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郭凯军

作品数：64 被引量：172H指数：8
供职机构：北京农学院更多>>
发文基金：北京市属高等学校高层次人才引进与培养计划北京市教育委员会科技发展计划面上项目国家自然科学基金更多>>
相关领域：农业科学经济管理轻工技术与工程文化科学更多>>

合作作者

文献类型

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领域

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主题

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  • 4篇奶牛生产
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  • 3篇饲料成本

机构

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作者

  • 64篇郭凯军
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传媒

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  • 2篇中国食品学报
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  • 1篇畜牧与兽医
  • 1篇草业科学
  • 1篇中国饲料
  • 1篇中国农学通报
  • 1篇中国畜牧兽医
  • 1篇现代农业科技
  • 1篇中国牛业科学
  • 1篇成才之路
  • 1篇教育教学论坛
  • 1篇中国畜牧业
  • 1篇现代畜牧科技

年份

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  • 6篇2012
  • 2篇2011
  • 3篇2010
  • 1篇2009
  • 2篇2008
共 64 条 记 录，以下是 1-10
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排序方式：
爱尔兰奶牛场产奶量记录方法的挑战与机遇:测定日产奶和奶罐样品比较
2024年
[目的]探索和量化在爱尔兰商业奶牛场测定日、与奶罐样品的乳脂率和乳蛋白率的差异。[方法]数据来自2021年2841个畜群的5742次产奶量记录,奶罐样品与测定日记录在同一天进行。检测日奶样乳脂率和乳蛋白率使用ICAR批准的上午或下午交替采集奶样的预测方程来评估。[结果]测定日与奶罐样品的乳脂率和乳蛋白率之间的Pearson相关系数分别为0.82和0.96。这些相关性对应于乳脂率和乳蛋白率的平均差异为0.1%和0.01%,测定日产奶量记录显示两种测量值均较低。使用EDIY(自动采集测试样本的电子自制仪表)和Non-EDIY(由牛奶记录员手动采集测试样品)两种设备测定的牛群乳脂率相关性分别为0.87和0.72。测定日产奶量较高的畜群表现出较低的乳脂率相关性。同样,在产奶高峰季节采集的奶样与非高峰季节采集的奶样相比,乳脂率差异更大。[结论]与奶罐奶样相比,在测定日产奶量记录报告中,乳脂率变化较大。这种变化的程度受产奶量、季节、记录设备或者这3个因素的综合影响。
李胜楠(编译)郭凯军
关键词：奶牛场奶牛
一种能够提高畜禽生产性能的饲料添加剂
本发明公开了一种能够提高畜禽生产性能的饲料添加剂，该添加剂中各组分按以下重量配比：5‑20％白柳、5‑20％绣线菊、5‑20％余甘子、5‑20％圣罗勒、5‑20％睡茄、10‑30％姜黄、10‑30％板栗总苞和30‑40％...
郭凯军李复煌邢凯
文献传递
数字牧场助手:奶牛场可持续性、效率及环境影响的评估工具
2024年
为减少奥地利养牛业对环境的影响并提高牧场可持续性,必须针对性地提出建议措施。然而,只有在掌握各牧场的有效关键数据和具体措施的潜力信息后,才能提供这类建议。为此,具有代表性和可比性的关键数据与基准不可或缺。本文通过与研究机构、牧场主代表、记录机构、咨询机构、乳品加工和销售机构的代表合作,确定了详细的需求。为减少数据记录的工作量,在一些具有国际可比性的特定牧场指标上,应尽可能多地运用预先收集的数据来评估牧场的可持续性。这些数据源于中央牛群数据库并与其他官方及相关数据相连,如牧场的土地使用情况(来源于综合管理和控制系统,IACS)或经济参数。现有数据与农场原始数据相互补充。依据环境相关的生命周期评估(LCA)工具计算8项综合指标,涵盖全球变暖、饲料-粮食竞争、氨排放、累积能量需求、生物多样性等内容,并辅以动物健康和经济方面的关键数据进行分析。分析的指标单位为每公斤牛奶、每公顷土地面积或每个农场。本文对收集数据进行敏感性分析和准确性分析,避免因部分农场数据记录减少而引起变化。目前,运用一个数据收集模型对代表不同环境条件和生产系统的200个奶牛场进行分析,并在此基础上,设计出对用户友好的数字农场助手最终版本,以供日常使用。
汪俊彦(编译)郭凯军
关键词：温室气体排放碳足迹
从农场到餐桌的科学:以实现未来弹性生产的乳业数据挖掘
2024年
自动挤奶系统(AMS)和精确畜牧业(PLF)系统提供的大量多维度数据,有助于探索现实世界的抗逆性状和可持续农业战略。AMS自20世纪90年代在荷兰问世以来,在北欧地区的应用日益广泛,由机器人收集的牛奶总量约占总产量的1/3。北欧地区主要品牌的牧场管理系统(FMS)仅能报告当前数据,未能涵盖对研究牛群遗传、行为和环境至关重要的历史信息。本研究介绍了瑞典农业科学大学(SLU)的奶牛数据基础设施——SLU Gigacow系统,该系统从某些瑞典农场收集数据。每个农场的FMS每晚向SLU Gigacow发送报告,该系统统一记录并将数据收集到中央数据库。收集的记录包括数千头奶牛的挤奶统计数据、健康事件、交易数据和SNP基因型,研究人员可通过结构化查询语言(SQL)或R语言查询并访问这些记录。SLU Gigacow还整合了来自瑞典全国奶牛登记处的数据,包括参与农场奶牛的系谱信息和牛群转移情况。SLU Gigacow的纵向观察(首批数据收集于2020年)将基因型、表型和动物福利联系起来,旨在加快乳业科学试点研究,并提供一个活跃于商业环境的奶牛大数据集。用Python 3(比弗顿,美国)数据收集编写软件可从多个版本的DeLaval DelPro(帝波罗公司推出的一款牧场管理软件系统)收集数据模块,并扩展到任何具有图形用户界面的FMS,且在大多数客户的操作系统运行。使用SSIS,即SQL Server集成服务协调解决语言、FMS版本的差异后,数据被存储在SLU Gigacow维护的数据库中,使用SSIS。通过与瑞典乌普萨拉的瓦克萨瑞典公司(Växa Sverige AB)达成协议,参与农民可使用由荷兰阿姆斯特丹生产的包含45K EUROG MD微珠芯片,对大量动物进行基因分型。目前,该数据库包含17000余头牛、300余万次挤奶、2969个SNP基因型的信息。交叉参考数据可用于各种目的,包括应激反应和抗逆性状研究。虽然SLU Gigacow旨在从瑞典农场收集数�
王蕾郭凯军
关键词：大数据抗逆性状
奶牛酸中毒相关行为模式的智慧识别
2024年
[目的]对于高产奶牛来说,酸中毒是关乎健康和福利的重要问题,在确诊酸中毒前几天,其反刍行为就会受到影响。因此,奶牛的行为模式有望成为发现其早期酸中毒的关键指标。然而,目前行为模式分析在预测酸中毒方面的发展还有很大空间。健康奶牛在酸中毒发作前数周或数月的行为模式可作为该病的危险因素来考量。确定酸中毒奶牛相较于健康奶牛是否表现出与该病相关的特定早期行为模式。[方法]研究在两个西班牙商业农场和两个意大利商业农场展开,通过使用加速度计项圈,对奶牛从产犊到酸中毒前15天的每日站立、躺卧、行走、反刍、进食时间进行详细记录。酸中毒组(n=10)为泌乳期间经两国兽医的诊断发生酸中毒的奶牛,酸中毒是由两国兽医记录诊断的。在西班牙农场,酸中毒病例还通过瘤胃pH探测胶囊来进一步确认(当一头奶牛瘤胃pH值低于5.6且持续至少50 min/d时被确认患有酸中毒)。之后,建立对照组,选取胎次和泌乳期与酸中毒组奶牛相同的健康奶牛(n=10),两组奶牛在酸中毒诊断前的日产奶量相近。采用方差分析法,对每头奶牛的所有行为数据进行群体效应的评估,分析它们在酸中毒与健康状态下所有行为(站立、躺卧、行走、反刍、进食时间)的截距和回归曲线斜率差异。[结果]两组奶牛在反刍、躺卧和进食持续时间的截距和回归曲线斜率有显著差异。酸中毒组奶牛相比对照组在发作前85天躺卧时间(10.55 h/d vs 10.22 h/d)、进食时间(3.55 h/d vs 3.41 h/d)更长(P<0.001)。与对照组相比,酸中毒奶牛在发作前115天的反刍时长较长(7.73 h/d vs 6.86 h/d),但在发作前35天较短(7.33 h/d vs 7.81 h/d)。此外,酸中毒前反刍时长随时间变化的趋势也不同,酸中毒组奶牛的回归曲线斜率系数更低(P<0.001)。[结论]患酸中毒的奶牛可能在发作前数月就表现出不同的行为模式(如反刍�
张雯晶(编译)郭凯军
关键词：奶牛酸中毒
利用自动数据交换技术优化饲料效率的研究
2024年
以正确和最佳方式喂养奶牛正面临越来越大的挑战:一是公众越来越关注氮磷排放对环境的影响;二是在气候挑战方面,总体的目标是减少碳足迹;三是随着遗传选育技术的应用,奶牛对日粮营养成分的要求也相应提高。为应对这些挑战,奶农需应用关于奶牛营养的最新知识,密切监控投入端和产出端。投入端包括监测每种饲料数量、质量,包括营养成分含量;产出端监测奶牛的表现,即产奶量、体重增加/减少。多年来,丹麦SEGES创新公司与饲料设备制造商、乳品厂、牛奶记录和实验室等利益相关者合作,致力于解决这些问题。首先,该公司采用手动生成的数据监测投入端和产出端。此外,还与其他北欧国家联合开发动态饲料评估系统NorFor,用于优化日粮配方、评估饲喂效果。应用该系统的挑战在于,手动监控耗费大量人力,且仅能提供特定日期的情况,无法涵盖每日数据全貌。为克服该挑战,公司致力于实现喂料设备数据的自动记录和传输功能。目前,完整数据链已运行,来自仓库、实验室、饲养设备、奶牛场的数据可自动传输到丹麦的中央数据库。该系统利用数据自动计算每日效率,包括营养参数及各种关键数据。养殖者和顾问可参考不同类型的报告评估饲喂模式,以实现奶牛的最佳生产性能、最小化气候影响并提升经济效益。
解妙妙(编译)郭凯军
关键词：饲料效率数据交换数据传输自动化
基于自动摄像机与人工智能的奶牛跛行检测技术描述性评价
2024年
[目的]通过评估基于自动摄像机(AUTO)的平均每周运动能力评分与奶牛首次出现病变的关系,探讨基于AUTO的运动能力评分是否可更早检测出奶牛首次出现跛行。[方法]自2022年4—12月,收集单个农场2982头奶牛的AUTO评分数据,包括奶牛ID、日期、时间和移动评分(0~100分)。根据牧场历史记录中2204头奶牛的牛蹄病变数据,确定其病史和诊断日期。为消除慢性跛行的影响,研究重点关注无跛行史的奶牛,分为两类:首次确诊病变的奶牛(LESION)和修蹄师已检查但未确诊的奶牛(TRIM)。确诊病变类别是根据修蹄时间进行诊断的,在干奶后7天内(DOT),或根据农场工作人员观察和修蹄建议随机(RT)进行。个体AUTO评分汇总为每周移动平均分。所有评分均以中位数(IQR)报告。按病变类型对LESION奶牛进行比较。[结果]DOT组(n=60)的病变类型:93%为TRIM、3.3%为趾溃疡(TOE),1.7%为白线病(WLD),1.7%为蹄底溃疡(SU)。RT组(n=239)的病变类型:63%为TRIM,17%为蹄叶炎(DD),7.5%为蹄底溃疡(SU),7.1%为白线病(WLD),4.2%为腐蹄病(FR),4.2%为趾溃疡(TOE)。RT组在前4周,LESION中位数评分(37.6[18.3])与TRIM(38.5[13.7])相似;在前1周,LESION中位数评分(41.1[17.5])高于TRIM(39.2[15.5])。DOT组在4周前,LESION中位数评分(59.2[2.1])高于TRIM(40.0[9.9]),这种模式一直持续到1周前。4周前,FR的评分最高(47.3[22.9]),随后分别是SU(42.8[19.0])、WLD(41.2[13.5])和DD(35.0[14.1])。1周前,FR(57.1[11.5])、SU(44.5[12.4])、WLD(44.3[26.8])和DD(39.5[10.6])的评分提高。[结论]AUTO评分或有助于早期识别某些病变。然而,不同奶牛个体和发病周数之间的差异性是一个有待解决的挑战。
刘野(编译)郭凯军
关键词：人工智能奶牛
评估从干奶到产犊的体况评分动态对荷斯坦奶牛泌乳早期疾病发病率的影响
2024年
[目的]通过图像技术自动生成体况评分(BCS)的系统能够以高效且无应激的方式对奶牛的体能储备进行每日评估,并生成客观信息。高频BCS数据可用于分析特定的关注点,并在必要时快速调整饲养管理方式。本研究的目的是评估高产荷斯坦奶牛群体从干奶到产犊时的BCS动态与泌乳早期疾病之间的关联。使用2019年4月—2022年1月在美国科罗拉多州一家商业奶牛场产犊的7626头荷斯坦牛的12042次泌乳中收集的数据完成回顾性观察性研究。[方法]选择干奶(BCSdry)和产犊(BCScalv)奶牛由BCS相机(DeLavalInternationalAB,瑞典Tumba)生成间隔0.1的评分,随后分别针对初产牛和经产牛进行四分位数分类(Q1=最低BCS)。从干奶时到产犊时的BCS变化计算为BCScalv-BCSdry,并分配到四分位数类别,其中Q1被视为损失最大的25%的奶牛。奶牛被归类为健康(HLT;无健康事件)或产后60天内至少受一种健康疾病影响(SCK)。健康问题包括繁殖问题(胎衣不下、子宫炎和子宫囊肿),代谢问题(临床低钙血症、亚临床酮病和左侧真胃移位)和其他问题(跛行、临床乳房炎、消化问题、受伤和肺炎)。[结果]HLT与SCK之间的平均(SE)BCSdry为3.38(0.004)与3.42(0.004)(P<0.0001),而BCScalv为3.30(0.003)与3.33(0.003)(P<0.0001)。HLT与SCK之间的平均BCS在干奶时和产犊时之间的差异为-0.088(0.004)与-0.11(0.005)(P=0.008)。逻辑回归分析表明,相对于BCS值最高的类别(Q4),BCS值较低的干奶牛患病几率(95%CI)较低:Q1=0.78(0.65~0.94);Q2=0.75(0.62~0.90);Q3=0.79(0.65~0.96)。相反,BCScalv类别与泌乳早期疾病无关(P=0.48)。从干奶时到产犊时BCS降低与随后的疾病有关,BCS上升的奶牛(Q4)相比,BCS下降较多(Q1和Q2)的奶牛患病几率更高:Q1=1.32(1.11~1.58)和Q2=1.35(1.14~1.61)。[结论]干奶时BCS以及干奶时至产犊时BCS的显著下降对早期泌乳期疾病的发生有显著影响。
李胜楠(编译)郭凯军
关键词：体况评分健康
动物健康和福利传感器数据:现状和未来应用
2024年
测量个体动物行为、生理参数的传感器技术越来越多用于奶牛场,以提高繁殖能力和健康管理。这些技术在每头牛的水平上产生了大量高分辨率的数据,因此对使用这些数据的兴趣超出了对牛群管理。这项研究属于ICAR的Brian Wickham青年交流计划(BWPEX),采访ICAR5个成员组织、研究机构,以深入了解传感器数据超出预期用途的使用带来好处和挑战。本次采访话题有:使用传感器数据的最大潜力,特别是对于受访组织;传感器数据目前在受访组织如何使用,以及计划在未来使用;存在哪些挑战以及如何克服这些挑战;传感器数据如何用于改善动物健康、福利以及育种;传感器数据对未来奶业的重要性。本次访谈合作人员都认为传感器数据在牛群管理之外有巨大潜力,并有兴趣在他们组织中使用它。然而,关于大家已经认同的几个挑战,尽管存在克服这些挑战的想法,但最终得出的结论是,基于传感器数据的第三方应用程序或其他产品的开发尚未准备好。本次采访还提及如何应用这些数据提高动物健康、福利和育种,大家一致认为这些数据未来对奶业发挥重要作用。
徐源(编译)郭凯军
关键词：奶牛传感器数据育种访谈
意大利奶水牛的发展经验及启示
2016年
水牛奶干物质含量高，乳脂、乳蛋白含量是荷斯坦牛奶的2倍左右；钙、铁、磷、维生素A、维生素E等含量非常丰富，其过氧化物还原酶活力是荷斯坦牛奶的2—4倍，还富含乳球蛋白。其乳制品独具特色，可软化血管和延年益寿，被认为是世界上最有益人体健康的奶类产品，具有“奶中之王”的美称。水牛肉蛋白含量高，脂肪和胆固醇含量低，富含各种矿物质元素，是国际上最具竞争力的农产品之一。
郭凯军
关键词：奶水牛乳蛋白含量干物质含量胆固醇含量矿物质元素水牛奶
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