摘要：为了避免大部分规模化养猪场采用的固定式畜舍建筑造成的疾病防控及生产问题,同时改善动物福利,试验设计了一种能满足猪生物学特性的组合式活动猪舍应用于生产。结果表明:该设计结构简单,易组装,冬季利用太阳能升温效果较好,在保证猪生产性能的同时显著减少了猪异常行为的发生,能满足生产要求,具有较高的应用价值。

摘要：针对目前寒区标准化奶牛舍普遍存在的有害气体排放造成的环境污染、疾病频繁发生、管理水平落后等问题,设计了一套低功耗、全自动的奶牛舍环境参数采集系统。系统采用MSP430F149超低功耗MCU,以尽可能降低系统能耗。监控中心与牛舍间利用无线收发设备传输数据和控制指令,无需专门架线,节省了人力物力,通过监控中心可实现对奶牛舍内多点空气温湿度、二氧化碳含量、氨气浓度、硫化氢浓度、光照强度等信息的查看,在奶牛舍控制箱的液晶显示屏上也可以随时观察采集的数据,同时利用彩信技术可实现远程查看牛舍内环境数据,具有低功耗、低成本和可靠性高等特点。

摘要：海兰白羽蛋育成鸡150只,按照试验设计随机分3组,每组50只,每笼5只鸡。试验鸡只被饲养在14%、17%和19%三个不同的蛋白浓度质水平条件下。从第9周到第10周这个期间试验观察鸡只的啄羽行为,同时也研究啄羽行为的细节,试验观察记录被啄鸡只的身体皮肤部位。在观察期间对皮肤损伤状况进行评分。被啄鸡只的身体皮肤损伤部位主要是尾部皮肤(42.96%)、背部皮肤(22.26%)和头部皮肤(14.09%)。育成期蛋鸡的皮肤损伤评分的总分随着蛋白浓度增加呈下降趋势,鸡只的身体只是轻微损伤。

摘要：试验将150只海兰白羽蛋鸡,按照试验设计随机分为30组,每组5只鸡,其中15组75只试验鸡只饲养在15只/m^2的饲养密度条件下,另外15组75只试验鸡只饲养在30只/m^2的饲养密度条件下,正式试验从第9周开始,至第10周结束,持续14 d。试验观察鸡只的啄羽行为,同时研究啄羽行为的细节,记录被啄鸡只的身体皮肤部位,在观察期间对皮肤损伤状况进行评分。结果显示:被啄鸡只皮肤损伤部位主要是尾部皮肤(37.90%)、背部皮肤(20.91%)和头部皮肤(16.19%);育成期蛋鸡皮肤损伤评分总分随着饲养密度增加呈增加趋势,鸡只皮肤仅轻微损伤。

摘要：大数据对社会的发展有重要的作用,对教育监控数据的分类总结能为教学过程、管理的改革提供参考。本文依据本校动物科学相关的监控数据分析,对《养羊学》课程的教学内容、教学方式进行改革,并通过分组的方式进行效果评价。改革教学组学生的课外参与度高出传统教学班级10%,课堂参与互动的明显更多,平均成绩也明显的高于传统教学组,对教师课程内容设计、教学方法等的综合评价满意度更高,学生的学习兴趣更高。

摘要：从第四周到第六周,试验选择200只海兰白羽蛋鸡雏,按照试验设计随机分为40组,每组5只鸡。试验鸡只被饲养在14%、17%和19%共3个不同的蛋白质质量分数水平条件下,研究观察鸡只啄羽、采食、寻食、趴卧、站立、走动、饮水和修饰等行为。研究发现蛋白质质量分数对育雏期蛋鸡啄羽、采食、寻食和趴卧行为的影响显著(P0.05)。随着蛋白质质量分数水平的上升,育雏期蛋鸡的趴卧行为逐渐增多,啄羽、采食、寻食、站立和走动等行为逐渐减少。

摘要：海兰白羽蛋鸡雏200只,从第4周到6周,按照实验设计随机分40组,每组5只鸡,它们被饲养在不同的光照强度(5、10、15、20lx)条件下,试验观察鸡只的啄羽行为,同时也研究啄羽行为的细节,记录被啄鸡只的身体羽毛部位以及被啄时的行为表现;在观察期间对羽毛状况进行评分。结果表明,被啄鸡只的身体羽毛损伤部位主要是尾部羽毛(37.40%)、背部羽毛(18.93%)和头部羽毛(15.39%),育雏期蛋鸡的羽毛损伤评分的总分随着光照强度的增加呈增加趋势,但对鸡只的身体只是轻微损伤。啄羽行为发生时,被啄鸡只的行为表现以趴卧行为(35.8%)、站立行为(27.4%)和采食行为(23.2%)为主。

摘要：在畜牧业经济管理课程的教学过程中,涉及很多生产决策问题,这些问题经过数学建模后都可以归结为求解最优化问题,如何方便、快速求得最优解就成了该课程的学习重点。通过畜牧业生产中饲料配方的设计,介绍了LINGO软件的应用方法和运算过程,在应用过程中充分体现了LINGO软件的优越性,适合在畜牧业经济管理课程中广泛推广与应用。

摘要：实验教学对提高学生实践动手能力具有重要作用,目前我国大多数农业院校存在实践教学资源紧张,实验教学不足以满足学生需求的问题。文章针对黑龙江八一农垦大学动物医学专业开展的实验教学改革进行了综合阐述,重点介绍了实验课程设置、课程内容调整、实验类型设计和考核方式改革等方面的一些经验与做法,同时指出了一些尚待解决的问题。在总结经验的基础上,有针对性地分析并提出了一些改革设想。

摘要：根据大庆市畜牧业发展的实际,构建了大庆市主要畜禽生产水平的指标体系,设计并建立自组织神经网络模型(SOM),对大庆市各地区的畜牧生产水平进行了聚类分析。结果表明,大庆市各地区的畜牧生产的区划分类结果符合实际,大庆市各地区的畜牧业发展水平不仅与地域资源密切相关,而且与其经济发展水平也紧密联系;同时也充分证明了自组织神经网络(SOM)模型是一种畜牧生产水平聚类分析的新方法。