纳米技术已成为解决现代农业所面临的挑战,特别是在作物保护领域所面临的挑战的一种有希望的方法。纳米农药是纳米材料或纳米结构的农药制剂,由于其潜力增强了活性成分的功效,同时最大程度地减少了不利的环境和健康影响,因此引起了极大的关注。本综述提供了有关纳米农药的当前研究状态的全面概述,重点介绍了它们在各种农业应用中的综合,表征,行动方式和功效。在纳米农药制剂的开发中利用了纳米材料的独特物理化学特性,例如高表面积与体积比,增强的溶解度和受控释放。详细讨论了不同类型的纳米农药,包括纳米乳剂,纳米囊化和纳米复合材料,强调了它们比常规农药配方的优势。审查还研究了纳米农药与靶病虫害和环境的相互作用,以及它们的潜在毒性和生态毒理学作用。探索了纳米农药在综合害虫管理策略中的作用及其与可持续农业实践的兼容性。此外,该评论解决了与纳米农药的商业化和监管方面相关的挑战,强调需要进行彻底的风险评估和标准化测试方案。关键字:纳米技术;纳米农药;作物保护;可持续农业;生物多样性;概述了未来的研究方向和开发纳米农药的机会,重点是优化配方,有针对性的交付和精确农业。总的来说,这篇综述提供了对纳米农药的潜力,作为增强农业生产力和可持续性的工具的潜力,同时最大程度地减少对生物多样性和食品安全的负面影响。
系统的能量比可以显着影响性能[1-3]。 碳纤维(CFS)在实现结构电池的潜力方面起着核心作用。 以其出色的特性而闻名,包括轻量级,高强度和刚度与重量比以及良好的电导率,CFS是这项创新技术的关键推动力。 通过用作储能的结构组件和导电途径,CFS可以实现结构电池的目标[1]。 但是,结构电池目前面临与其正电极成分相关的约束。 要开发完全依赖于CF的电池,必须在正电极上的CF施加活性材料。 这需要每个单独的纤维的全包涂层,优化轻量级CFS并启用系统的能量比可以显着影响性能[1-3]。碳纤维(CFS)在实现结构电池的潜力方面起着核心作用。以其出色的特性而闻名,包括轻量级,高强度和刚度与重量比以及良好的电导率,CFS是这项创新技术的关键推动力。通过用作储能的结构组件和导电途径,CFS可以实现结构电池的目标[1]。但是,结构电池目前面临与其正电极成分相关的约束。要开发完全依赖于CF的电池,必须在正电极上的CF施加活性材料。这需要每个单独的纤维的全包涂层,优化轻量级CFS并启用
摘要。文本对图像合成是机器学习中最具挑战性和最受欢迎的任务之一,许多模型旨在提高该领域的性能。深融合生成的对抗网络(DF-GAN)是图像生成的直接但有效的模型,但它具有三个关键局限性。首先,它仅支持句子级文本描述,从而限制了其从文字级输入中提取细颗粒特征的能力。第二,可以优化残差层和块的结构以及关键参数,以提高性能。第三,现有的评估指标,例如FréchetInception距离(FID),倾向于不适当地强调无关紧要的功能,例如背景,当重点放在生成特定对象上时,这是有问题的。为了解决这些问题,我们引入了一个新的文本编码器,该编码器增强了具有处理单词级描述能力的模型,从而导致更精确和文本一致的图像生成。此外,我们优化了关键参数,并重新设计了卷积和残留网络结构,从而产生了更高质量的图像并减少了运行时间。最后,我们提出了一种量身定制的新评估理论,以评估生成图像中特定对象的质量。这些改进使增强的DF-GAN在有效地产生高质量的文本分配图像方面更有效。
农业的数字公共基础设施(DPIA)将农场咨询,信贷服务和市场联系集成为单个数字生态系统。Agristack,E-NAM和ONDC集成等平台正在提高价格发现和供应链效率。e-nam已将17.8亿农民和26.2万贸易商联系起来。此外,印度目前拥有3,000多家Agritech初创公司的所在地,其中1,300多种使用新兴和破坏性技术(EDTS)增强农业信贷和财务包容性:通过增强的Kisan信用卡(KCC)限制,优先级贷款,优先型贷款和利益率,以及利益率贷款,以及利益率贷款,优先级和利益子ventive conses,获得了负担得起的信贷。
• 为学生提供申请与其学科领域或就业愿望相关的学生服务奖的机会,并鼓励他们申请其学科内的暑期学术实习。 • 增加参加认可实习期(如实习年、出国留学)的学生人数。 • 在所有学科领域提供与工作相关的学习机会,让学生练习技能并反思他们在课程中的发展。 • 为学生提供发展商业敏锐度、企业和创业知识和技能的机会。
过去一年,英格兰银行和麻省理工学院数字货币计划研究了隐私增强技术 (PET) 在潜在数字英镑中的应用可能性,具体目的是确定使用新兴类型的 PET 来支持隐私的潜在技术挑战、权衡、机会和风险。这项研究表明,诸如假名化、零知识证明和安全多方计算等新兴类型的 PET 可能可行地应用于数字货币系统(如数字英镑),以最大限度地减少与中央银行和支付中介之间的数据共享,让用户更好地控制自己的数据并增强用户隐私。这为数字英镑提供了至少与当前形式的数字货币一样私密甚至可能更加私密的机会,尽管与任何技术一样,新兴类型的 PET 所能实现的功能也存在局限性。要求披露数据的法规与部署需要解决的 PET 的自由度之间也可能出现紧张关系。同样有必要进行未来技术研究,以了解与 PET 应用相关的各种技术限制和潜在监管限制相关的不断变化的风险。
图 1:原位 AFM 测试电池示意图,显示 (a) 电池的横截面和 (b) 电池的平面图。使用出口端口中的阀门应用不同的电解质流动模式,包括 FB,其中电解质流过穿孔工作电极的表面,流通,其中所有电解质都流过电池两侧的电极;以及 FBT 模式,其中一些电解质流过穿孔电极,其余则流过表面。流过电极的电解质通过铜箔下方电流进料器下方的歧管流出。
通过监督学习(RVS)进行的加强学习被称为离线增强学习(RL)的新兴范式。虽然返回条件的RVS(RVS-R)在与离线RL任务有关的广泛数据集中占主导地位,但最近的发现表明,目标条件条件的RVS(RVS-G)优于特定的子最好数据集中的轨迹迹象,其中轨迹插入轨迹可用于实现最新功能性能。但是,这种优势的根本原因仍未得到充分探索。在本文中,采用了教学实验和理论分析,我们揭示了RVS-G在缝线轨迹中的熟练程度源于其在评估过程中概括到未知目标方面的熟练性。在这种见解的基础上,我们引入了一种新颖的RVS-G方法,即空间组成RVS(SC-RVS),以增强其概括为未知目标的能力。此反过来又增强了子最佳数据集上的trajectory缝合性能。具体而言,通过利用优势重量的力量和最大透气正则重量,我们的方法可以与现有的RVS-G方法相比,在行动选择中促进乐观目标采样的促进与维护差异的悲观水平。对D4RL基准测试的广泛实验结果表明,在大多数情况下,我们的SC-RV对基准的表现良好,尤其是在需要轨迹缝线的亚最佳数据集上。
在农产品的生产和储存过程中,霉菌经常以污染物的形式出现,这些污染物可以产生各种二级代谢产物,其中最重要的是霉菌毒素。为了解决这些问题,该行业使用了各种方法,产品和流程。本综述研究了新型非热线技术的最新进展,用于丝状真菌的最新灭活和霉菌毒素的减少。这些技术包括高压工艺(HPP),臭氧处理,紫外线,蓝光,脉冲光,脉冲电场(PEF),冷大气等离子体(CAP),电子束,超声(US)和纳米颗粒。使用先前研究的数据,本综述概述了使用这些技术获得的主要作用机理和最新结果,并强调了与每种技术相关的局限性和挑战。此处讨论的创新非热方法已被证明是减少食品霉菌污染和感染的安全有效工具。但是,这些技术的有效性高度取决于真菌物种和霉菌毒素的结构特征。与真菌和霉菌毒素失活有关的新发现强调,对于成功的应用,必须仔细确定和优化某些关键参数,以实现令人满意的结果。最后,这篇评论强调并讨论了非热技术的未来方向。它强调,他们在不损害营养和感觉品质的情况下满足消费者对清洁和安全食品的需求。