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广南县牛规模化饲养疫(疾)病防控措施
1
作者
廖志颖
《云南农业科技》
2025年第2期115-117,共3页
近年来,广南县畜牧业得到稳步发展,养殖方式由原来的传统散养向规模化养殖转变。由于部分养殖场设施、设备简陋、饲养密度过大、饲料营养不均和异地引牛等问题,导致规模化养殖场疫(疾)病时有发生,严重影响了养牛业的健康发展,在很大程...
近年来,广南县畜牧业得到稳步发展,养殖方式由原来的传统散养向规模化养殖转变。由于部分养殖场设施、设备简陋、饲养密度过大、饲料营养不均和异地引牛等问题,导致规模化养殖场疫(疾)病时有发生,严重影响了养牛业的健康发展,在很大程度上制约了规模化养殖业的健康发展,给肉食品安全带来隐患,同时也不同程度地给业主带来了不必要的经济损失。为了有效地控制牛疫(疾)病的发生,根据多年的实践对规模化养牛场中的常发疾病、传染病浅析防控措施,以供广大养牛业主参考。
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关键词
养牛
规模养殖
疫病
防控措施
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职称材料
基于MultiRes-Unet神经网络的三维断层识别研究
被引量：
1
2
作者
李泽伟
朱培民
+3 位作者
张昊
廖志颖
李广超
郑浩然
《石油物探》
CSCD
北大核心
2024年第1期91-103,共13页
三维地震数据中的断层规模从米级到千米级不等,断距从米级到数十米级不等。断层通常表现为同相轴错断、突然增减、消失或扭曲等显著地震响应特征。断层在三维地震数据体中占的体积比例很小,使得利用常规断层识别方法得到的断层识别结果...
三维地震数据中的断层规模从米级到千米级不等,断距从米级到数十米级不等。断层通常表现为同相轴错断、突然增减、消失或扭曲等显著地震响应特征。断层在三维地震数据体中占的体积比例很小,使得利用常规断层识别方法得到的断层识别结果存在不连续、识别率低等问题。针对断层的多分辨率特征,充分考虑了断层点或线在整个地震数据的占比小等特点,提出了一种三维神经网络MultiRes-Unet3D断层识别方法,该方法在网络学习过程中使用加权交叉熵损失函数解决了普通交叉熵损失函数不同项之间的平衡问题,使得神经网络具有了较为可靠的断层识别能力。首先,利用正演模拟方法生成三维合成地震数据集和断层标签,然后基于Tensorflow搭建、训练与测试MultiRes-Unet3D神经网络,再将训练好的网络模型迁移到实际三维地震数据的断层识别中。该神经网络断层识别方法在实际地震数据中的应用表明,断层识别结果空间连续性好,识别结果客观,断层边界更为准确,网络模型泛化性能良好,适用于具有不同断层构造特征的实际地震数据,节约了断层解释的时间成本与人工成本。
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关键词
地震资料解释
断层识别
深度学习
Tensorflow
MultiRes-Unet3D
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职称材料
题名
广南县牛规模化饲养疫(疾)病防控措施
1
作者
廖志颖
机构
广南县旧莫乡综合保障和技术服务中心
出处
《云南农业科技》
2025年第2期115-117,共3页
文摘
近年来,广南县畜牧业得到稳步发展,养殖方式由原来的传统散养向规模化养殖转变。由于部分养殖场设施、设备简陋、饲养密度过大、饲料营养不均和异地引牛等问题,导致规模化养殖场疫(疾)病时有发生,严重影响了养牛业的健康发展,在很大程度上制约了规模化养殖业的健康发展,给肉食品安全带来隐患,同时也不同程度地给业主带来了不必要的经济损失。为了有效地控制牛疫(疾)病的发生,根据多年的实践对规模化养牛场中的常发疾病、传染病浅析防控措施,以供广大养牛业主参考。
关键词
养牛
规模养殖
疫病
防控措施
分类号
S823.4 [农业科学—畜牧学]
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职称材料
题名
基于MultiRes-Unet神经网络的三维断层识别研究
被引量：
1
2
作者
李泽伟
朱培民
张昊
廖志颖
李广超
郑浩然
机构
中国地质大学(武汉)地球物理与空间信息学院
东方地球物理勘探有限责任公司研究院
黄河勘测规划设计研究院有限公司
出处
《石油物探》
CSCD
北大核心
2024年第1期91-103,共13页
基金
国家自然科学基金项目(41774145,42074074)资助。
文摘
三维地震数据中的断层规模从米级到千米级不等,断距从米级到数十米级不等。断层通常表现为同相轴错断、突然增减、消失或扭曲等显著地震响应特征。断层在三维地震数据体中占的体积比例很小,使得利用常规断层识别方法得到的断层识别结果存在不连续、识别率低等问题。针对断层的多分辨率特征,充分考虑了断层点或线在整个地震数据的占比小等特点,提出了一种三维神经网络MultiRes-Unet3D断层识别方法,该方法在网络学习过程中使用加权交叉熵损失函数解决了普通交叉熵损失函数不同项之间的平衡问题,使得神经网络具有了较为可靠的断层识别能力。首先,利用正演模拟方法生成三维合成地震数据集和断层标签,然后基于Tensorflow搭建、训练与测试MultiRes-Unet3D神经网络,再将训练好的网络模型迁移到实际三维地震数据的断层识别中。该神经网络断层识别方法在实际地震数据中的应用表明,断层识别结果空间连续性好,识别结果客观,断层边界更为准确,网络模型泛化性能良好,适用于具有不同断层构造特征的实际地震数据,节约了断层解释的时间成本与人工成本。
关键词
地震资料解释
断层识别
深度学习
Tensorflow
MultiRes-Unet3D
Keywords
seismic interpretation
fault identification
deep learning
Tensorflow
MultiRes-Unet3D
分类号
P631 [天文地球—地质矿产勘探]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
广南县牛规模化饲养疫(疾)病防控措施
廖志颖
《云南农业科技》
2025
0
在线阅读
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职称材料
2
基于MultiRes-Unet神经网络的三维断层识别研究
李泽伟
朱培民
张昊
廖志颖
李广超
郑浩然
《石油物探》
CSCD
北大核心
2024
1
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职称材料
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