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利用诱发的遗传变异改良水稻和高粱以应对干旱
自 20 世纪 20 年代以来，诱发突变就已用于作物育种。目前，联合国粮食及农业组织 (FAO) 和原子能机构管理的数据库中记录了 3400 多种突变作物品种。通过改进和调整优化突变密度的技术，可以提高作物品种育种的有效性。这还涉及提高筛选大量突变种群或品系的效率，无论是表型还是基因型。鉴于这些目标，粮农组织/原子能机构粮食和农业核技术联合中心启动了一项为期五年的协调研究项目，题为“通过诱发突变育种提高水稻和高粱的抗旱能力”。该项目汇集了发达国家和发展中国家的研究人员，旨在通过诱发突变提高水稻和高粱种质的抗旱能力，并开发和调整筛选技术，以实现可持续粮食安全。
总温度度量和全球变暖对作物产量的影响的高估
3特别是，它们提供了三个证据来支持时间可分离性假设。首先，他们将六个月的生长季节分为两个两个月的间隔。第二，他们共同估计生长季节每个月温度的影响。第三，他们测试了7月份温度响应函数是否与其他月份不同。4 Felkner等。 （2009）还估计了三个不同阶段的温度对水稻产量的影响，但将三个阶段定义为种植，生长和收获。4 Felkner等。（2009）还估计了三个不同阶段的温度对水稻产量的影响，但将三个阶段定义为种植，生长和收获。
基于高产的作物推荐系统
在此处完成的数据聚合过程将需要应计并集成各种类型的数据，以制造一个总体数据集，从而进一步增强并增加了作物建议的信誉。在这里，它始于输入用户提供的地理数据，以更具体地规范作物建议的位置。因此，在这方面，将整理壤土，沙质和粘土土壤类型信息，以便在此过程中包括局部土壤条件。汇总了当前有关温度，降雨，湿度，风速和高度的实时天气信息，可以完善建议，以尽可能地呈现出主要的环境条件的变化。历史收益信息还用于各种农作物，以确定生成的农作物是否适合那些特定的当地环境条件。季节性数据，以便提出的农作物将属于适当的生长季节。这种综合方法允许根据精确条件提出非常精确的作物建议。
尼日利亚科吉州可耕地农民中的气候智能实践https://dx.doi.org/10.4314/jae.v28i4.11 Pelemo Jacob Jide S
htv>：//orcid.org/0009-7887-1013 Adewumi Adeelumi Ajibola bidemi olayemi Olayemi olayemi agribusiness agribusiness agribusiness管理部农业学院农业学院新闻技术，新闻技术，新闻技术，新闻技术，新闻技术，新闻技术，新闻技术，新闻技术，新闻技术，新闻技术，新闻技术，新闻技术，新闻技术，新闻技术。 minna电子邮件：adewumiadeoluwa@gmail.com电子邮件：boajibola@gmail.com电话号码：+2348058743659电话号码： https://orcid.org/0000-0002-2148-357x Adebisi Westhaven，橙色，2800新南威尔士州，澳大利亚新南威尔士州电子邮件：oluwaseun.adeyemi@whaven.org.org.org.org.org.org.au电话号码：+6 https://orcid.org/00004-5440-207X提交：2024年6月25日，首次修订请求：2024年7月13日复兴：28 JOLY，2024，2024，2024，2024，2024，2024，接受：2024年10月15日出版：2024年10月20日，Citite AS：Pelemo，J.J.，Ajibola，B.O。，Adeyemi，O。A.，Shehu，M。和Adewumi，A。（2024）：在尼日利亚科吉州的耕作农民中采用气候智能实践。农业扩展杂志28（4）110-119关键字：气候智能实践；耕作农民；混合种植的利益冲突：作者Hebby宣称存在利益冲突。致谢：作者希望感谢枚举者用于数据收集的帮助。资金：这项研究获得了公共，商业或非营利性资金机构的具体赠款。使用三个阶段的抽样程序选择研究区域中的223岁（213）种农作物农民。结构图调查表用于数据收集。年龄系数（β= -0.01），农业经验（β= 0.07）和作者的贡献：PJJ：概念/设计，数据收集工具的开发，数据分析的一部分，修订手稿（40％）ABO：对数据的解释和第一稿和初稿（15％）AOA：校对研究手稿（15％）SM：校对研究手稿（15％）AA：15％的AA：15％的研究（15％）的研究（15％）的研究（15％）的研究（15％）摘要摘要，该研究的习惯是摘要的，该研究的摘要是摘要的，以下是摘要的，以下是摘要的，以下是摘要的，以下是绘制的，该研究的摘要是绘制的，以下是摘要的，以下是摘要的，以下是摘要的，以下是摘要的，以下是摘要的，以下是摘要的，以下是摘要的，以下是摘要。尼日利亚科吉州。使用频率，百分比，平均值和TOBIT回归分析收集的数据。的发现表明，混合种植系统（88.3％），树木种植（77.3％）和变化的种植日期（79.8％）是研究领域中最受采用的气候智能实践。另外，分别有45.1％和34.7％的采用率很高，并且分别采用了气候智能实践。耕作农民面临的最严重的限制是高投入成本（𝑋= 2.78），气候智能实践培训不足（𝑋= 2.74）以及缺乏金融培训（𝑋= 2.69）。
使用深度学习鉴定营养缺乏症和作物的疾病预测：评论
[1]这项工作回顾了基于计算机视觉的技术，用于早期发现作物营养缺乏症，以提高作物生产率和健康。[2]研究研究了机器学习和接近成像在检测植物疾病和营养缺陷方面的应用，突出了数字化农业中的进步，挑战以及未来的研究方向。[3]这项研究使用深度学习技术，尤其是CNN-SVM，以98％的准确性准确地对玉米植物中的养分缺乏分类，提高作物生产力和可持续性[4]多种注意力的神经网络有效地识别了具有高度精确性的植物营养量，并提高了植物营养量，并增强了Spatial机械的
利用量子机器学习优化作物产量预测
本文仅关注应用量子机器学习方法提高基于多特征土壤和气候数据的作物产量预测准确性的可能性。主要目标是提高作物产量预测模型的效率，这对于提高一个国家的产量和粮食比例至关重要。复杂性也抛弃了监督分析方法，随着农业产业的扩大，非线性也随之增长。这些领域现在涵盖了更广泛的相互关联的元素，包括土壤类型和养分含量、它们与土壤水分含量的关系、气温、降雨量和其他因素。在这项研究中，我们使用量子计算来解决处理高阶数据的问题，比传统计算机中提出的相同问题更熟练。在本文中，我们开发了 QSVM 和 QNN 并将其整合到传统的机器学习模型中，以从包含多年土壤和天气区域和时间信息的大型高度复杂的数据集中学习。我们相信这些模型可以揭示 QSVM 和 QNN 更适合检测的模式，因为它们具有可扩展性和在大型数据集上计算的能力。因此，量子增强模型在预测能力方面优于传统方法，显示出优异的 MSE 值和稳健性值。具体而言，由于变量之间存在高度非线性关系，量子技术的集成增强了泛化能力。这些结果表明，QML 可以显著改善作物产量估计，因为它的预测更准确，可直接应用于农业实践和政策。这项研究将扩大关于量子计算在农业中应用的文献，因为它是一个新兴领域，有可能解决粮食生产中的各种挑战。在作物产量预测领域，我们正在为更不易受到影响的农业结构奠定基础，这些结构能够满足未来的气候条件和不断增长的全球粮食需求。因此，这项研究呼吁对农业中其他基本用例中潜在的基于量子的解决方案进行更多研究。
作物改善 - I（Kharif）2（1+1）理论中心...
起源中心，物种的分布，不同谷物中的野生亲戚；脉冲；油料种子；纤维；饲料和经济作物；蔬菜和园艺作物；植物遗传资源，其利用和保护花卉生物学，定性和定量特征的遗传学研究；繁殖自授粉，交叉授粉和营养传播作物的重要概念；主要的育种目标和程序，包括用于开发杂种和品种的传统和现代创新方法，以供产量，适应性，稳定性，非生物和生物胁迫耐受性和质量（物理，化学，营养）；种子生产技术在自授粉，交叉授粉和营养繁殖的作物中。
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我们充分支持开发和实施标题指标，以减少污染，作为监视目标实施7的关键要素。但是，基于使用的指标可能会导致对农业的负面影响，对当事方和CBD的所需生物多样性结果有害影响。目前的提案与COP15谈判的结果背道而驰，该谈判得出的结论是，过度简化农药使用方法的方法并不能为减少农药污染提供可持续的度量。我们认为，基于农药环境浓度的原始指标可以更好地连接和利用建立风险管理措施和综合的害虫管理（IPM），从而在不影响生物多样性结果的情况下降低污染风险方面更有效。
增强作物育种的技术和应用...
N. K. Bhute 1，R.A。 Bachkar 1和S. S. Kalhapure 1 1棉花改善项目，圣雄菲勒·克里希纳·维迪亚佩斯，马哈拉施特拉邦413722， div>
旱地作物的基因组选择
气候变化及其对粮食生产的可能影响的日益增加，增强了全球对旱地作物（DC）的认识，这是确保在困难环境中确保粮食安全的有前途的解决方案。超出了其作为弹性特征来源的潜力，DC改善了食品系统的可持续性，充满了理想的营养，在某些情况下，具有药用和/或化妆品价值。