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Crowded Table Farm 商业计划
● 到 2024 年 9 月 1 日，我将在距离波特兰 30 英里以内找到 1 英亩的土地进行租赁。● 在农场的第一年，我将种植食物，每周获得 35 份 CSA 股份。● 我将在农场每月举办社区活动，为食品和艺术品获取基金筹集资金，以支付 5 份 CSA 股份的费用。● 从我找到土地后开始（希望在 2024 年秋季），我将开始制定可行的种植计划，并与至少 3 名其他农场导师分享该计划。● 2024 年秋季，我将申请 MOFGA 的熟练工计划。● 我将利用明年（2024-2025 年）的冬季制作营销材料、网站和徽标。● 我将研究各种选择，并决定使用哪种簿记方法来跟踪财务状况。● 我将评估我的储蓄、细节和我的土地租赁以及我的基础设施和设备需求，并确定我需要从贷款和补助金中获得多少资金。 ● 我将寻求商业顾问的帮助，确定适合我的运营的融资来源。
使农民能够通过游戏理论和人工智能服务印度科学研究所，班加罗尔
人工智能（AI）结合了计算机科学和强大的数据集，以解决问题。AI于1985年首次由McKinion和Lemmon在农业中使用，以开发一种名为Gossym的棉花作物仿真模型，该模型使用AI来利用大量的农业数据来优化棉花生产，并应用先进的分析技术来找到模式，并发现新颖的见解。今天，AI在农业中起着至关重要的作用，以确定最佳的灌溉时间表，养分施用时间，监测植物健康，检测疾病，识别和清除杂草，并建议有效的害虫控制方法和合适的农艺产品。在作物管理中，这些解决方案可以进一步分为农作物疾病诊断，产量预测，作物建议，价格预测和市场设计等领域。但是，由于这些技术的复杂性和缺乏专门针对农业领域的用户友好平台的复杂性，印度农业景观中的AI和机器学习（ML）仍然有限。
Brookfield 从 Ørsted 手中收购英国四个海上风电场的股份
伦敦，2024 年 10 月 30 日（GLOBE NEWSWIRE）——Ørsted（CPH：ORSTED）已与 Brookfield（NYSE：BAM、TSX：BAM）、其机构合作伙伴及其上市附属公司 Brookfield Renewable（NYSE：BEP、BEPC；TSX：BEP.UN、BEPC）签署了合作协议，后者
农户数字技术采用情况...
该研究探讨了马哈拉施特拉邦 Hiware Bazaar 村农户采用数字技术的情况。Hiware Bazaar 村以集体努力和创新农业实践成功从干旱社区转变为繁荣社区而闻名。该研究采用了全面的案例研究方法，包括采访、调查和与当地农民的焦点小组讨论，以收集详细见解。结果表明，人们对数字工具的认识和使用程度很高，例如用于市场价格、天气预报和作物管理的移动应用程序，这些工具已显著提高作物产量和资源管理。尽管有这些好处，但该研究也发现了一些挑战，例如培训有限、基础设施不足以及社会文化对技术采用的抵制。结论强调了数字技术在印度农村地区彻底改变农业实践的潜力，倡导加强教育计划、基础设施建设、有针对性的激励措施和社区参与，以克服这些障碍。此外，它建议将传统农业知识与现代数字工具相结合，以最大限度地发挥效益并确保可持续发展。
美国农业局，哈里斯 - 瓦尔兹草案v1.docx
作为副总裁，卡马拉·哈里斯（Kamala Harris）投资了美国农村地区，因此子孙后代可以继续农业，而美国农村的美国人可以在自己的家乡找到机会。在她和拜登总统的领导下，拜登·哈里斯（Biden-Harris）政府已经投资了数十亿美元的联邦资源，以引发长期以来一直落伍的农村社区的长期经济增长，帮助农村社区创造就业机会，建立基础设施，并以自己的条件为经济稳定。当选时，哈里斯副总统和州长沃尔兹将永远不会停止战斗，以创造一个经济，在这种经济中，美国乡村无法仅仅取得成功，而是取得成功。他们致力于建立一个机会经济，每个人都可以竞争并有真正的成功机会，无论他们是谁或从哪里开始，每个人都有机会为自己和孩子建立财富。
课程计划：基因编辑：我们应该走多远？
基因由 DNA 组成，本质上是生命的指令。它们决定了我们的身体特征和特性。几个世纪以来，人类一直在培育植物和动物以选择特定的遗传特性，但直到最近，生物技术的进步才使我们能够物理地操纵生物体的基因。CRISPR 是一种可以针对特定基因的基因编辑工具，可让科学家进行精确的基因组编辑。能够以这种方式编辑基因可能会对我们预防疾病的方式产生巨大影响。但是，使用这项技术也引发了巨大的生物伦理问题。2018 年末，一名中国研究人员透露，他创造了有史以来第一个基因编辑婴儿。他在双胞胎女孩出生前改变了她们的 DNA，这意味着这些基因变化将传递给后代。基因编辑有朝一日甚至可以用来让父母为未出生的孩子选择特定的特征。人类在改变生命时应该走多远？
Astro耕种者：垂直农业
•优化农业技术，以生长富含养分的农产品对于在扩展太空任务期间维持宇航员的健康和福祉至关重要。该系统还将通过将自主系统调整为诸如垂直农场和城市农业环境之类的受控环境来解决地面农业挑战。•实施和训练机器学习模型，可促进自动作物监测和植物健康评估。这些模型将使系统能够独立运行，根据图像分类，对象检测和植物健康做出实时决策，以实现空间和陆地应用。•训练深度学习模型，负责在整个收获运动中对机器人组的轨迹和路径预测。该模型将根据机器人臂和最终效应器的定位来解释和训练。
农场碳：树篱和非森林林地（...
为了实现这一目标，将使用地面无人机方法估算的生物量测量与实际生物量数据进行了比较。比较了利用测量数据的广泛使用的基于过程的碳模型，以实现缩放潜力的适用性。为了评估树篱对农业系统的影响，将建模的树篱投入和产出应用于爱尔兰的“平均”乳制品，牛肉和可耕种的农业系统。该分析强调了新的树篱的保留和种植在农场规模上具有重要的缓解潜力。最后，以综合记分卡的形式出现了一种决策支持工具，该工具纳入了碳固存和生物多样性指标，用于本地评估。