60 research outputs found
ẢNH HƯỞNG CỦA VI KHUẨN HỮU ÍCH LÊN CÁC YẾU TỐ MÔI TRƯỜNG VÀ TÔM SÚ (PENAEUS MONODON) NUÔI TRONG BỂ
Get PDFNhằm đánh giá hiệu quả cải thiện chất lượng nước, sinh trưởng và tỉ lệ sống của tôm của các dòng vi khuẩn có lợi phân lập trong ao nuôi tôm sú đã được nghiên cứu tại khoa Thủy sản, Đại học Cần Thơ. Thí nghiệm bao gồm 4 nghiệm thức (đối chứng không bổ sung vi khuẩn) với 3 lần lặp lại, trong đó dòng vi khuẩn Bacillus phân lập được từ ao tôm sú ở Sóc Trăng (B37) được so sánh với 2 loại chế phẩm sinh học khác là CNSH (do Viện Công nghệ sinh học, Đại học Cần Thơ sản xuất) và PrawnBac (từ Mỹ). Thí nghiệm được bố trí trong bể composite 500L được trải một lớp bùn 10 cm với mật độ tôm sú là 50con/m2 ở độ mặn 16? trong thời gian 40 ngày. Vi khuẩn được bổ sung với mật độ 105CFU/mL. Một số chỉ tiêu chất lượng nước, mật độ vi khuẩn tổng, Bacillus, Vibrio được theo dõi 5 ngày/lần. Tăng trưởng và tỉ lệ sống của tôm được đánh giá khi kết thúc thí nghiệm. Kết quả cho thấy các chỉ tiêu môi trường như COD, TAN, TKN, TN trong bùn, TP trong nước và trong bùn ở các nghiệm thức có bổ sung vi khuẩn được cải thiện tốt hơn lô đối chứng. Mật độ Bacillus ở nghiệm thức B37 và CNSH cao hơn nghiệm thức còn lại. Vi khuẩn Vibrio sp. bị lấn át ở các nghiệm thức bổ sung vi khuẩn. Tỉ lệ sống và tốc độ tăng trưởng của tôm ở các nghiệm thức có bổ sung vi khuẩn cao hơn có ý nghĩa thống kê so với các nghiệm thức còn lại. Trong các dòng vi khuẩn có lợi, B37 cho kết quả xử lý tốt nhất, tốt hơn có ý nghĩa so với các nghiệm thức khác (
Hoá lý và hoá keo : Giáo trình dùng cho sinh viên, học viên cao học, nghiên cứu sinh... các trường đại học và cao đẳng... thuộc các hệ đào tạo
No full text555 tr. ; 27 c
Red Light and Wrong Parking Violation Detection System Based on Deep Learning
Full text linkNowadays, smart city is a rising trend; therefore, building a system that can automatically detect violations to reduce the pressure on traffic surveillance is necessary. In this paper, the authors have proposed a novel method that can help to detect various traffic violations such as going through red lights or wrong parking by using the YOLOv3 neural network to recognize violating vehicles, then giving information about the position of the vehicles identified by tracking object which can be used to classify the traffic violations. The proposed method is evaluated on a Da Nang traffic data set and the experiment has yielded promising results with an accuracy of 94%in morning dataset. In other conditions, the results are in the range of 40% and 80%
- …
