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World File Search System香蕉
请在印刷时引用本文：Krasnova IS, Ganina VI, Semenov GV. 水果和蔬菜泥作为真空冷冻干燥发酵剂的冷冻保护剂
时间增加 13 小时，具体取决于果泥的量。然而，添加甜无花果和香蕉果泥会降低冷冻温度并延长冷冻干燥阶段和总干燥时间，分别增加 0.5-1.5 和 1.5-3 小时。根据对冻干生物酸奶的感官评价，我们选择了含 15% 南瓜和无花果泥以及 10% 香蕉泥的配方。我们发现与对照组相比，含果泥的冻干生物酸奶具有更高的乳酸菌数量。在冻干样品中，储藏温度为 4 ± 2°С 时的乳酸菌数量高于 20 ± 2°С 时的乳酸菌数量。南瓜泥在冷冻干燥和储藏过程中为乳酸微生物提供了最好的存活率。
第 28 届 ICABR 会议 2024 - ConfTool Pro 导出
将食品生产系统重组为更广泛的生物经济供应链：以乌干达香蕉生产系统为例 Clare Nakimpi、Justus Wesseler、Paul Ingenbleek、Esther Gehrke、Jerome Kubiriba、Priver Bwesigye
asx 公告 - Papyrus Australia
合资生产设施将实现 Papyrus 最新专利申请中的第 2 阶段技术的商业化和部署。此次合作是 Papyrus Australia 继续扩展其创新技术的重要机会，该技术将香蕉种植园的农业废弃物转化为越南的模制纤维包装。Thanh Dung Co 是一家多元化制造公司，利用回收的纸板和废纸生产大量纸板。该地点拥有海阳省周围 13,000 公顷的香蕉种植园，有足够的原材料用于初始开发阶段，并且在同一地点具有巨大的扩建潜力。计划在 2025 年初进行详细的项目可行性评估和尽职调查，随后签署具有约束力的合资协议。2. Papyrus 聘请基石投资者 L39 Capital Pty Ltd 支持开发
获资助中大学者及研究项目名单
1。生命科学学院副教授陈廷峰教授生命科学学院副教授陈廷峰教授研究专题︰香牙蕉抗枯萎病的基因探究及机理分析，也是全球产量第二大水果。本项目将结合基因组也是全球产量第二大水果。本项目将结合基因组，foc-tr4 foc-tr4 foc-tr4 的8号」（8号」（8号」（ ZJ-08）品种，本研究将应用最新的长读取定序技术和高通量的染，本研究将应用最新的长读取定序技术和高通量的染，本研究将应用最新的长读取定序技术和高通量的染，并利用中大团队在光学基因组图谱测绘的专长ZJ-08 ZJ-08 ZJ-01 ZJ-01111 foc-tr4（foc-tr4）（（生物医学学院李嘉诚生物医学讲座教授陈伟仪教授生物医学学院李嘉诚生物医学讲座教授陈伟仪教授生物医学学院李嘉诚生物医学讲座教授陈伟仪教授甲基化调控线粒体类核相分离及转录机制的研究甲基化调控线粒体类核相分离及转录机制的研究甲基化调控线粒体类核相分离及转录机制的研究甲基化调控线粒体类核相分离及转录机制的研究，dna 储存、复制和转录的重要结构，深入研究线粒体，dna甲基化修饰如何调控类核结构与转录功能。本研究将在多能干细胞和心肌细，确定线粒体，dna甲基化调控线粒体类核相分离的具体过程，dna甲基化调控线粒体类核相分离的具体过程，并揭示线粒体dna甲基化调控相分离介导的线粒体转录分子机制。本研究有望为线粒体类核结，dna甲基化调控相分离介导的线粒体转录分子机制。本研究有望为线粒体类核结甲基化调控相分离介导的线粒体转录分子机制。本研究有望为线粒体类核结ca 2+ t t细胞在肿瘤微环境中的生物活性具有重大意义。团队拟构建细胞在肿瘤微环境中的生物活性具有重大意义。团队拟构建细胞在肿瘤微环境中的生物活性具有重大意义。团队拟构建细胞在肿瘤微环境中的生物活性具有重大意义。团队拟构建细胞在肿瘤微环境中的生物活性具有重大意义。团队拟构建细胞在肿瘤微环境中的生物活性具有重大意义。团队拟构建细胞在肿瘤微环境中的生物活性具有重大意义。团队拟构建细胞在肿瘤微环境中的生物活性具有重大意义。团队拟构建细胞在肿瘤微环境中的生物活性具有重大意义。团队拟构建细胞在肿瘤微环境中的生物活性具有重大意义。团队拟构建细胞在肿瘤微环境中的生物活性具有重大意义。团队拟构建，以用于精，构建红光调控的钙离子信号通路控制器，构建红光调控的钙离子信号通路控制器，实现红光，并研究其动力学特征；其次，并研究其动力学特征；其次
ANN在部分阴影条件下优化了DA-ST
收到：2024年8月8日修订：2024年9月10日接受：08年10月8日发布：2024年10月30日摘要-3D打印使用计算机辅助设计和分层来创建三维对象。许多研究人员正在探索3D打印的不同材料。其中一种途径是由于其可生物降解性和更好的机械性能，用聚合物材料加强天然纤维。这项研究的主要目标是探索使用融合沉积建模（FDM）的香蕉纤维与聚乳酸（PLA）进行3D打印的使用。本文研究了天然纤维增强对机械特性的影响，此外，还研究了FDM过程变量（例如喷嘴尺寸，填充图案，层厚度和喷嘴温度）对机械性能的影响。为了确定这些过程因子的重要性，使用方差分析（ANOVA），并使用Taguchi L16来设计实验。在这项研究中，为了执行机械拉伸测试和弯曲测试，根据ASTM标准从香蕉纤维/PLA生物复合材料印刷样品。用0.8毫米喷嘴尺寸，立方填充图案，0.3毫米厚度（200°C）打印的项目显示弯曲强度，拉伸强度，拉伸模量和弯曲强度的最大值。在3D制造的复合测试样品中，3％的香蕉纤维组成显示最大模量为985 MPa，最大弯曲强度最大为151 MPa，最大32 MPa抗拉力强度和最大2452 MPA MPA弯曲模量。断裂表面的SEM显微照片显示界面粘结和纤维拉出。
遗伝子组换え技术の最新动向
Plants Australian Genetic Recombination Regulation Organization (OGTR) accepts field testing of CSIRO's genetically modified canola The Australian Genetic Technology Regulation Organization (OGTR) has issued a licensed DIR 205 to the Commonwealth Scientific and Industrial Research Organization (CSIRO) to allow field testing of genetically modified (GM) canola with increased tolerance of abiotic stress.通用汽油菜石可以在新南威尔士州和南澳大利亚州的最多三个地点生长，第一年最多可容纳1.5公顷，明年最多2公顷。考试将于2025年5月至2030年12月。该现场测试的目的是评估在澳大利亚野外条件下（包括环境压力）下GM菜籽菌株的性能。在此现场测试中生长的GM菜籽无用于人类食物或牲畜饲料。 最终的风险评估和风险管理计划（RARMP）得出的结论是，这种有限和受控的释放对人们以及环境的健康与安全的风险可忽略不计。但是，施加许可条件以限制释放的大小，位置和持续时间，并限制了转基因作物及其在环境中的遗传物质的扩散和保留。 最终的RARMP可在OGTR网站的DIR 205页面上在线获得，以及RARMP的摘要，有关此决定的问答以及许可证的副本。 Wageningen的研究人员和合作伙伴开发了对TR4的第一个香蕉，Wageningen大学研究所的黑人Sigatoka研究人员与Chiquita，Keygene和Musaradix合作，开发了一种新的混合香蕉黄道，该Yellebrid Banana黄道对两种最具破坏性的疾病抗体性疾病，是Bananas：Fusarium Tropical Race 4（tr4）和黑色SIGAKA（TR4）。黄道一号的发展是在世界各地的香蕉种植的重要时期的开创性事件。 近年来，TR4和Black Sigatoka造成了重大损失，造成了价值数亿美元的损失。黄道一号对TR4具有抗药性，TR4具有损坏整个农场的霉菌，而黑色Sigatoka是一种大大降低产量的叶片疾病。这两种疾病一直是对香蕉行业的长期威胁，特别是对广泛出口的卡文犬香蕉的威胁。 研究团队将传统交配技术与最新的DNA分析技术相结合，以加速黄道一个开发过程。这使得可以更迅速有效地选择具有理想性状（例如抗病性）的新品种。黄道一号仍然是原型，目前在荷兰的温室中生长。预计将被送往菲律宾和印尼地区，在那里TR4和Black Sigatoka造成严重破坏。
3D打印香蕉纤维增强PLA生物复合材料的机械表征图像分类的CNN体系结构
收到：2024年6月21日修订：2024年8月3日接受：2024年8月26日发布：2024年9月30日摘要 - 去年在几个领域中使用了图像处理技术，包括教育，研究，铁路和其他部门。CNN（卷积神经网络）通常被视为图片分类的最有效方法。这项研究包括使用CNN体系结构：Restnet50V2，Restnet152v2，Xception，IntectionV3和MobilenetV2的五种著名的图像处理算法。我们评估了Dehradun DataSet北阿兰奇大学的分类，该数据集有20个不同的部门照片进行分类。在一定的迭代之后，我们的主要目标是使用可用的硬件实现最佳的模型精度。为了评估绩效，我们使用了其他措施，例如准确性，召回和F1得分。调查证明了所有五种算法的特殊精度：Restnet50V2（98.88），Restnet152v2（99.10），Xpection（99.17），InceptionV3（99.2）（99.2）和MobiLENETV2（93.71）。由于其卓越的准确性，选择了X Ception方法进行数据培训，测试和验证。硬件资源，内存能力和数据多样性。这项研究阐明了CNN模型的性能，并帮助公司和大学选择更好的照片分类算法。这项研究还提高了机器学习和深度学习算法，以及它们在现实情况下的实际应用。
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