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World File Search System虫害
人工智能与技能的未来
Jody 是怀俄明州农村的一名中学生，她对昆虫非常感兴趣。Jody 与她的个人 AI 导师讨论课堂上的知识，将其作为随时随地学习农场昆虫和生物学知识的资源。该系统利用开放教育资源来寻找有趣的问题和话题进行讨论，并基于对 Jody 的广泛了解，以更有成效的方式更好地挑战她。当她家的庄稼受到虫害影响时，她与父母和导师坐在一起阅读有关害虫可能是什么的文章。她向系统询问有关不同物种的详细问题，并将范围缩小到三个。她与系统合作，了解更多关于候选物种的信息，然后想出一个实验来确定是哪一个，并发现罪魁祸首昆虫。当 Jody 想知道她的农作物害虫发现是否是科学博览会项目的良好开端时，系统帮助她制定计划并识别潜在的障碍以及解决它们的方法。它建议她的父母和她一起参加一些当地的辅导活动，包括特别博物馆展览和宇航员演讲。它还帮助她找到来自她所在县学习生物学的高中和大学同学。十年后，乔迪成为了一名出色的兽医。
生物学和生物技术在农业和动物科学中应用粮食安全的创新
农业提供了最大的食品供应份额，并确保了重要的生态系统服务。世界人口以前所未有的速度增长（81亿），今年印度已经超过143.3亿。为了养活这一不断增长的人群，粮食生产需要随着现有的可耕地而增加70％，在越来越严重的气候条件下，粮食产量不得进一步损害环境。此外，密集的常规农业实践对环境可持续性，粮食质量以及加剧农场生产力的结构下降产生了负面影响。许多政府机构和政策都表明，增加土壤生物健康和植物育种计划的共同尝试可以提高农场生产率约50％，而不会进一步提高投入。根据COP 28 UNCCD的说法，印度的土地退化中立性（LDN）的目标或降级土地的恢复为3000万公顷（MHA）。要进行环境可持续发展，至关重要的是要保护当前和后代享有潜在平均生活质量的环境。因此，联合国已提倡到2030年实现这一目标，例如促进可持续的农业实践，以获取涉及涉及农作物，农作物旋转，永久养殖，土壤富集，自然虫害捕食者，生物密集的综合桩养生pest pest pest pest pest的更好的农作物，
使用传感器和机器学习对害虫昆虫外观的预测
摘要：如果农民不及时反应以抑制其传播，虫害昆虫的出现可能会导致产量损失。可以通过昆虫陷阱来监测昆虫的发生和数量，其中包括它们的永久游览和检查其状况。另一种有效的方法是在陷阱中设置带有相机的传感器设备，将陷阱拍摄并将图像转发到Internet上，其中有害生物昆虫的外观将通过图像分析预测。天气条件，温度和相对湿度是影响某些害虫出现的参数，例如Helicoverpa Armigera。本文提出了一种机器学习模型，该模型可以考虑到空气温度和相对湿度，可以每天在一个季节预测昆虫的出现。应用了几种用于分类的机器学习算法，并提出了其预测昆虫发生的准确性（高达76.5％）。由于根据测量进行测量的日子以时间顺序给出了测试的数据，因此将现有模型扩展，以考虑三天和五天的时间。扩展方法显示出更好的预测准确性和较低的错误检测百分比。在五天的情况下，受影响检测的准确性为86.3％，而虚假检测的百分比为11％。所提出的机器学习模型可以帮助农民检测害虫的发生，并节省检查领域所需的时间和资源。
使用和影响内生诱形真菌
摘要使用昆虫病作用真菌（EF）用作内生植物是一种可持续食品生产的环保替代品，因为当前农作物保护的范式基于使用有机合成农药的使用，每年有超过200万吨全球范围内有超过200万吨； EF具有作为内生菌的植物组织中的能力，可以用作生物遗产。在这种情况下，本综述分析并讨论了内生昆虫病作用真菌（EEF）的全球状况，它们在植物保护植物疾病和虫害中的潜力以及作为植物生长促进者的潜力。的成功和失败以及现场申请的前景。已经发布了7000多个关于EEF的研究，并具有重要的成功案例。但是，有必要了解农业生产是基于外部投入（主要是农药）的使用。尽管发生了渐进式的变化，但研究这些物质对EEF功效和持久性的影响是至关重要的，而不会忽略对生物和非生物因素对EEF的影响的缺乏知识是造成故障的重要原因。未来的研究应集中于阐明以下方面，例如：应用策略，内生持续和传输途径，以提高农业生产的可持续性。关键字：内生；增长促进者；综合害虫管理；植物疾病。
Metarhabditis Rainai的分子鉴定（Nematoda
针对加纳玉米上的侵入性秋季虫（FAW）（鳞翅目：夜养科）的主要管理策略涉及合成杀虫剂的应用。但是，这种方法引起了与人，动物和生态健康有关的关注，促使人们探索了替代性，环保的管理策略。昆虫病毒线虫（EPN）显示出对FAW和其他虫害的功效。为了应对与形态鉴定相关的挑战，本研究采用了分子诊断工具，特别是PCR测序，是对从加纳的FAW幼虫尸体收集的EPN样品。随后使用Sanger测序方法对PCR产物进行了测序。核苷酸爆炸搜索将EPN鉴定为属于元跨炎属，特别是Metarhabditis Rainai（以前命名为Rhabditis Rainai）。通过分子技术对昆虫致病线虫的精确鉴定对于潜在利用这些生物防治药物针对加纳及其他地区的玉米中的秋季虫子的利用至关重要。关键词：昆虫致病性线虫，检测，分子技术，分类学。简介秋季军虫（FAW），Spodoptera Frugiperda J.E.史密斯（Lepidoptera：Noctuidae），最初于2016年在加纳报道，此后已成为一个重大威胁
<下载 - 生物安全咨询咨询咨询
上下文申请EFSA-GMO-NL-2022-174由Corteva Agriscience提交，以授权销售转基因修改（GM）玉米DP910521（唯一身份DP-91ø521-2）（唯一的身份证DP-91ø521-2），用于食品和进食，进食和加工（欧洲培养（Exculation）范围内的欧洲范围（ 1829/2003 1。 玉米DP910521包含一个由MO-PAT，PMI和CRY1B.34表达盒组成的单个插件，表达Cry1b.34蛋白具有抵抗某些鳞翅目虫害的蛋白质，可耐受性蛋白质的PAT蛋白，可耐受性耐胶质蛋白，可耐glufosinate serbicides和PMI蛋白蛋白作为选择标记。 该申请已于2023年1月5日由EFSA验证，并根据第6.4条和第18.4条（EC）第6.4和18.4条的正式咨询期（EC）的正式咨询期。 1829/2003（在每个成员国指定的指令2001/18/ec的含义中，在转基因生物是产品的一部分的情况下咨询）。 在这次咨询的框架内，在协调员的监督下，比利时生物安全咨询委员会（BAC）并在其秘书处的协助下与专家联系，以评估档案，从BAC绘制的共同专家列表中选择的档案和服务生物安全和生物技术（SBB）。 五位专家对此请求进行了积极回答，并向档案提出了许多评论。 有关所有评论的概述，请参见附件I。 EFSA科学小组对转基因生物的科学意见于2024年8月1日发表（EFSA杂志2024; 22：e8887 2）。1829/2003 1。玉米DP910521包含一个由MO-PAT，PMI和CRY1B.34表达盒组成的单个插件，表达Cry1b.34蛋白具有抵抗某些鳞翅目虫害的蛋白质，可耐受性蛋白质的PAT蛋白，可耐受性耐胶质蛋白，可耐glufosinate serbicides和PMI蛋白蛋白作为选择标记。该申请已于2023年1月5日由EFSA验证，并根据第6.4条和第18.4条（EC）第6.4和18.4条的正式咨询期（EC）的正式咨询期。1829/2003（在每个成员国指定的指令2001/18/ec的含义中，在转基因生物是产品的一部分的情况下咨询）。在这次咨询的框架内，在协调员的监督下，比利时生物安全咨询委员会（BAC）并在其秘书处的协助下与专家联系，以评估档案，从BAC绘制的共同专家列表中选择的档案和服务生物安全和生物技术（SBB）。五位专家对此请求进行了积极回答，并向档案提出了许多评论。有关所有评论的概述，请参见附件I。EFSA科学小组对转基因生物的科学意见于2024年8月1日发表（EFSA杂志2024; 22：e8887 2）。还咨询了一位外部专家，以涉及GM玉米铁的升高。在提供目前的建议时，BAC尤其考虑了EFSA的意见以及专家对应用程序EFSA-GMO-NL-2022-174和EFSA的评论。
教育适应性评估报告
室内是否有足够的透明度，以便教职员工能够被动地监督不在教室的学习者及其活动？ 3 5 9 15 04‐技术准备 是否有足够的设备充电位置？ 3 5 3 5 04‐技术准备 设施的教学技术配备如何？ 4 5 12 15 04‐技术准备 是否有足够的 AV 设备用于演示空间 – 自助餐厅、健身房、辅助健身房？ 2 5 自助餐厅的 AV 设备无法正常工作。 2 5 04‐技术准备 学习空间中是否有足够数量的电源和数据插座？ 3 5 9 15 05‐环境质量 建筑是否有异味或虫害问题？ 3 5 3 5 05‐环境质量 教室的总体声学效果如何？ 3 5 9 15 05‐环境质量 教室的人工照明质量是否足够？ 3 5 9 15 05‐环境质量 学习空间是否可以看到外面的景色/自然光？ 4 5 除 39 号房间没有窗户外，所有房间都可以使用自然光。 12 15 06‐系统的可控性 学习空间是否提供遮光帘来控制自然光？ 4 5 12 15 06‐系统的可控性 教室恒温器是否允许单独控制？ 5 5 5 5 06‐系统的可控性 教室的照明控制质量如何？ 4 5 12 15 07‐学习社区 教室是否按照教育规范适当配置？ 4 5 20 25 07‐学习社区 创客空间和支持空间是否按照教育规范适当配置？ 1 5 5 25
SUMO对神经系统发展的控制
摘要：虫害在全球农业生产中的主要限制因素之一。除了对农作物的直接作用外，一些植物昆虫是植物性疾病传播的有效载体。需要大量的常规杀虫剂才能在全球范围内确保粮食生产，并对经济和环境产生很大影响，尤其是当有益的昆虫还受到经常缺乏所需特殊特定院子的化学物质的影响时。RNA干扰（RNAi）是一种自然机制基因表达调控，并保护包括昆虫在内的大多数真核生物中存在的外源性和内源性遗传元件。双链RNA（DSRNA）或高度结构化RNA的分子是细胞酶的底物，可产生几种类型的小RNA（SRNA），在靶向转录或转录后基因沉积物的靶向序列中起着至关重要的作用。基于RNAi调节的基础的相对简单规则，主要基于Watson -Crick互补性，具有基于这些细胞机制的生物技术应用。这包括使用工程的DSRNA分子的承诺，即在农作物植物中生产的内源性或外源合成并应用于农作物上，作为新一代高度特定，可持续和环保杀虫剂的新一代。在这一期望下，本文回顾了有关昆虫中RNAi途径的当前知识，以及其他一些应用的问题，例如重组RNA的生产和交付，这对于将RNAi建立为作物植物中昆虫控制的可靠技术至关重要。
人工智能和机器学习
人工智能（AI）和机器学习（ML）纳入精确农业的整合正在改变农业实践，提供创新的解决方案，以优化生产力，资源使用和可持续性。精确农业利用传感器，无人机，GP和卫星图像等先进技术来收集有关土壤，农作物，天气和环境因素的实时数据。AI和ML是处理和分析这些大量数据的关键推动力，使农民能够以高准确的准确性做出数据驱动的决策，预测作物产量，管理灌溉并检测虫害爆发。这些技术自动化农业任务，优化输入使用（例如水，肥料，农药），并最大程度地减少废物，从而提高了运营效率并降低了环境影响。尽管有很有希望的收益，但诸如高初始成本，数据质量和技术专业知识的需求之类的挑战仍然是广泛采用的障碍。尽管如此，AI和ML的持续进步在农业的未来中具有巨大的潜力，使其更具可持续性，有利可图和对气候变化有弹性。本文探讨了AI和ML在精确耕作中的作用，其应用，收益，挑战和未来趋势塑造了农业景观。现代农场由数据以及许多小工具和技术（例如传感器，GPS卫星，无人机和机器人）运行。实例，AI技术协助农民优化计划，以生产更多的技术及其应用，例如自然界中的资源映射以及对环境变化的影响评估。
for Agro-Forestry（SCQP02）的教学大纲
Forest: Importance, types, classification, ecosystem, biotic and abiotic components, ecological succession and climax, nursery and planting technique, social forestry, farm forestry, urban forestry, community forestry, forest management, silvicultural practices, forest mensuration, natural regeneration, man-made plantations, shifting cultivation, taungya, dendrology, hardwoods, softwoods, pulp woods,燃料树木，多功能树种，荒原管理。农产品 - 重要性和土地利用系统，森林土壤，分类和保护，分水岭管理，遗传学和生物技术以及树木改善，树木种子技术，牧场，野外生物，野生动植物 - 重要性，滥用，滥用，消耗，消耗，管理，管理，主要和小型森林产品，包括药物和芳香的植物，森林植物，森林造成的，森林造成的，森林的远程，远程，远程，远程，远程，远程，远程驾驶，远程驾驶，远程驾驶，远程远程驾驶，远程驾驶，远程远程，远程驾驶，远程远程驾驶，远程远程驾驶，远程远程驾驶，环境，全球变暖，森林和树木在气候缓解，树木疾病，木材腐烂和变色，害虫，虫害和疾病管理，生物学和化学木材保护，森林保护，印度森林政策，印度森林政策，森林工程，森林工程，森林经济学，森林经济学，联合森林管理和摩擦学。