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公开(公告)号：CN119564379A
公开(公告)日：2025-03-07
申请号：CN202411933840.3
申请日：2024-12-26
Applicant: 安徽省农业科学院畜牧兽医研究所 , 安徽农业大学
Abstract: 本发明涉及牛养殖技术领域，公开了牛药浴栏，包括支撑机构，支撑机构的连接有承接机构，承接机构内部设置有与支撑机构底部连接的分流驱动机构，分流驱动机构的两侧均安装有与支撑机构顶部滑动连接的侧边喷淋机构。本发明提高喷药效率和效果，尤其是能够对牛底部下侧部位进行喷药；在喷药的时候采用内侧防护隔离的方式对喷淋部件进行防护，避免牛对喷淋部件挤压碰撞损坏，并采用抵触触发方式调节喷药状态，避免喷洒的药液与防护机构碰撞而到处飞溅，即节省药液同时避免药液飞溅污染；实现对喷洒后的药液汇集回收操作，提高牛养殖安全性，降低环境污染，便于对喷洒后的药液收集操作。
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公开(公告)号：CN119257004A
公开(公告)日：2025-01-07
申请号：CN202411457953.0
申请日：2024-10-18
Applicant: 安徽省农业科学院畜牧兽医研究所 , 安徽农业大学
Abstract: 本发明涉及犊牛饲喂技术领域，公开了智能犊牛饲喂器，包括基座和设置在基座上方的安装座，基座的外部活动套设有支撑框，安装座一端的顶部固定有壳体，壳体的顶部活动套接有盖体，盖体的内壁固定有紫外线灯，壳体一侧的底部内壁固定有多个加热管，安装座远离壳体一端的两侧固定有安装板，壳体靠近安装板的一侧连接有与安装板对应的输送管。本发明可对犊牛进行饲喂，可根据犊牛体高进行适应性调控，可对饲喂器进行消毒杀菌处理，可对饲喂器内的饲粮或者药液进行加热处理，可对饲喂器的内壁进行冲洗，可对饲喂器内部的物料进行均匀的搅拌处理，工作性能高。
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公开(公告)号：CN120021558A
公开(公告)日：2025-05-23
申请号：CN202510444252.1
申请日：2025-04-10
Applicant: 安徽省农业科学院畜牧兽医研究所 , 安徽农业大学
IPC: A01J7/04
Abstract: 本发明涉及奶牛养殖领域，尤其是牛乳房护理装置，针对现有技术中的奶牛乳房护理方式效率低和劳动强度大的问题，现提出如下方案，其包括：护理机构，其包括顶板、转动连接在顶板顶部的固定管、固定在固定管顶部的护理罩、安装在护理罩内壁并与其同轴设置的多个消毒环管和按摩环管，固定管与护理罩内侧连通，消毒环管和按摩环管间隔设置，且消毒环管内圈安装有多个喷嘴，按摩环管上安装有多个可随其内部压强变化而自动伸缩的顶杆。本发明不仅可以高效率地对牛乳房部位进行全面的倾斜和消毒，而且还可以在清洗消毒的过程中不断地对牛乳房进行按压按摩，从而有助于乳腺的疏通。
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公开(公告)号：CN119410638A
公开(公告)日：2025-02-11
申请号：CN202411572952.0
申请日：2024-11-06
Applicant: 安徽省农业科学院畜牧兽医研究所 , 安徽农业大学
IPC: C12N15/113 , C12N15/12 , C12N5/10 , C07K14/47 , C12N5/071 , C12N15/85 , C12N15/87 , C12Q1/6888 , C12Q1/6851 , G01N33/68 , C12Q1/66 , C12N15/11 , A61K31/7105 , A61P15/08 , A61P5/30 , A61P5/34
Abstract: 本发明涉及分子生物技术领域，具体公开了miR‑615在卵巢颗粒细胞中的应用。miR‑615在如下任一项的应用：制备促进卵巢颗粒细胞活力和/或增殖的产品；制备促进雌二醇和/或孕酮生成的产品；制备促进3β‑HSD和/或StAR基因表达的产品；制备抑制ACSL4基因表达的产品；制备竞争性结合lnc‑GAM的产品。本发明以猪卵巢颗粒细胞为材料，利用基因过表达和干扰技术，在猪卵巢颗粒细胞中上调或下调lnc‑GAM—miR‑615/ACSL4调控轴的表达水平，通过检测细胞增殖活性、激素分泌水平和凋亡基因的表达，结合双荧光素酶报告基因试验，探究lnc‑GAM介导对猪卵巢颗粒细胞凋亡的调控作用。
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公开(公告)号：CN119235494A
公开(公告)日：2025-01-03
申请号：CN202411498800.0
申请日：2024-10-25
Applicant: 安徽省农业科学院畜牧兽医研究所 , 安徽农业大学
IPC: A61D3/00
Abstract: 本发明涉及牛保定设备技术领域，公开了一种适应性好的牛保定架，包括框架，所述框架底端安装有移动轮，所述框架为两端开口设置；还包括框架内壁两侧对称固定连接有垂直板，且垂直板内垂直滑动连接有顶板；头部固定机构，所述头部固定机构设置于框架一侧，包括两组滑动组件，每组滑动组件包括一个底杆和一个顶杆，所述顶杆底端固定连接有滑板，所述滑板底端与所述底杆内壁垂直滑动连接。本发明利用与对应品种的牛群的生长规律进行定制的设备，可以对同一品种的牛群进行体型上的适应变化，并进行对牛头、牛腿以及牛尾进行同步的限位固定，并在顶端液压杆一以及底端液压杆二的支撑下，可以更好地对牛进行限位固定，提高设备的保定效率和效果。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119888627A
公开(公告)日：2025-04-25
申请号：CN202510354707.0
申请日：2025-03-25
Applicant: 安徽省农业科学院畜牧兽医研究所
IPC: G06V20/52 , G06V10/10 , G06V10/20 , G06V10/40 , G06V10/54 , G06V10/56 , G06V10/80 , G06V20/10 , G01N21/84
Abstract: 本发明涉及机器视觉技术领域，揭露了一种基于机器视觉的田菁生长状态实时监测系统及方法，该系统包括田菁分布式生长树生成模块、田菁时间序列图像生成模块、多模态植株特征提取模块、全局生长状态分析模块及实时生长状态监测模块，对田菁生长区域双重划分得到分布式生长树，提取叶节点对应区域；按照角度采集多模态图像并生成时间序列图像；根据时间序列图像重建植株图像，提取植株重建图像的多模态特征；根据多模态特征分析局部生长状态，并根据局部生长状态确定全局状态；通过局部生长状态及全局生长状态动态生成监测策略，实现田菁生长区域实时动态监测。本发明可以提高植物生长状态监测时的精确度。
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公开(公告)号：CN118485731A
公开(公告)日：2024-08-13
申请号：CN202410651131.X
申请日：2024-05-24
Applicant: 安徽省农业科学院畜牧兽医研究所
Abstract: 本发明公开了一种基于色卡标定的牛肉肉色检测方法，包括以下步骤：在样本旁边放置标准比色卡，从样本正上方进行拍照，要求能够同时拍到色卡和样本，然后标定拍摄到的色卡图像的颜色，将图像中的色卡Lab色值作为自变量，已知的色卡真实Lab色值作为因变量构建函数，最后选定样本需要测定肉色的区域，将该区域所有像素点的Lab色值代入函数求得所有像素点的真实Lab色值，然后构建该区域所有像素点的真实Lab色值的直方图，以分布最大所对应的值为选定区域的肉色的Lab色值。本发明的方法测定条件比较宽泛，在普通自然的环境光下，无需多次采样，采用普通的设备就可以实现，且测定结果真实可靠，不受环境光的影响。
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公开(公告)号：CN116472970A
公开(公告)日：2023-07-25
申请号：CN202310412099.5
申请日：2023-04-18
Applicant: 安徽省农业科学院畜牧兽医研究所
Abstract: 本发明涉及肉牛养殖技术领域，公开了一种肉牛养殖用体重智能分群系统，包括牛舍和开设在牛舍的区分通道，区分通道的一侧设有开设在牛舍的栏舍一，区分通道的另一侧设有开设在牛舍的栏舍二，牛舍内设有连通组件，牛舍的外侧设有与区分通道连通的踏板，踏板的内部滑动连接有称重板，踏板的内壁固定有重量传感器，称重板的底部开设有容纳槽，重量传感器的感应端滑动在容纳槽的内部。本发明可快速的对肉牛进行称重，且可对称重后的肉牛进行分区管理，且可引导肉牛进入相应的腔室，工作性能高，使用方便。
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公开(公告)号：CN109903282B
公开(公告)日：2023-06-09
申请号：CN201910151420.2
申请日：2019-02-28
Applicant: 安徽省农业科学院畜牧兽医研究所
IPC: G06T7/00 , G06V20/69 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/0475 , G06N3/094
Abstract: 本发明公开了一种细胞计数方法、系统、装置和存储介质。所述方法包括将待计数细胞图像输入到深度学习网络中，返回所述深度学习网络输出的细胞计数值等步骤，所述深度学习网络经过使用训练数据集进行的训练。本发明使用卷积神经网络来对待计数细胞图像进行处理，可以避免待计数细胞图像中的细胞出现的相互粘连和遮挡等情况产生的干扰，从而准确快速地输出细胞计数值。所使用的卷积神经网络所用的训练数据集的一部分是通过生成式对抗网络生成的，可以避免完全依靠人工标记来建立训练数据集导致的效率低下和数据集规模过小造成训练效果不佳的缺点，使得卷积神经网络可以得到良好的训练，具有较高的识别准确度。本发明广泛应用于图像识别技术领域。
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公开(公告)号：CN111613273A
公开(公告)日：2020-09-01
申请号：CN202010277398.9
申请日：2020-04-10
Applicant: 安徽省农业科学院畜牧兽医研究所
Abstract: 本发明公开了一种模型训练方法、蛋白质相互作用预测方法、装置和存储介质。模型训练方法包括获取由第一描述信息、第二描述信息和标签信息组成的训练数据，使用训练数据执行至少一次迭代操作，直至所述人工智能模型的损失函数满足收敛条件等步骤。通过对人工智能模型进行训练，可以使得人工智能模型具有获取不同蛋白质的序列信息之间相似性的能力，由于根据序列信息相似性来判断两种蛋白质之间是否能够发生相互作用，更符合蛋白质相互作用的机理，训练所得的人工智能模型能够准确地预测两种蛋白质之间是否能够发生相互作用，将人工智能模型用于预测蛋白质之间能否发生相互作用时，能够达到较高的准确率。本发明广泛应用于计算机技术领域。
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