细胞内糖和蛋白质的代谢，有助于维持神经健康、心跳规律正常，在摄入高钠而导致高血压时，钾具有降血压作用。 钾缺乏可引起心跳不规律和加速、心电图异常、肌肉衰弱和烦躁，最后导致心跳停止。 一、实验组饲料的选择： 由于五谷杂粮中含有大量的钾，因此在制备日粮型饲料时很难导致钾缺乏，使用
饲料原料需要检测哪些项目
饲料原料最基本项目就是：水分、灰分、粗蛋白、粗脂肪、粗纤维。成品饲料：水分、灰分、粗蛋白、粗脂肪、磷、钙。还有些项目是部分原料必检的，或者抽检：真蛋白、脲酶活性、新鲜度、盐分、挥发性盐基氮、酸价、过氧化值、丙二醛、霉菌毒素等等
基于ASM模型的出水水质预测机理模型
为了推动和规范活性污泥模型的发展，国际水协会(International Water Association, IWA)于1983年组织南非、日本、美国、丹麦、荷兰五国专家成立活性污泥通用模型国际研究小组，致力于新的活性污泥数学模型的开发，并于1987年、1995年和1999年陆续推 出了3个ASM
DeepMind－AI模型预测天气又快又好
近日一项发表于《自然》的研究报道了谷歌DeepMind开发的首个天气预测人工智能（AI）模型——GenCast。该模型比目前运行中的最佳中期预报系统——欧洲中期天气预报中心的集合预报（ENS）更精准。GenCast在8分钟内就能完成15天的预测，而目前的预测程序需要几个小时。据介绍，包括ENS在内的
换个模型预测气候变化
《自然—气候变化》11月23日发表的多模型分析，依据2030年前后的减排措施预测了气候场景，发现即使最乐观的场景也不足以将全球变暖限制在2°C以内。这个前瞻性建模方法与传统“倒序”设想不同，后者聚焦于预先规定的气候目标并描述如何实现这些目标。大多数气候模型聚焦于一种被称为“倒序推演”的概念，其中目标
非常规饲料原料的合理利用
由于非常规饲料原料具有多方面的局限性，在使用时要注意根据各种饲料原料的实际情况进行适当的处理和调整。在使用时，要注意到它的营养特性，抗营养成分，物理特性以及经济价值等。合理使用非常规饲料原料，必须考虑如下措施，提高它的营养价值和饲料效率。1、饲料酶制剂具有调整含有非常规饲料原料日粮的整体营养价值的作
非常规能量饲料原料的利用
非常规能量饲料使用注意事项： 1、注意能量平衡，替代玉米时一般的能量浓度不高，必要时使用油脂饲料。 2、多数含有一种或多种抗营养因子，尤其是非淀粉多糖和植酸，使用酶制剂(聚糖酶、植酸酶等)有一定的作用。 3、非常规能量饲料原料几乎都不会有叶黄素，在考虑色素的肉鸡日粮中替代玉米时注意补充色素添加
非常规饲料原料的使用原则
非常规饲料原料是指在配方中较少使用、或者对营养特性和饲用价值了解较少的那些饲料原料。非常规饲料原料是一个相对的概念，不同地域不同畜禽日粮所使用的饲料原料是不同的，在某一地区或某一日粮是非常规饲料原料，在另一地区或另一种日粮中可能是常规饲料原料。非常规饲料原料是区别于传统日粮习惯使用的原料或典型配方所
新模型精准预测土壤“碳排放”
记者从天津大学获悉，日前，该校地科院晏智锋副教授与联合西北太平洋国家实验室—马里兰大学联合全球气候变化研究所合作，在土壤异养呼吸过程模型构建与应用上取得新进展，首次建立了可精准监测土壤“碳排放”的过程模型系统，该系统可更加精准地预报土壤异养呼吸对大气环境的影响。 土壤中的微生物、作物根系和土壤动物
新模型精准预测土壤“碳排放”
从天津大学获悉，日前，该校地科院晏智锋副教授与联合西北太平洋国家实验室—马里兰大学联合全球气候变化研究所合作，在土壤异养呼吸过程模型构建与应用上取得新进展，首次建立了可精准监测土壤“碳排放”的过程模型系统，该系统可更加精准地预报土壤异养呼吸对大气环境的影响。 土壤中的微生物、作物根系和土壤动物
非常规能量饲料原料的利用介绍
非常规能量饲料使用注意事项： 1、注意能量平衡，替代玉米时一般的能量浓度不高，必要时使用油脂饲料。 2、多数含有一种或多种抗营养因子，尤其是非淀粉多糖和植酸，使用酶制剂(聚糖酶、植酸酶等)有一定的作用。 3、非常规能量饲料原料几乎都不会有叶黄素，在考虑色素的肉鸡日粮中替代玉米时注意补充色素添加
中粮免费提供饲料及原料霉菌毒素检测
“由于养殖户使用粉料的也不在少数，中粮将在肇庆畜博会上提供饲料及饲料原料霉菌毒素的现场检测服务。”此外，中粮集团负责人表示，中粮还将现在提供饲养管理现场指导、疾病诊断、B超监测、规模化猪场血清检测等技术预约服务。 5月14-15日，肇庆畜牧博览会将在肇庆市鼎湖区莲花镇隆重召开。作为一个饲料、动
开发出新型预测模型来预测HIV疗法的效果
艾滋病毒非常可怕，尤其是其自身非常好的自适应性，如果HIV对于某一个靶点药物产生了变异，那么就变相宣布了此疗法的失败。为了尽量降低HIV的防御机制，医生们会使用许多种药物联合的方法来治疗患者，这种方法就可以使得病毒对特定药物耐受之前经历相当长的变异过程。 近日，刊登在国际杂志PLoS Co
如何使用生态模型中逻辑斯蒂增长模型进行预测？
使用逻辑斯蒂增长模型进行预测可以按照以下步骤进行： **一、确定模型形式** 逻辑斯蒂增长模型的一般形式为： \(P(t)=\frac{K}{1 + ae^{-bt}}\) 其中，\(P(t)\)表示在时间\(t\)时的预测值（如种群数量、市场需求等），\(K\)是环境容纳量（最
欧洲夏季将比模型预测的更炎热
欧洲的酷夏和热浪将比人们担心的更加闷热。一项在近日举行的欧洲地球科学联盟大会上发布的研究表明，行政管理者所依赖的区域气候模型严重低估了夏季的炎热情况，因为它们没有考虑到空气污染减少带来更强烈的阳光。2023年7月，在希腊雅典，女子用瓶装水降温。图片来源：Louisa Gouliamaki/AFP/G
Science：谷歌AI新模型预测天气快又准
原文地址：http://news.sciencenet.cn/htmlnews/2023/11/512459.shtm编译 ｜ 辛雨 图片来源：Carlos Munoz Yague 人工智能（AI）公司Google DeepMind开发的机器学习模型GraphCast，在“3至
AI新模型快速预测材料光学性质
未来的中央处理器（艺术图）。图片来源：美国趣味工程网站科技日报讯 （记者刘霞）据美国趣味工程网站近日报道，日本东北大学和美国麻省理工学院科学家，成功开发出一款新人工智能（AI）模型GNNOpt。该模型能以与量子模拟相同的精度预测材料的光学性质，但速度能快100万倍。研究团队表示，这一重要进展有望加速
流感疫情多严重？这个模型来预测
最近，身边感冒的人突然多了起来，提示我们季节性流感又来了。流感，似乎伴随着人类的历史，有时严重，有时轻微。芝加哥大学的研究人员通过研究流感病毒如何演化，可以更好地预测未来的流感有多严重。这项成果近日发表在《Science Translational Medicine》上。 季节性流感每年会造
浅析今年全球饲料原料霉菌毒素的检出率
For its latest World Mycotoxin Survey, Biomin conducted more than 33,000 analyses on 8,452 finished feed and raw commodity samples from 63 countri
近红外光谱怎样检测饲料原料蛋白的
现在有很多蛋白快速检测仪就是使用近红外光谱检测蛋白的，不过饲料原料的细度对近红外检测蛋白有显著影响，所以饲料原料在检测前最好粉碎细度40目以上检测结果才比较准确。
非常规动物蛋白饲料原料的利用
非常规动物蛋白饲料原料使用注意事项： 1、蛋白质含量很高，但蛋白质质量较低，缺乏重要的限制性氨基酸，要注意氨基酸的补充和平衡。 2、特别容易****变质，产生沙门氏菌或大肠杆菌污染问题。 3、一般脂肪含量较高，注意补充抗氧化剂。 4、掺假掺杂情况严重。(一)虾粉、虾壳粉、蟹粉、蟹壳粉 1、
非常规饲料原料的一般特点
非常规饲料原料主要来源于农副产品和食品工业副产品，是重要的饲料资源。按照·它们的营养特性，主要分为非常规能量饲料原料，非常规植物蛋白饲料原料，非常规动物蛋白饲料原料和食品工业副产品等四大类。非常规饲料原料来源广泛，成分复杂，它们约共同特点主要包括如下几个方面：1、与相应的常规饲料原料比较，一般的非常
构建生长育肥猪常用能量饲料营养价值评测模型
原文地址：http://news.sciencenet.cn/htmlnews/2023/2/494455.shtm记者2月23日从中国科学院亚热带农业生态研究所获悉，由中国工程院院士、该所首席研究员印遇龙科研团队黄瑞林研究员主持的“生长育肥猪常用能量饲料原料营养价值评定与预测方程建立”项目，已先后
生态模型中逻辑斯蒂增长模型与其他预测模型相比有哪些优缺点？
逻辑斯蒂增长模型与其他预测模型相比，有以下优点和缺点：优点：描述种群增长规律：在生物学领域，能较好地描述生物种群在资源有限环境下的增长情况，呈现出先加速增长后趋于稳定的特征，符合许多生物种群实际增长模式，如鱼类种群数量在一定水域内的变化 51626。考虑环境限制因素：相比指数增长模型等简单模型，逻辑
如何根据生态模型逻辑斯蒂增长模型预测种群数量的变化？
逻辑斯蒂增长模型的方程通常表示为： \[ \frac{dN}{dt} = rN\left(1 - \frac{N}{K}\right) \] 其中，\(N\)是种群数量，\(t\)是时间，\(r\)是种群的内禀增长率（在理想条件下的增长率），\(K\)是环境容纳量（即特定环境所能支持