Регистрационный номер НТЦ «Информрегистр» 0420900012
Свидетельство о регистрации СМИ Эл № ФС77-32022
ISSN 1990-4665
  English
 Журнал
Главная
Свежий номер
Архив номеров
Разделы по отраслям науки
Разделы по специальностям
О журнале
Этика научных публикаций
Статистика
География

 Авторам
Порядок рецензирования
Требования к содержанию
Порядок публикации
Образцы документов
Оформление статей
Оформление ссылок
Статус публикаций
Авторские права
Наши авторы

 Редакция
Редакционный совет
Редколлегия
Объявления
Ссылки
Контакты

 Документы
Оформление и публикация (в одном файле)





Кто здесь?


CC BY  «Attribution» («Атрибуция»)
№ 144(10), декабрь, 2018

Дата выпуска: 26.12.2018




06.00.00 Сельскохозяйственные науки
Клостер Н.И., Родионов В.Я., Азаров В.Б.
Изменение показателей плодородия чернозема при различных технологиях возделывания кукурузы в условиях семеноводческого хозяйства
  .pdf (426  кБ)
  .doc (zip, 258  кБ)
IDA [article ID]: 1441810011
Просмотров: 124
 Реферат
В статье представлены результаты исследования по определению изменения показателей плодородия в черноземе типичном Белгородской области при различных технологиях возделывания кукурузы в семеноводческом хозяйстве
Цыгичко А.А., Асатурова А.М., Бондарчук Е.Ю., Жевнова Н.А., Томашевич Н.С., Дубяга В.М.
Биологический контроль численности яблонной плодожорки на основе энтомопатогенных вирусов (обзор)
  .pdf (157  кБ)
  .doc (zip, 49  кБ)
IDA [article ID]: 1441810012
Просмотров: 157
 Реферат
В статье рассмотрены данные о целесообразности использования биоинсектицидов на основе вируса гранулёза в качестве действующего вещества против яблонной плодожорки. Приведены способы получения штаммов вируса гранулёза Cydia pomonella для создания биоинсектицидов. Описаны способы воспроизводства лабораторных популяций насекомых, метод их заражения и выделения вирусного начала. Приводятся сведения о стадиях получения биоинсектицидов в лабораторных условиях, а также способы их хранения
Степанов И.В., Супрун И.И., Анатов Д.М., Лободина Е.В., Володина Е.А.
Разработка мультиплексных наборов SSR-маркеров для генотипирования сортов абрикоса обыкновенного (Prunus armeniaca L.)
  .pdf (222  кБ)
  .doc (zip, 63  кБ)
IDA [article ID]: 1441810013
Просмотров: 106
 Реферат
Генетические исследования абрикоса обыкновенного являются актуальным направлением в генетике плодовых культур. В связи с этим пополнение коллекции SSR-маркеров для генотипирования данной культуры является объективно значимой задачей. Была проведена апробация 16 SSR-маркеров, созданных ранее на миндале обыкновенном (PdUnchar2, PdSLD1, PdGMGT1, PdTrTFGT1, PdUnchar2, PdSLD1, PdGMGT1, PdTrTFGT1) и абрикосе сибирском (A3-72, A1-63, H2-22, A3-7-1, H2-5, A1-7, A3-9, H2-45), с целью оценки перспективности их применения для генотипирования сортов абрикоса обыкновенного. Оценка маркеров, проведенная на 3-х сортах различного происхождения, выявила маркеры и их комбинации оптимальные для их применения. В процессе исследования все апробированные SSR-маркеры были объединены в мультиплексные наборы, сформированные из 4 маркеров каждый. Это дает возможность осуществлять генотипирование по 4 маркерам при проведении единичной ПЦР. Один маркер (PdUnchar2) из исследованной выборки включенный в мультиплексный набор не дал амплификации. Пять маркеров дали мономорфный продукт. Остальные 11 SSR маркеров позволили получить полиморфные сортоспецифичные SSR-фингерпринты для всех изученных сортов. Полученные в работе мультиплексные наборы будут применены в исследовательской практике, связанной с изучением полиморфизма сортов абрикоса обыкновенного
Луценко Е.В.
Формирование семантического ядра ветеринарии путем Автоматизированного системно-когнитивного анализа паспортов научных специальностей ВАК РФ и автоматическая классификация текстов по направлениям науки
  .pdf (14224  кБ)
  .doc (zip, 25016  кБ)
IDA [article ID]: 1441810033
Просмотров: 160
 Реферат
Данная работа является продолжением серии работ автора по когнитивной ветеринарии. Настоящее время характеризуется появлением в открытом доступе огромных объемов текстов на различных языках, сгенерированных людьми. В настоящее время эти тексты накапливаются в различных электронных библиотеках и библиографических базах данных (WoS, Скопус, РИНЦ и др), а также просто в Internet на различных сайтах. Все эти тексты имеют конкретных авторов, датировку и могут относиться одновременно ко многим не альтернативным категориям и жанрам, в частности: учебные; научные; художественные; политические; новостные; чаты; форумы и многие другие. Большой научный и практический интерес представляет решение обобщенной задачи атрибуции текстов, т.е. такого исследования этих текстов, при котором определялись бы их вероятные авторы, датировка создания, принадлежность этих текстов к перечисленным выше обобщенным группам или жанрам, а также оценка сходства- различия авторов и текстов по их содержанию, выделение в текстах ключевых слов и т.п. и т.д. Для решения всех этих задач необходимо сформировать обобщенные лингвистические образы текстов по группам (классам), т.е. сформировать семантические ядра классов. Частным случаем этой задачи является создание семантических ядер по различным научным специальностям ВАК РФ и автоматическая классификация научных текстов по направлениям науки. Традиционно эта задача решается диссертационными советами, т.е. экспертами, на основе экспертных оценок, т.е. неформализованным путем, на основе опыта, интуиции и профессиональной компетенции. Однако традиционный подход имеет ряд довольно серьезных недостатков, накладывающих на качество и объемы анализа существенные ограничения. В настоящее время уже есть все основания рассматривать эти ограничения как неприемлемые, т.к. их вполне можно преодолеть. Таким образом, налицо проблема, пути решения которой и являются предметом рассмотрения в данной статье. Следовательно, актуальными является усилия исследователей и разработчиков по их преодолению. Поэтому целью работы является разработка автоматизированной технологии (метода и инструментария), а также методики их применения для формирования семантического ядра ветеринарии путем автоматизированного системно-когнитивного анализа паспортов научных специальностей ВАК РФ и автоматической классификация текстов по направлениям науки. Приводится развернутый численный пример решения поставленной проблемы на реальных данных
 
© Кубанский государственный аграрный университет, 2003-2015
Разработка и поддержка сайта: ЦИТ КубГАУ

Регистрационный номер НТЦ «Информрегистр» 0420900012
Свидетельство о регистрации СМИ Эл № ФС77-32022
ISSN 1990-4665