㈠ 求一部电影名。讲的是一群人有男有女开车经过一片森林，遇到了一个事故车开到了一个农场里，这个农场住着
我是题主，原网络帐号忘记密码了，新注册一个来说一下，这个答案是错的，这个太谢谢了也不是我自己写的回复，我找的电影是2007年的美国恐怖片《屠夫》，并不是这个杀人狂前传，过来的朋友请注意。2014年提问，2017年才找到答案，发现自己以前的网络帐号提的问题，下面的答案全是错的，自己找到了也方便一下同样再找这部电影的朋友。2007《屠夫》
㈡ 只为生产, 不谈感情，揭秘希特勒的“生育农场”都有哪些肮脏
希特勒的生育农场完全没有意思人性，就是为了增加人力。
㈢ 求帮助，谁知道图中的这只猫是什么品种的
是苏格兰折耳猫吧
中文名称：苏格兰折耳猫
英文名称：Scottish Fold
1961 年，一位名叫威廉·罗斯的牧羊人在苏格兰泰塞德地区库珀·安古斯附近的农场第一次见到折耳猫。罗斯向猫主要了一只小折耳猫，给她起名苏西，并从这只白色的看仓库小猫开始培育折耳猫品种。该品种的独特之处就在于耳朵是向下、向内卷的，很象玩具熊，所以很快便赢得了美国爱猫人士和评审员的青睐。苏格兰折耳猫于 1978年荣获美国爱猫者协会(CFA)冠军。
苏格兰折耳猫有两个类型：折耳和立耳(普通耳)。折耳是由于不完整的显性基因突变造成的。
折耳猫是种内培育的结果，但是也允许与其他品种杂交，如美国短毛猫和英国短毛猫。折耳猫不具有美国短毛猫那种工作猫的健硕、肌肉型体型，也不象英国短毛猫那样个头大，身体紧凑，腿短、扁前额。折耳猫其实是一种中等体型的猫，体型浑圆，被毛短密而有弹性。它那甜蜜的眼睛大而圆，须肉饱满，短鼻梁，面部线条圆润。
苏格兰折耳猫生下来的时候耳朵是直立的，到三、四周龄时耳朵开始向内卷……或者也可能不卷！差不多要到十一、二周龄的时候，培育者才能最后判断猫的品质和级别(宠物级、育种级或参展级)。目前，只有耳朵内卷的苏格兰折耳猫才允许参展；当然每一位培育者都希望能培育出能参展的猫。苏格兰折耳猫的立耳后代对于育种来说不具价值。
因为折耳猫非常稀少，而且并不是每只猫生下来都是折耳的，所以折耳猫供不应求。
苏格兰折耳猫非常能吃苦耐劳，继承了祖先看仓库猫的特点。它的外表与其温柔的性格非常吻合，叫声很轻，很少大声讲话。它乐意与人为伴，并用它特有的这种安宁的方式来表达。
苏格兰折耳猫能适应各种环境的家庭生活，无论家里有吵闹的孩子和狗，还是单身家庭。它不会在猫展上或陌生的旅店里感到恐惧不安，并能与其他动物友好相处。
苏格兰折耳猫的毛色多种多样，除了巧克力色、淡紫色、喜马拉雅猫毛色斑或上述各种毛色的组合之外都被承认。
购买苏格兰折耳猫的时候，要注意检查尾巴的弹性、四肢和脚。四肢不能过于粗大，或因腿过短、过粗造成行动不便。检查尾巴弹性的时候，轻轻将手沿着尾巴向下滑，然后弧形上扬。如果尾巴弹性正常，猫不会对这个动作感到不适。但是你的动作一定要轻！
苏格兰折耳猫在护理上的需求非常少。干净的生活环境、适当的营养和足够的爱是它所需要的全部。
苏格兰折耳猫的价格取决于由“大冠军”(Grand Champion，简称GC)、“全国或地区性获奖出身”(National or Regional winning Parentage，简称NW/RW)或“特殊功勋出身”(Distinguished Merit parentage，简称DM)决定的品种、适用的斑纹和血统。获得DM头衔，必须是母亲一方曾养育过五个CFA大冠军或生育过DM后代，或父亲一方曾培育过十五个CFA大冠军或DM后代。通常，育猫者在小猫十二或十六周龄时出售小猫。十二周龄以后，小猫需要接种疫苗，并学习在心理上和生理上适应新的环境、适应参展场合或乘飞机出行。将这样一个小宝贝养在室内，在适当的年龄时进行去势，给它提供猫抓板(CFA不允许给猫进行爪子摘除手术)是养育一只健康、长寿、快乐的苏格兰折耳猫的关键。
㈣ 什么是遗传（要详细的资料和图片解说）
摘要
遗传是指经由基因的传递，使后代获得亲代的特征。遗传学是研究此一现象的学科，目前已知地球上现存的生命主要是以DNA作为遗传物质。除了遗传之外，决定生物特征的因素还有环境，以及环境与遗传的交互作用。
[编辑本段]特点
遗传算法是一类可用于复杂系统优化的具有鲁棒性的搜索算法，与传统的优化算法相比，主要有以下特点：[1]
1、 遗传算法以决策变量的编码作为运算对象。传统的优化算法往往直接决策变量的实际植本身，而遗传算法处理决策变量的某种编码形式，使得我们可以借鉴生物学中的染色体和基因的概念，可以模仿自然界生物的遗传和进化机理，也使得我们能够方便的应用遗传操作算子。
2、 遗传算法直接以适应度作为搜索信息，无需导数等其它辅助信息。
3、 遗传算法使用多个点的搜索信息，具有隐含并行性。
4、 遗传算法使用概率搜索技术，而非确定性规则。
[编辑本段]应用
由于遗传算法的整体搜索策略和优化搜索方法在计算是不依赖于梯度信息或其它辅助知识，而只需要影响搜索方向的目标函数和相应的适应度函数，所以遗传算法提供了一种求解复杂系统问题的通用框架，它不依赖于问题的具体领域，对问题的种类有很强的鲁棒性，所以广泛应用于许多科学，下面我们将介绍遗传算法的一些主要应用领域：
1、 函数优化。
函数优化是遗传算法的经典应用领域，也是遗传算法进行性能评价的常用算例，许多人构造出了各种各样复杂形式的测试函数：连续函数和离散函数、凸函数和凹函数、低维函数和高维函数、单峰函数和多峰函数等。对于一些非线性、多模型、多目标的函数优化问题，用其它优化方法较难求解，而遗传算法可以方便的得到较好的结果。遗传与生育
2、 组合优化
随着问题规模的增大，组合优化问题的搜索空间也急剧增大，有时在目前的计算上用枚举法很难求出最优解。对这类复杂的问题，人们已经意识到应把主要精力放在寻求满意解上，而遗传算法是寻求这种满意解的最佳工具之一。实践证明，遗传算法对于组合优化中的NP问题非常有效。例如遗传算法已经在求解旅行商问题、 背包问题、装箱问题、图形划分问题等方面得到成功的应用。
此外，GA也在生产调度问题、自动控制、机器人学、图象处理、人工生命、遗传编码和机器学习等方面获得了广泛的运用。
[编辑本段]现状
进入90年代，遗传算法迎来了兴盛发展时期，无论是理论研究还是应用研究都成了十分热门的课题。尤其是遗传算法的应用研究显得格外活跃，不但它的应用领域扩大，而且利用遗传算法进行优化和规则学习的能力也显着提高，同时产业应用方面的研究也在摸索之中。此外一些新的理论和方法在应用研究中亦得到了迅速的发展，这些无疑均给遗传算法增添了新的活力。遗传算法的应用研究已从初期的组合优化求解扩展到了许多更新、更工程化的应用方面。儿童孤独症可能来自遗传
随着应用领域的扩展，遗传算法的研究出现了几个引人注目的新动向：一是基于遗传算法的机器学习，这一新的研究课题把遗传算法从历来离散的搜索空间的优化搜索算法扩展到具有独特的规则生成功能的崭新的机器学习算法。这一新的学习机制对于解决人工智能中知识获取和知识优化精炼的瓶颈难题带来了希望。二是遗传算法正日益和神经网络、模糊推理以及混沌理论等其它智能计算方法相互渗透和结合，这对开拓21世纪中新的智能计算技术将具有重要的意义。三是并行处理的遗传算法的研究十分活跃。这一研究不仅对遗传算法本身的发展，而且对于新一代智能计算机体系结构的研究都是十分重要的。四是遗传算法和另一个称为人工生命的崭新研究领域正不断渗透。所谓人工生命即是用计算机模拟自然界丰富多彩的生命现象，其中生物的自适应、进化和免疫等现象是人工生命的重要研究对象，而遗传算法在这方面将会发挥一定的作用，五是遗传算法和进化规划（Evolution Programming,EP）以及进化策略（Evolution Strategy,ES）等进化计算理论日益结合。EP和ES几乎是和遗传算法同时独立发展起来的，同遗传算法一样，它们也是模拟自然界生物进化机制的只能计算方法，即同遗传算法具有相同之处，也有各自的特点。目前，这三者之间的比较研究和彼此结合的探讨正形成热点。
1991年D.Whitey在他的论文中提出了基于领域交叉的交叉算子（Adjacency based crossover），这个算子是特别针对用序号表示基因的个体的交叉，并将其应用到了TSP问题中，通过实验对其进行了验证。
D.H.Ackley等提出了随即迭代遗传爬山法（Stochastic Iterated Genetic Hill-climbing，SIGH）采用了一种复杂的概率选举机制，此机制中由m个“投票者”来共同决定新个体的值（m表示群体的大小）。实验结果表明，SIGH与单点交叉、均匀交叉的神经遗传算法相比，所测试的六个函数中有四个表现出更好的性能，而且总体来讲，SIGH比现存的许多算法在求解速度方面更有竞争力。
H.Bersini和G.Seront将遗传算法与单一方法（simplex method）结合起来，形成了一种叫单一操作的多亲交叉算子（simplex crossover），该算子在根据两个母体以及一个额外的个体产生新个体，事实上他的交叉结果与对三个个体用选举交叉产生的结果一致。同时，文献还将三者交叉算子与点交叉、均匀交叉做了比较，结果表明，三者交叉算子比其余两个有更好的性能。
国内也有不少的专家和学者对遗传算法的交叉算子进行改进。2002年，戴晓明等应用多种群遗传并行进化的思想，对不同种群基于不同的遗传策略，如变异概率，不同的变异算子等来搜索变量空间，并利用种群间迁移算子来进行遗传信息交流，以解决经典遗传算法的收敛到局部最优值问题
2004年，赵宏立等针对简单遗传算法在较大规模组合优化问题上搜索效率不高的现象，提出了一种用基因块编码的并行遗传算法（Building-block Coded Parallel GA，BCPGA）。该方法以粗粒度并行遗传算法为基本框架，在染色体群体中识别出可能的基因块，然后用基因块作为新的基因单位对染色体重新编码，产生长度较短的染色体，在用重新编码的染色体群体作为下一轮以相同方式演化的初始群体。
2005年，江雷等针对并行遗传算法求解TSP问题,探讨了使用弹性策略来维持群体的多样性,使得算法跨过局部收敛的障碍,向全局最优解方向进化。
[编辑本段]一般算法
遗传算法是模拟达尔文的遗传选择和自然淘汰的生物进化过程的计算模型。它的思想源于生物遗传学和适者生存的自然规律，是具有“生存＋检测”的迭代过程的搜索算法。遗传算法以一种群体中的所有个体为对象，并利用随机化技术指导对一个被编码的参数空间进行高效搜索。其中，选择、交叉和变异构成了遗传算法的遗传操作；参数编码、初始群体的设定、适应度函数的设计、遗传操作设计、控制参数设定五个要素组成了遗传算法的核心内容。 作为一种新的全局优化搜索算法，遗传算法以其简单通用、鲁棒性强、适于并行处理以及高效、实用等显着特点，在各个领域得到了广泛应用，取得了良好效果，并逐渐成为重要的智能算法之一。遗传算法是基于生物学的，理解或编程都不太难。下面是遗传算法的一般算法：
��
[编辑本段]创建一个随机的初始状态
��初始种群是从解中随机选择出来的，将这些解比喻为染色体或基因，该种群被称为第一代，这和符号人工智能系统的情况不一样，在那里问题的初始状态已经给定了。
��评估适应度
��对每一个解(染色体)指定一个适应度的值，根据问题求解的实际接近程度来指定(以便逼近求解问题的答案)。不要把这些“解”与问题的“答案”混为一谈，可以把它理解成为要得到答案，系统可能需要利用的那些特性。
��繁殖(包括子代突变)
��带有较高适应度值的那些染色体更可能产生后代(后代产生后也将发生突变)。后代是父母的产物，他们由来自父母的基因结合而成，这个过程被称为“杂交”。
��下一代
��如果新的一代包含一个解，能产生一个充分接近或等于期望答案的输出，那么问题就已经解决了。如果情况并非如此，新的一代将重复他们父母所进行的繁衍过程，一代一代演化下去，直到达到期望的解为止。
��并行计算
��非常容易将遗传算法用到并行计算和群集环境中。一种方法是直接把每个节点当成一个并行的种群看待。然后有机体根据不同的繁殖方法从一个节点迁移到另一个节点。另一种方法是“农场主/劳工”体系结构，指定一个节点为“农场主”节点，负责选择有机体和分派适应度的值，另外的节点作为“劳工”节点，负责重新组合、变异和适应度函数的评估。
[编辑本段]遗传算法-基本框架
1 GA的流程图
GA的流程图如下图所示
2 编码
遗传算法不能直接处理问题空间的参数，必须把它们转换成遗传空间的由基因按一定结构组成的染色体或个体。这一转换操作就叫做编码，也可以称作(问题的)表示(representation)。
评估编码策略常采用以下3个规范:
a)完备性(completeness):问题空间中的所有点(候选解)都能作为GA空间中的点(染色体)表现。
b)健全性(soundness): GA空间中的染色体能对应所有问题空间中的候选解。
c)非冗余性(nonrendancy):染色体和候选解一一对应。
目前的几种常用的编码技术有二进制编码，浮点数编码，字符编码，变成编码等。
而二进值编码是目前遗传算法中最常用的编码方法。即是由二进值字符集{0, 1}产生通常的0, 1字符串来表示问题空间的候选解。它具有以下特点:
a)简单易行；
b)符合最小字符集编码原则；
c)便于用模式定理进行分析，因为模式定理就是以基础的。
3 适应度函数
进化论中的适应度，是表示某一个体对环境的适应能力，也表示该个体繁殖后代的能力。遗传算法的适应度函数也叫评价函数，是用来判断群体中的个体的优劣程度的指标，它是根据所求问题的目标函数来进行评估的。
遗传算法在搜索进化过程中一般不需要其他外部信息，仅用评估函数来评估个体或解的优劣，并作为以后遗传操作的依据。由于遗传算法中，适应度函数要比较排序并在此基础上计算选择概率，所以适应度函数的值要取正值.由此可见，在不少场合，将目标函数映射成求最大值形式且函数值非负的适应度函数是必要的。
适应度函数的设计主要满足以下条件：
a）单值、连续、非负、最大化；
b) 合理、一致性；
c）计算量小；
d）通用性强。
在具体应用中，适应度函数的设计要结合求解问题本身的要求而定。适应度函数设计直接影响到遗传算法的性能。
4 初始群体的选取
遗传算法中初始群体中的个体是随机产生的。一般来讲，初始群体的设定可采取如下的策略:
a)根据问题固有知识，设法把握最优解所占空间在整个问题空间中的分布范围，然后，在此分布范围内设定初始群体。
b)先随机生成一定数目的个体，然后从中挑出最好的个体加到初始群体中。这种过程不断迭代，直到初始群体中个体数达到了预先确定的规模。
[编辑本段]遗传算法-遗传操作
遗传操作是模拟生物基因遗传的做法。在遗传算法中，通过编码组成初始群体后，遗传操作的任务就是对群体的个体按照它们对环境适应度(适应度评估)施加一定的操作，从而实现优胜劣汰的进化过程。从优化搜索的角度而言，遗传操作可使问题的解，一代又一代地优化，并逼进最优解。
遗传操作包括以下三个基本遗传算子(genetic operator):选择(selection)；交叉(crossover)；变异(mutation)。这三个遗传算子有如下特点:
个体遗传算子的操作都是在随机扰动情况下进行的。因此，群体中个体向最优解迁移的规则是随机的。需要强调的是，这种随机化操作和传统的随机搜索方法是有区别的。遗传操作进行的高效有向的搜索而不是如一般随机搜索方法所进行的无向搜索。
遗传操作的效果和上述三个遗传算子所取的操作概率，编码方法，群体大小，初始群体以及适应度函数的设定密切相关。
1 选择
从群体中选择优胜的个体，淘汰劣质个体的操作叫选择。选择算子有时又称为再生算子(reproction operator)。选择的目的是把优化的个体(或解)直接遗传到下一代或通过配对交叉产生新的个体再遗传到下一代。选择操作是建立在群体中个体的适应度评估基础上的，目前常用的选择算子有以下几种:适应度比例方法、随机遍历抽样法、局部选择法、局部选择法。
其中轮盘赌选择法 （roulette wheel selection）是最简单也是最常用的选择方法。在该方法中，各个个体的选择概率和其适应度值成比例。设群体大小为n，其中个体i的适应度为，则i 被选择的概率,为
显然，概率反映了个体i的适应度在整个群体的个体适应度总和中所占的比例.个体适应度越大。其被选择的概率就越高、反之亦然。计算出群体中各个个体的选择概率后，为了选择交配个体，需要进行多轮选择。每一轮产生一个[0，1]之间均匀随机数，将该随机数作为选择指针来确定被选个体。个体被选后，可随机地组成交配对，以供后面的交叉操作。
2 交叉
在自然界生物进化过程中起核心作用的是生物遗传基因的重组(加上变异)。同样，遗传算法中起核心作用的是遗传操作的交叉算子。所谓交叉是指把两个父代个体的部分结构加以替换重组而生成新个体的操作。通过交叉，遗传算法的搜索能力得以飞跃提高。
交叉算子根据交叉率将种群中的两个个体随机地交换某些基因，能够产生新的基因组合，期望将有益基因组合在一起。根据编码表示方法的不同，可以有以下的算法：
a)实值重组（real valued recombination）
1)离散重组（discrete recombination）；
2)中间重组（intermediate recombination）；
3)线性重组（linear recombination）；
4)扩展线性重组（extended linear recombination）。
b)二进制交叉（binary valued crossover）
1)单点交叉（single-point crossover）；
2)多点交叉（multiple-point crossover）；
3)均匀交叉（uniform crossover）；
4)洗牌交叉（shuffle crossover）；
5)缩小代理交叉（crossover with reced surrogate）。
最常用的交叉算子为单点交叉(one-point crossover)。具体操作是:在个体串中随机设定一个交叉点，实行交叉时，该点前或后的两个个体的部分结构进行互换，并生成两个新个体。下面给出了单点交叉的一个例子：
个体A：1 0 0 1 ↑1 1 1 → 1 0 0 1 0 0 0 新个体
个体B：0 0 1 1 ↑0 0 0 → 0 0 1 1 1 1 1 新个体
3 变异
变异算子的基本内容是对群体中的个体串的某些基因座上的基因值作变动。依据个体编码表示方法的不同，可以有以下的算法：
a)实值变异；
b)二进制变异。
一般来说，变异算子操作的基本步骤如下:
a)对群中所有个体以事先设定的编译概率判断是否进行变异；
b)对进行变异的个体随机选择变异位进行变异。
遗传算法导引入变异的目的有两个:一是使遗传算法具有局部的随机搜索能力。当遗传算法通过交叉算子已接近最优解邻域时，利用变异算子的这种局部随机搜索能力可以加速向最优解收敛。显然，此种情况下的变异概率应取较小值，否则接近最优解的积木块会因变异而遭到破坏。二是使遗传算法可维持群体多样性，以防止出现未成熟收敛现象。此时收敛概率应取较大值。
遗传算法中，交叉算子因其全局搜索能力而作为主要算子，变异算子因其局部搜索能力而作为辅助算子。遗传算法通过交叉和变异这对相互配合又相互竞争的操作而使其具备兼顾全局和局部的均衡搜索能力。所谓相互配合.是指当群体在进化中陷于搜索空间中某个超平面而仅靠交叉不能摆脱时，通过变异操作可有助于这种摆脱。所谓相互竞争，是指当通过交叉已形成所期望的积木块时，变异操作有可能破坏这些积木块。如何有效地配合使用交叉和变异操作，是目前遗传算法的一个重要研究内容。
基本变异算子是指对群体中的个体码串随机挑选一个或多个基因座并对这些基因座的基因值做变动(以变异概率P.做变动)，(0，1)二值码串中的基本变异操作如下:
基因位下方标有*号的基因发生变异。
变异率的选取一般受种群大小、染色体长度等因素的影响，通常选取很小的值，一般取0.001－0.1。
终止条件
当最优个体的适应度达到给定的阀值，或者最优个体的适应度和群体适应度不再上升时，或者迭代次数达到预设的代数时，算法终止。预设的代数一般设置为100-500代。
[编辑本段]遗传算法-求解算法的特点分析
遗传算法作为一种快捷、简便、容错性强的算法，在各类结构对象的优化过程中显示出明显的优势。与传统的搜索方法相比，遗传算法具有如下特点：
a)搜索过程不直接作用在变量上，而是在参数集进行了编码的个体。此编码操作，使得遗传算法可直接对结构对象（集合、序列、矩阵、树、图、链和表）进行操作。
b)搜索过程是从一组解迭代到另一组解，采用同时处理群体中多个个体的方法，降低了陷入局部最优解的可能性，并易于并行化。
c)采用概率的变迁规则来指导搜索方向，而不采用确定性搜索规则。
d)对搜索空间没有任何特殊要求（如连通性、凸性等），只利用适应性信息，不需要导数等其它辅助信息，适应范围更广。
[编辑本段]术语说明
由于遗传算法是由进化论和遗传学机理而产生的搜索算法，所以在这个算法中会用到很多生物遗传学知识，下面是我们将会用来的一些术语说明：
一、染色体(Chronmosome)
染色体又可以叫做基因型个体(indivials),一定数量的个体组成了群体(population),群体中个体的数量叫做群体大小。
二、基因(Gene)
基因是串中的元素，基因用于表示个体的特征。例如有一个串S＝1011，则其中的1，0，1，1这4个元素分别称为基因。它们的值称为等位基因(Alletes)。
三、基因地点(Locus)
基因地点在算法中表示一个基因在串中的位置称为基因位置(Gene Position)，有时也简称基因位。基因位置由串的左向右计算，例如在串 S＝1101 中，0的基因位置是3。
四、基因特征值(Gene Feature)
在用串表示整数时，基因的特征值与二进制数的权一致；例如在串 S=1011 中，基因位置3中的1，它的基因特征值为2；基因位置1中的1，它的基因特征值为8。
五、适应度(Fitness)
各个个体对环境的适应程度叫做适应度(fitness)。为了体现染色体的适应能力，引入了对问题中的每一个染色体都能进行度量的函数，叫适应度函数. 这个函数是计算个体在群体中被使用的概率。
[编辑本段]参考资料
1.《计算机教育》第10期 作者：王利
2.遗传算法——理论、应用与软件实现 王小平、曹立明着
3.同济大学计算机系 王小平编写的程序代码
参考资料
1. 中新网：英13岁少女患家族遗传怪病 满脸皱纹像老人，2010年01月27日
http://www.chinanews.com.cn/gj/gj-ywdd2/news/2010/01-27/2094204.shtml
㈤ 二战希特勒疯狂 人种繁殖计划，雅利安美女……，生命之源计划，育婴农场， 有改情景的电影叫什么名字
希特勒婴儿/纳粹少女的春天/生命之泉/生命的春天/纳粹阴谋
㈥ 如何玩转魔物娘牧场繁殖
1、从孵化这些可爱的小伙伴开始。通过扭蛋和战斗获得魔物娘蛋，魔物娘会在孵化槽破壳而出，成长为幼生期形态，并和玩家简单进行互动。
2、向自己的魔物娘赠送礼物，可以引发不同的剧情，同时加深与她们之间的羁绊。玩家总共可以捕获几十种魔物娘，魔物娘每一个性格都不相同，根据习性和属性差异，还会有捕获地区的概率的限制。
虽然星级越高的魔物娘能帮到你越多，但认定一只魔物娘、满足种种条件去获取，并不断强化的过程充满了养成的乐趣。
3、精打细算，才能强大
日常生活中的建造和养成也是《牧羊人之心》的玩法之一。派遣闲置的魔物娘完成委托任务、去矿场打属性矿石、建造自己的牧场，实现资源的最大利用，来让队伍变得更加强大。
4、通过战斗变得更强
战斗时可以选择不同技能和属性的伙伴与敌人展开厮杀。单次战斗或许不需要太多操作技巧，难题在于如何搭配合适的魔物娘阵容来推图。比如，前后位置和技能搭配需要考虑。
(6)日本生育农场图片搜索扩展阅读：
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一切的魔物娘自始至终都是动态和可修改的，每个细节都能够改动。
改动形状、色彩、细节和附件，还能够和他人分享。
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例如，根据玩家的口味，能够给一些物品喂养，使它们变得更胖或更瘦，这将在视觉上改动它们的身体，改动它们的属性。
在每一种模式之间实现无缝的滑润切换。添加了一些功能来增加对繁育者的控制——玩家能够随时移除一切或特定的衣服。也能够控制任何PAPAPA场景的不同阶段，并经过镜头的移动和速度来实时调查。
㈦ 中国农村能否出现“大农场”生产模式
会的，大农场生产模式是农业发展的必然，且不管是从当下国情来看，还是从农业环境来看，大农场模式都距离我们越来越近。原因主要有两点，一是农业从业人员会越来越少，二是大型机械化、标准化种植才能提高农业效率。
首先说农业从业人员，一个很明显的社会现象，80后、90后基本都已经走出了农村，甚至70后还留在农村种田的都少见，即便有一小部分年轻人还留在农村种田，走的也绝对不是传统路线，更不是为了填饱肚子，而更多是为了增加农产品的销路，当成是一种产业来发展。
再加上机械化、标准化种植，肯定会提高生产效率，从而带动粮食产量提高，这可以很好的弥补退耕还林的那部分土地。可以毫不犹豫的说，未来农业型企业会越来越多，且区别于当前的农业合作社，肯定是种植、收获、加工、出售一条龙，流程化、体系化。
其实当前我国已经存在不少“大农场”，最典型的基本都位于东北平原，比如像黑龙江垦区，下辖有113个农场，农作物一眼望不到头，全部都是大型机械化作业，这也是为什么黑龙江虽然粮食一年种一季，但能成为大粮仓的原因。未来，即便国内其他地区，农场规模达不到黑龙江这般规模，也绝对不会再零散作业。
㈧ 找一部电影
纪录片：被遗忘的育儿院
㈨ “生育农场”的女性的遭遇是怎样的
二战开始后，纳粹又在多个被占领的欧洲国家设立了“生育农场”，但与国内的情况不同，进入“生育农场”的女性并非出于“爱国热情”，她们中的很多都是妓女，还有一些是被穷困和绝望所迫的妇女，希望能挣点钱养家糊口。当时纳粹对她们的要求只有一点，就是必须金发碧眼。纳粹认为这是生产“纯种”雅利安婴儿的基本条件。婴儿出生后，身体健康的能够得到一本假护照，然后与生母分离，送给一个德国家庭收养；如果身体带有某些残疾和缺陷，“生育农场”中的护士会毫不犹豫地将他们毒死或饿死。