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作物创新与商业亚洲2025年（...
Sanya Yazhou Bay科幻城市政府局是由Sanya Municipal政府建立的法定机构，该机构是根据“法定机构 +市场为面向市场的行动”模型建立的。它负责组织和实施Yazhou Bay Sci-Tech City的开发，建筑，运营，管理和全面协调。通过利用政府和市场在资源分配中的双重优势，该局促进了科幻城市的发展和建设，以实现互惠互利的合作。作为Hainan自由贸易港口建设的主要公园之一，Sanya Yazhou Bay Sci-Tech City继续利用其政策和工业优势，为“ Nanfan Silicon Valley”的发展做出了贡献，并推动了为自由贸易港创建国际备受赞誉的创新投资厂的创建。自成立以来，Sanya Yazhou Bay科幻城市政府局在促进种子行业的国际合作方面取得了重大成功。它已与中国种子协会以及亚太和太平洋种子协会等国际工业协会达成了战略合作协议，并组织了一系列国际会议和论坛。此外，通过投资促进工作，它吸引了国内和国际创新者在Yazhou Bay Sci-Tech City定居。该局还积极在种质资源和科学研究领域进行国际合作，从而促进了种子行业的创新和商业化。
可持续作物生产的农业数字化
1莱布尼兹农业工程与生物经济研究所，德国波茨坦，2技术大学柏林大学，德国柏林农民货币学主席，3阿尔布雷希特·丹尼尔·塔纳·塔纳·塔纳·塔纳·塔纳·托纳·塞纳尔·纳斯特，农业科学和humborlicuraliult of infermittor and formin and formin and berlin and berlin and berlin and berlin and berlin，berlin，4俄亥俄州立大学工程大学，俄亥俄州哥伦布，美国，堪萨斯州立大学5号农艺学系，曼哈顿，堪萨斯州，美国，美国6号农业机械和电力系，农业工程和技术学院，农业技术学院，农业大学，法萨拉巴德大学，法萨拉巴德大学，法萨拉巴德，帕基斯坦。 （NTNU），Trondheim，挪威
作物害虫生物防治的进步
第1部分理解和破坏害虫•1。对蓟马和其他小型飞行昆虫的视力和嗅觉的理解，以增强生物控制：新西兰的植物和食品研究； •2。昆虫的基因工程以抑制虫害繁殖：美国北卡罗来纳州立大学的麦克斯·斯科特（Max Scott）； •3。开发基于植物的昆虫生物防治剂：Azucena Gonzalez-Coloma，CSIC，西班牙； •4。基于神经肽的生物防治剂的开发用于管理害虫：英国格拉斯哥大学Shireen Davies； •5。使用基因沉默（RNA干扰）技术产生安全的杀虫化合物：意大利Enea的Salvatore Arpaia； •6。理解反对害虫攻击的植物防御：美国路易斯安那州立大学的迈克尔·斯托特；第2部分改善了生物防治产品开发和使用•7。制定生物防治剂以进行植物保护的钥匙问题：琳达·马斯卡特（Linda Muskat），应用科学大学 - 德国比勒菲尔德（Bielefeld）； •8，促进新的生物防治产品来控制害虫：新西兰林肯大学Travis Glare； •9，用于害虫控制的生物防治剂的应用技术开发：奥地利奥地利理工学院的Claudia Preininger； •10。对害虫的生物防治剂进行改进：美国环境保护局的香农·博尔赫斯，生物农药和污染预防司；
改善作物产量的进步和挑战
光合作用是驱动植物生长和生产力的基本生物学过程，直接使农作物产量和农业可持续性降低。随着全球人口的不断增长，对粮食产量增加的需求已成为提高农作物的光合作用的关键。本评论全面研究了理解和改善光合作用的最新进展，旨在应对全球粮食安全挑战。我们深入研究了诸如基因工程等创新策略，以优化参与光合作用的关键酶，提高光捕获效率的技术以及操纵碳ϔ偶偶体途径的方法。此外，我们探讨了包括CRISPR-CAS9和合成生物学在内的先进生物技术工具和方法的整合，以重新启动和优化光合作用过程。本文还讨论了将这些科学进步转化为实际农业应用所面临的重大挑战，包括环境变异性，监管障碍和公众接受问题。未来的研究方向，强调了跨学科合作和可持续农业实践的需求。通过综合最新发展并确定关键领域以进行进一步调查，该综述概述了提高光合作用的潜在和挑战，以满足未来的粮食生产需求。
营养学的农作物基因组设计
©Springer Nature Singapore Pte Ltd. 2023这项工作将获得版权。所有权利都是由出版商唯一的，全部由材料的全部或部分授权的，特别是涉及翻译，重新使用，重新使用，插图，朗诵，广播，对微观或以任何其他物理方式或任何其他物理方式，以及传输或信息的存储和电子设置，计算机或计算机或相似的方法，或者以任何其他物理方式的复制，或者使用。使用一般描述性名称，注册名称，商标，服务标记等。在本出版物中，即使在没有特定陈述的情况下，这种名称也不受相关的保护法律和法规的限制，因此也没有暗示，因此可以免费使用。出版商，作者和编辑可以肯定地假设本书中的建议和信息被认为在出版之日是真实而准确的。就本文包含的材料或可能已犯的任何错误或遗漏而言，出版商，作者或编辑都没有提供任何明示或暗示的保修。出版商在已发表的地图和机构之后的管辖权索赔方面保持中立。
密苏里作物生产者的经济援助
_________________________________________________________________________________________________ Recommended citation format: Plastina, A., and M. Rosenbohm.“美国救济法，2025年：密苏里作物生产者的经济援助。”拉夫政策摘要2024-12（3），密苏里大学哥伦比亚大学应用社会科学司，2024年12月23日。Available at www.RaFF.missouri.edu _________________________________________________________________________________________________ This Policy Brief provides preliminary estimates of the disaster relief payments for major crop producers in Missouri approved by the U.S. Congress on December 20, 2024.2024年12月20日，美国国会批准了2025年的《美国救济法》，该法案将保留的联邦政府资助到2025年3月14日；将2018年的农业账单延长到2025年9月；并为作物农民提供100亿美元的经济援助。国会要求农业部长在本法制定数据后的90天内向作物生产者提供经济援助付款。通过商品对每个人或法人实体的经济援助计算为每英亩的经济援助乘以每种作物中合格的英亩数量。每英亩的经济援助（表1）被确定为：
作物收益预测中的机器学习
信息技术的快速发展。作物产量一直引起了很多兴趣，这是农业生产中的重大问题。目前，机器学习和人工智能通常是预测农业生产力的最流行方法。因此，数字农业的主要问题之一是创建一种可以可靠地预测作物产量的机器学习技术。作物产量预测与常规回归预测问题相反，具有很强的时间相关性。例如，每个县的天气数据都有显着的时间相关性。此外，农作物产量受到来自各个地方的地理数据的影响。例如，如果一个县的邻国收获强劲，县可能会有很大的收获。我们使用了本研究中的模型，诸如随机森林，决策树分类器，支持向量机，KNN和逻辑回归之类的模型。准确得分为99.77％，随机森林在所有森林中都产生了最大的结果。
一种加速作物改善的变革性方法
速度繁殖已成为一种变革性的方法，可以通过优化环境条件来实现快速生成营业额来加快农作物的改善。该技术操纵了诸如光周期，温度，光强度和营养等因素，以加快植物生长和繁殖周期。通过每年4-6代的生产，而传统育种中的1-2代，速度繁殖却可以使作物品种快速发展具有增强的产量潜力，生物和非生物压力弹性，提高营养质量和气候适应性的潜力。关键原理涉及剪裁光周期，控制温度，采用专业照明，创建受控环境并制定目标营养。速度育种在谷物，豆类，蔬菜和其他农作物中具有多种应用，可以加速理想特征的渗入，有效的杂种