一、计算机在现代畜牧业中的应用（论文文献综述）
李文凤,杨亚莉,李龙[1]（2021）在《信息技术在现代畜牧业生产中的应用和发展》文中研究指明信息技术的高速发展为现代畜牧业带来了新的机遇和创新,多种技术的交叉和融合使得畜牧业更加向信息化、数字化和智能化方向发展。介绍了现代畜牧业的发展、信息技术在各产业链环节中的应用及新技术的融合展现,探讨了畜牧业的发展方向,以期为现代畜牧业高效、健康和可持续发展提供基础支撑和理论依据。
何晓[2]（2020）在《基于3D物联网的猪场可视化管理及远程诊断系统的开发设计与实现》文中研究表明随着畜牧养殖业的快速发展,养殖业出现诸多问题。生物安全问题,生产管理问题,环境污染问题,疫病诊断与预防问题,生产溯源问题等等。由于物联网的不断发展并且逐步应用于畜牧养殖业,因此畜牧养殖业也在不断地更新,物联网技术为养殖业带来变革的新契机。基于物联网技术和3D虚拟现实技术我们开发了 3D物联网技术的猪场可视化管理与远程诊断系统。本系统具体研究如下:1.应用三维建模软件对猪场场景建模本系统首先对猪场场景进行实地采景,把猪场场景以照片和资料记录下来,通过三维建模软件CamBuilder软件对猪场场景进行建模,为猪场远程可视化管理和远程诊断提供3D模型基础,可以实现猪场场景的3D展示。从而方便快捷的管理猪场,实现猪场监控管理的智能化和远程可视化。2.应用ThingJS平台开发猪场可视化网页前端本系统通过计算机浏览ThingJS官方网站进行在线开发,开发完成后部署在网站上,使用者通过计算机浏览器就可以访问3D物联网猪场可视化前端页面。3.应用PHP+Mysq1技术开发系统后台本系统后台使用PHP脚本语言和MySQL数据库及APACHE技术组合进行web网页开发,系统架构使用ThinkPHP框架实现。本系统开发的功能包括:登录功能、猪场人员信息管理功能、猪场基本信息管理功能、猪场3D可视化页面管理功能、猪场环境数据监控功能、生产数据监控功能、猪病远程诊断功能及物联网远程控制功能。4.连接猪场物联网设备实现可视化管理和远程诊断功能本系统通过物联网感知设备（温湿度、光照强度、甲烷、氨气、硫化氢等传感器和摄像头等物）采集猪场和猪舍内数据信息,使用无线通信技术把这些数据传输到系统后台,后台进行远程监控和数据分析,实现了对猪场进出场的生物安全监控、猪场环境信息监测和预警,出现危险情况可以自动报警,实现了精准化、智能化、可视化、一体化管理。把猪场各种自动调节的设备与物联网进行连接,对猪场天窗、风机、水帘、湿帘等装置的远程控制,实现猪场生产环境的集中、远程、自动化、联动控制。随着计算机技术和通信技术的不断发展,远程疾病诊断系统也被不断地被开发出来,猪场疾病的诊断不能单靠远程猪病图片、影像、文字等资料的上传来进行初步诊断,也要结合猪场环境及猪舍环境信息以及实验室诊断技术的结合。将猪场实验室摄像头、通信工具及实验室设备通过物联网技术连接到3D物联网猪场可视化系统中,远程视频指导实验操作、实验数据传输、实验结果分析,实现了猪场的远程诊断。本系统开发完成后,在安徽省花亭湖绿色食品开发有限公司鑫湖育肥场进行测试,并把猪场的物联网设备与本系统进行连接,实现了猪场的远程可视化监控管理,后台服务端远程接收了猪场实验室猪蓝耳病病毒抗体酶联免疫吸附实验（间接法）检测的数据并进行了分析和猪场实验室猪病病原项目的数据进行了分析并反馈给猪场实现远程诊断。
刘伟[3]（2020）在《基于深度学习的牛体尺测量方法研究》文中指出近年来,随着畜牧业的发展,在畜牧业中占据重要位置的养牛行业也呈现快速发展的趋势。牛的体尺参数主要包括体高、体长、体斜长,其既能直观反映牛的生长发育状况,同时在精细化养殖中也是牛选育、肉质评价等的重要指标。传统的牛体尺测量多采用人工接触式测量,牛的应激反应大,导致测量困难、误差较大且效率低下。针对这一问题,本文提出一种基于深度学习的牛体尺参数无接触测量方法。本文提出基于深度学习的牛体尺参数测量方法,利用深度学习模型检测牛的六类特征框,实现了牛局部特征轮廓提取、体尺特征点提取、牛站姿纠偏、体尺计算等功能。本文的主要工作内容如下:制作了牛体尺特征部位图像数据集,含5000余张标注了牛、牛头、躯干、牛尻、关节及蹄等部位的图像。利用Faster RCNN算法检测图像中的体尺特征部位;利用Canny边缘检测算法在特征部位局部图像中提取边缘轮廓。对Canny边缘检测输出的边缘检测点采用最小二乘法拟合成二次曲线,得到牛特征部位光滑轮廓;在得到的边缘轮廓线上采用计算最大曲率等方法得到牛体尺测点;通过牛的四个蹄子坐标信息实现牛的站姿纠偏;结合标定参数集计算牛体尺中体高、体长和体斜长参数。通过实验验证,该方法可对牛体尺参数进行有效的测量,测量的牛体尺参数值相对误差均低于4.5%。本文研究的深度学习牛体尺测量系统能够在饲养过程中实现牛体尺参数的无接触测量。本文基于深度学习算法研究无接触式牛体尺测量问题,并对该方法提供了理论依据和实验支撑。将人工智能应用到畜牧业领域,拓展了其在该领域的发展,为牲畜的体尺参数测量提供了新途径。
景莉[4]（2020）在《信息化对现代畜牧业建设的作用和发展趋势分析》文中进行了进一步梳理随着时代的发展,社会科技水平的不断提高,信息化在各个领域都得到了一定程度的应用,但信息化在现代畜牧业中的应用还不够充分。这是人们对信息化的认知度不一样以及我国现在信息化发展的不平衡所导致的。
陆蓉,胡肄农,黄小国,谭业平,陆昌华[5]（2018）在《智能化畜禽养殖场人工智能技术的应用与展望》文中研究表明回顾国内外学者应用人工智能领域中的专家系统、机器学习、神经网络和模式识别等技术,在畜牧生产管理、动物疾病监测、屠宰机器人、机器视觉与虚拟现实、可穿戴设备、肉品生产销售预测、及畜禽产品交易平台等方面取得的诸多研究成果。借鉴畜牧业发达国家经验,展望我国智能化畜禽养殖场的人工智能技术应用的产业需求、发展前景,提出技术研究和产业应用建议:提高养殖设施和工艺水平,打好畜牧业工业化基础;加强养殖过程中数据采集和信息处理能力,打好畜牧业信息化基础;集成创新养殖场智能感知控制系统、畜禽健康监测系统、养殖机器人、畜产品收割加工机器人、自动化粪污处理系统等高端技术产品,实现智慧畜牧跨越发展目标。
刘海朝[6]（2018）在《山羊管理信息移动应用系统的设计与开发》文中研究说明随着现代信息技术、数据库技术和网络通信等相关技术的快速发展,移动管理信息系统已成为畜牧业重要的现代化支持工具,其推广应用对行业信息传播、企业宣传和技术推广等方面起着巨大的推动作用。本课题在深入调查和分析我国养羊业现状和发展趋势的基础上,结合山羊养殖的特点和要求,基于微信WEB开发工具,采用微信小程序开发语言（JavaScript、WXML和WXSS）,结合Bmob移动云端数据库,设计并开发了山羊管理信息移动应用系统并进行了应用推广。按照应用功能的不同,系统设计分为首页、交易市场、资讯发表、接口应用和个人页面5大板块,涵盖了山羊品种选择、山羊营养与饲料、疾病防治、饲养管理和应用技术推广等整个养羊环节上的关键内容。移动应用系统中的首页板块是设计开发的重点,该板块拥有8大功能模块。饲养管理模块除了包含系统的介绍之外,主要是由普通管理员进行操作,管理员登录饲养管理后台,定期发布养羊资讯和养羊技术;企业资讯模块是专门为企业开发,编辑并发布信息,满足了企业进行推广和宣传的需要;饲料营养模块推荐了经典饲料配方、羊友分享饲料配方和山羊自助精料配制等功能;疾病问诊模块主要以图片的方式为用户提供羊病症状和诊断功能,系统遵循专家诊病思维,按照数值诊断规则,反馈给用户最可能的疾病结果和相应的治疗方案;云牧场模块是为规模化羊场提供数据管理系统,羊场管理者可以随时添加羊场的相关数据,并形成数据报表;问答园区模块是为网友分享生产经验、提问或回答问题而设计;专家坐诊模块旨在让专家以远程视频的方式指导终端养羊户进行生产操作,提供技术指导和进行管理优化;管理员模块根据权限的不同,分为普通管理员和超级管理员。本系统除了以上8大功能模块以外,还有其他辅助性功能,这些功能让系统更加完善和强大。山羊管理信息移动应用系统已经开发完成,并且最新版本也已提交运行。试用检测结果表明,本系统功能配套和流程设计合理,运行安全可靠,具有实用性突出、操作简单和界面美观等特点。该系统突破了山羊管理信息系统PC版的使用限制,用户可以随时在线信息互通和资源共享,不仅能加速养羊新技术的推广应用,而且能显着提升养羊户的经济效益。
李果[7]（2018）在《设施畜牧专利技术发展态势研究》文中研究指明随着人口的增长和收入的增加,以及城镇化对畜产品需求的高度集中,畜牧业已经成为农业经济中增长最为迅速的产业之一。畜牧业在我国国民经济中占有极其重要的地位,其发展水平直接关系到经济和农业生产水平的高低,对设施畜牧产业的全面了解分析对中国畜牧产业的后续发展具有战略性的指导意义,未来畜牧业应尽快适应国民的经济发展,以增加农业生产所需要的“劳动力”和肥料,保证轻工业获得充足的原料来源,逐步满足人民日益增长的肉类需要,增加国民经济和个人收入。本文从设施畜牧产业有关的专利数据出发,以Derwent Innovation（DI）数据库以及Incopat数据库为研究基础,采用专利计量分析法、社会网络分析法、专利地图等研究方法对全球设施畜牧业发展态势各方面做出了详细的研究分析。本研究以设施畜牧业开始发展至今所研发的专利成果为分析主体;以专利文献申请量、专利文献被引次数、市场主体影响力、重点技术数量为研究指标;从技术的时间发展趋势、技术的发展路线、技术的区域布局、技术的市场主体、技术的主题研究等角度对比分析了全球设施畜牧业和国内设施畜牧业的研究概况。在研究过程中发现,全球设施畜牧产业发展正处于成长阶段,国内有关设施畜牧业的专利研发时间远晚于国外的起始时间,但在专利申请量方面,我国极具优势,在2007年达到世界第一,并在之后的时间里决定了全球该技术数量的发展走向;在专利影响力方面,美国的总被引最高,我国居于第四,其中有我国专利文献基数大的原因;在技术发展路线方面,全球设施畜牧业重点技术开始于20世纪70年代,之后开始分布于各技术主题;在合作关系方面,各专利申请人之间合作甚少,主要原因是专利的独立创新性,专利发明人之间会形成合作网络,可以发现技术的研发团队。
文子君[8]（2018）在《简述信息化对现代畜牧业建设的作用和发展趋势》文中指出近年来随着社会经济的发展,人们的生活水平越来越好,人们对于物质水平也在逐渐的提高,畜牧业就越来越受到人们的重视。在随着信息化的不断深入发展,其被应用于各个领域,包括畜牧业。但是由于地区之间存在差异,信息化在畜牧业的应用范围并没有扩大。因此,本文就信息化对现代畜牧业建设的作用以及发展趋势进行研讨。
胡玉洁,肖勇[9]（2017）在《信息化对现代畜牧业建设的作用和趋势探讨》文中研究指明随着社会科技水平的不断提高,信息化在现代畜牧业中的应用也逐渐增多,畜牧业信息化给养殖户带来的方便和好处也得到了越来越多人的认可。但由于人们认知水平的差异和我国现如今信息化发展水平的不平衡,导致信息化在现代畜牧业中的应用还没有得到广泛认可和实施。
赵新强,田富洋,曹东,董小宁,李法德[10]（2017）在《Kinect在现代畜牧业信息领域中的应用与研究进展》文中研究表明自2010年微软公司推出kinect以来,它被不断探索应用到各个领域不再仅仅局限于娱乐。本次研究主要针对kinect在畜牧业领域的应用和发展趋势做了深入分析,阐述了kinect在奶牛轮廓获取、猪的体尺测量、生猪骨架端点分析、奶牛体况三维重建及奶牛体况评定等领域的应用,并分析和总结kinect在畜牧业领域应用的优缺点,并大胆推测kinect在畜牧业领域的发展趋势和应用前景。对想了解和从事kinct相关工作的新手起到了很好的指引作用。
二、计算机在现代畜牧业中的应用（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、计算机在现代畜牧业中的应用（论文提纲范文）
（1）信息技术在现代畜牧业生产中的应用和发展（论文提纲范文）
| 0 引言 |
| 1 我国现代畜牧业发展现状 |
| 2 信息技术与畜牧业生产的融合 |
| 3 信息技术在现代畜牧业中的应用和发展 |
| 3.1 建立数字化信息平台，提升畜禽生产服务 |
| 3.2 加强动态监测，实现精准喂养和疫病监测 |
| 3.3 构建预测模型，进行管理和生产评价 |
| 4 畜牧业发展方向 |
| 5 结束语 |
（2）基于3D物联网的猪场可视化管理及远程诊断系统的开发设计与实现（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 英文缩写词表 |
| 文献综述 |
| 技术路线 |
| 1 引言 |
| 2 材料与方法 |
| 2.1 材料 |
| 2.1.1 系统开发环境 |
| 2.1.2 猪场设施配置 |
| 2.1.3 采集的病料 |
| 2.1.4 主要仪器 |
| 2.1.5 主要试剂 |
| 2.2 方法 |
| 2.2.1 系统的需求分析 |
| 2.2.2 3D猪场模型的构建及可视化界面开发 |
| 2.2.3 系统后台开发 |
| 2.2.4 本系统数据库表设计 |
| 2.2.5 将物联网技术与3D猪场模型结合起来实现可视化管理 |
| 2.2.6 远程诊断功能的开发 |
| 3 结果与分析 |
| 3.1 系统运行结果 |
| 3.1.1 用户登录功能 |
| 3.1.2 猪场3D可视化前端页面 |
| 3.1.3 后台登录主菜单 |
| 3.1.4 用户信息管理界面 |
| 3.1.5 猪场人员信息界面 |
| 3.1.6 猪场物联网管理界面 |
| 3.1.7 猪场环境数据监控 |
| 3.1.8 猪场远程诊断页面 |
| 3.2 猪场远程诊断检测功能运行结果 |
| 3.2.1 实验室猪蓝耳病病毒(PRRSV)抗体检测报告分析 |
| 3.2.2 实验室猪病病原项目检测 |
| 4 讨论 |
| 5 结论 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 作者简介 |
（3）基于深度学习的牛体尺测量方法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 课题研究背景 |
| 1.2 课题相关领域发展现状 |
| 1.2.1 牛体尺测量的发展现状 |
| 1.2.2 深度学习的发展现状 |
| 1.2.3 目标检测的发展现状 |
| 1.2.4 边缘检测的发展现状 |
| 1.3 选题的目的及意义 |
| 1.3.1 选题的目的 |
| 1.3.2 选题的意义 |
| 1.4 课题的研究内容及章节安排 |
| 1.4.1 课题的研究内容 |
| 1.4.2 章节安排 |
| 2 基于深度学习的牛体尺测量系统方案 |
| 2.1 牛体尺测量系统整体研究方案 |
| 2.1.1 体尺参数的研究方案 |
| 2.1.2 数据集的研究方案 |
| 2.1.3 深度学习模型的研究方案 |
| 2.1.4 牛体尺测点的研究方案 |
| 2.1.5 牛体尺纠偏计算的研究方案 |
| 2.2 牛体尺测量系统整体测量方法 |
| 2.3 本章小结 |
| 3 基于深度学习的牛体尺特征部位检测 |
| 3.1 牛体尺参数测量系统实验环境 |
| 3.1.1 牛体尺测量系统硬件结构 |
| 3.1.2 牛体尺测量系统软件结构 |
| 3.2 深度学习模型训练与测试数据准备 |
| 3.2.1 LabelImg标定工具 |
| 3.2.2 XML标定文件 |
| 3.2.3 CABM-SET数据集 |
| 3.3 卷积神经网络的基本结构 |
| 3.4 深度学习目标检测模型对比 |
| 3.4.1 YOLO目标检测模型 |
| 3.4.2 SSD目标检测模型 |
| 3.4.3 Faster RCNN目标检测模型 |
| 3.4.4 3种目标检测模型理论分析对比 |
| 3.5 基于Faster RCNN的牛特征部位检测 |
| 3.5.1 Faster RCNN模型参数优化 |
| 3.5.2 Faster RCNN模型训练 |
| 3.5.3 Faster RCNN模型检测 |
| 3.5.4 实验结果及分析 |
| 3.6 本章小结 |
| 4 牛体尺测点检测算法 |
| 4.1 边缘检测算法对比 |
| 4.1.1 Roberts边缘检测算法 |
| 4.1.2 Sobel边缘检测算法 |
| 4.1.3 Canny边缘检测算法 |
| 4.1.4 3种边缘检测算法理论分析对比 |
| 4.2 牛局部特征部位边缘轮廓曲线拟合 |
| 4.3 牛局部特征部位体尺测点识别与确定 |
| 4.3.1 牛肩端点的识别与确定 |
| 4.3.2 牛坐骨端点的识别与确定 |
| 4.3.3 牛两前蹄中点的识别与确定 |
| 4.3.4 牛髻甲点的识别与确定 |
| 4.4 本章小结 |
| 5 牛体尺参数测量系统设计及实验结果与分析 |
| 5.1 牛体尺参数测量系统整体架构 |
| 5.2 牛体尺参数测量系统功能模块设计 |
| 5.2.1 牛体尺参数测量地面标定参数集设计 |
| 5.2.2 牛体尺参数测量站姿纠偏模块设计 |
| 5.2.3 牛体尺参数计算模块设计 |
| 5.3 牛体尺参数测量实验结果与分析 |
| 5.4 本章小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 在学研究成果 |
| 致谢 |
（4）信息化对现代畜牧业建设的作用和发展趋势分析（论文提纲范文）
| 1 信息化对现代畜牧业建设的作用 |
| 1.1 预测的作用 |
| 1.2 传播推广的作用 |
| 1.3 疫病防控的作用 |
| 2 信息化在现代畜牧业中的发展现状 |
| 2.1 养殖者思想转变还不够彻底 |
| 2.2 部分领导干部的重视程度还不够 |
| 2.3 高科技人才的缺乏 |
| 3 信息化在现代畜牧业中的发展趋势 |
| 3.1 国家完善信息化基础设施 |
| 3.2 培训专业人员,提高科技设备使用率 |
| 3.3 提高乡镇领导的重视 |
| 4 结语 |
（5）智能化畜禽养殖场人工智能技术的应用与展望（论文提纲范文）
| 1 人工智能的发展概况 |
| 2 人工智能在畜牧业生产中的研究与应用 |
| 2.1 专家系统 |
| 2.2 机器视觉 |
| 2.3 畜牧机器人 |
| 2.4 人工神经网络 |
| 2.5 可穿戴智能设备 |
| 2.6 虚拟现实 |
| 3 展望 |
| 3.1 产业需求和发展前景 |
| 3.2 发展建议 |
| 3.2.1 养殖设施与工艺创新 |
| 3.2.3 集成创新畜牧养殖智能化系统 |
（6）山羊管理信息移动应用系统的设计与开发（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 1 文献综述 |
| 1.1 我国畜牧业发展现状 |
| 1.2 互联网背景下管理信息系统在国内外畜牧业生产上的应用 |
| 1.2.1 管理信息系统的发展和特点 |
| 1.2.2 管理信息系统在生产管理方面的应用 |
| 1.2.3 管理信息系统在饲料营养方面的应用 |
| 1.2.4 管理信息系统在疾病智能诊断方面的应用 |
| 1.3 研制开发山羊管理信息移动应用系统的目的和意义 |
| 2 山羊管理信息移动应用系统设计 |
| 2.1 系统结构和功能设计 |
| 2.1.1 系统设计思想 |
| 2.1.2 系统设计原则 |
| 2.1.3 系统功能设计 |
| 2.1.4 系统开发流程 |
| 2.2 系统研究开发方法 |
| 2.2.1 系统开发工具 |
| 2.2.2 系统运行体系 |
| 2.2.3 移动数据库的搭建 |
| 3 山羊管理信息移动应用系统开发的针对性 |
| 3.1 山羊饲养管理流程 |
| 3.2 山羊管理信息移动应用系统需求分析 |
| 3.2.1 系统的整体需求 |
| 3.2.2 系统的功能性需求分析 |
| 3.2.3 系统的其他非功能性需求 |
| 3.3 系统主要模块和名称 |
| 4 山羊管理信息应用系统的建立和运行 |
| 4.1 用户连接使用 |
| 4.2 系统界面和模块框架 |
| 4.3 系统模块使用说明 |
| 4.3.1 注册登录模块 |
| 4.3.2 饲养管理模块 |
| 4.3.3 企业资讯模块 |
| 4.3.4 饲料营养模块 |
| 4.3.5 疾病问诊模块 |
| 4.3.6 云牧场模块 |
| 4.3.7 问答园区模块 |
| 4.3.8 专家坐诊模块 |
| 4.3.9 管理员模块 |
| 4.3.10 交易信息平台 |
| 4.4 系统维护更新和安全防护 |
| 4.5 系统应用效果 |
| 5 分析与讨论 |
| 5.1 山羊管理信息移动应用系统的科学性特点 |
| 5.2 山羊管理信息移动应用系统的先进性特点 |
| 5.3 山羊管理信息移动应用系统的实用性特点 |
| 5.4 山羊管理信息移动应用系统的易开发和易推广特点 |
| 5.5 山羊管理信息移动应用系统存在的不足和改善方向 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 附录 |
| 附1: 系统开发代码(部分) |
| 附2: 调查问卷(部分) |
| 作者简历 |
（7）设施畜牧专利技术发展态势研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 研究目的与意义 |
| 1.3 研究内容与创新性 |
| 1.4 研究框架与方法 |
| 1.5 论文组织结构 |
| 第2章 相关概念及研究综述 |
| 2.1 设施畜牧产业发展研究 |
| 2.1.1 相关概念 |
| 2.1.2 国内外设施畜牧产业发展研究综述 |
| 2.2 国内外基于专利数据的产业发展态势研究 |
| 第3章 数据与方法 |
| 3.1 数据采集与处理 |
| 3.1.1 数据采集 |
| 3.1.2 数据清洗与统计 |
| 3.2 数据分析工具 |
| 3.3 分析结果确认与修正 |
| 第4章 全球设施畜牧产业整体状况分析 |
| 4.1 发展趋势分析 |
| 4.1.1 时间发展趋势分析 |
| 4.1.2 技术生命周期分析 |
| 4.1.3 技术发展路线分析 |
| 4.2 区域布局分析 |
| 4.2.1 技术原创国和市场国概况分析 |
| 4.2.2 重点国家的发展态势分析 |
| 4.2.3 重点国家的技术构成分析 |
| 4.2.4 重点国家的国际布局分析 |
| 4.3 市场主体分析 |
| 4.3.1 市场主体概况分析 |
| 4.3.2 市场主体发展趋势分析 |
| 4.3.3 市场主体技术构成分析 |
| 4.3.4 市场主体合作分析 |
| 4.4 技术主题分析 |
| 4.4.1 总体技术主题分析 |
| 4.4.2 技术研发热点演进分析 |
| 4.4.3 重点国家技术主题对比 |
| 4.4.4 重点申请人技术主题对比 |
| 第5章 全球设施畜牧产业重点技术分析 |
| 5.1 笼舍技术 |
| 5.1.1 笼舍技术发展趋势分析 |
| 5.1.2 笼舍技术分解研究 |
| 5.1.3 笼舍技术重点申请人分析 |
| 5.1.4 笼舍技术发展路线分析 |
| 5.2 饮水饲喂技术 |
| 5.2.1 饮水饲喂技术发展趋势分析 |
| 5.2.2 饮水饲喂技术分解研究 |
| 5.2.3 饮水饲喂技术重点申请人分析 |
| 5.2.4 饮水饲喂技术发展路线分析 |
| 5.3 环境控制技术 |
| 5.3.1 环境控制技术发展趋势分析 |
| 5.3.2 环境控制技术分解研究 |
| 5.3.3 环境控制技术重点申请人分析 |
| 5.3.4 环境控制技术发展路线分析 |
| 第6章 总结与讨论 |
| 6.1 结论 |
| 6.1.1 从全球设施畜牧发展态势来看 |
| 6.1.2 从全球设施畜牧业的重点技术发展态势来看 |
| 6.2 研究贡献 |
| 6.3 存在不足与展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
（8）简述信息化对现代畜牧业建设的作用和发展趋势（论文提纲范文）
| 1 信息化对畜牧业建设的作用 |
| 1.1 提高了畜牧业的科学技术水平 |
| 1.2 促进畜牧业产业的发展 |
| 1.3 革新了畜牧业的经济增长方式 |
| 1.4 促进畜牧业适应市场经济的变化 |
| 2 信息化在现代畜牧业中的现状 |
| 2.1 畜牧业基础设施不完善, 缺乏高科技人才 |
| 2.2 畜牧业养殖的思维不够新颖 |
| 2.3 畜牧业部分领导重视程度低 |
| 3 我国畜牧业发展的趋势 |
| 3.1 国家完善畜牧业的基础设施 |
| 3.2 培训科学技术高超的专业人员 |
| 3.3 提高乡镇对畜牧业的重视 |
| 结束语 |
（9）信息化对现代畜牧业建设的作用和趋势探讨（论文提纲范文）
| 1 信息化对现代畜牧业建设的作用 |
| 1.1 预测作用 |
| 1.2 传播推广作用 |
| 1.3 疫病防控 |
| 2 信息化在现代畜牧业中的发展现状 |
| 2.1 信息化基础设施不完善 |
| 2.2 养殖者的思想转变还不够彻底 |
| 2.3 部分领导干部的重视程度不够 |
| 2.4 高科技人才的缺乏 |
| 3 信息化在现代畜牧业中的发展趋势 |
| 3.1 国家完善信息化基础设施 |
| 3.2 培训专业人员, 提高该科技设备使用率 |
| 3.3 提高乡镇领导的重视 |
| 4 结语 |
四、计算机在现代畜牧业中的应用（论文参考文献）
- [1]信息技术在现代畜牧业生产中的应用和发展[J]. 李文凤,杨亚莉,李龙. 农业工程, 2021(07)
- [2]基于3D物联网的猪场可视化管理及远程诊断系统的开发设计与实现[D]. 何晓. 安徽农业大学, 2020(04)
- [3]基于深度学习的牛体尺测量方法研究[D]. 刘伟. 内蒙古科技大学, 2020(01)
- [4]信息化对现代畜牧业建设的作用和发展趋势分析[J]. 景莉. 吉林畜牧兽医, 2020(01)
- [5]智能化畜禽养殖场人工智能技术的应用与展望[J]. 陆蓉,胡肄农,黄小国,谭业平,陆昌华. 天津农业科学, 2018(07)
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