整个农场计划有五个部分。2025 年,如果您想获得基本支付计划 (BPS) 付款,您必须完成至少两个部分。填写单一申请表时,您必须说明您已完成哪些部分。
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政府对绿色氢和绿色氨的生产推动力 - 在国家绿色氢气使命下,印度的目标是每年至少开发至少500万吨的绿色氢生产能力,并在2030年之前增加约125吉瓦(GW)的可再生能源能力,并增加约125 gigawatts(GW)。任务的总支出为Rs。19,744千万,政府已分配了卢比。瞄准镜计划的17,490亿卢比。即将到来的试点项目的1,466千万卢比。R&D和RS的40亿卢比。 388千万涉及其他任务组件。 截至2025年1月15日,GOI已根据PLI计划分配了12个实体,包括Girefpl(用于绿色氢生产高达90,000 MTPA)。 此外,预计在日本和韩国等主要出口市场中有望长期补贴,吉列夫普尔(Girefpl)在印度生产的绿色氨气将被出口。R&D和RS的40亿卢比。388千万涉及其他任务组件。截至2025年1月15日,GOI已根据PLI计划分配了12个实体,包括Girefpl(用于绿色氢生产高达90,000 MTPA)。此外,预计在日本和韩国等主要出口市场中有望长期补贴,吉列夫普尔(Girefpl)在印度生产的绿色氨气将被出口。
代谢分析是在一月份与牛群分组的代表进行的,评估了牛群的营养和健康状况。一项重要的资产,可让您深入了解母牛的蛋白质,能量和矿物质状态。Rhyd y Gofaint的结果表现出极好的痕量矿物水平,但是,哺乳期中有一些可疑的能量平衡结果。因此,使用针pil刺血样品10-20天,对酮水平进行了进一步的监测,以深入研究结果。这有助于识别和治疗几例亚临床酮症病例,可能会增强受影响的牛的产量,健康和生育能力。早期检测高风险母牛的关键要素。
精确农业正在通过使用现代技术来提高生产率,同时减少废物和环境影响,从而改变农业。该领域最强大的工具之一是计算机视觉,它有助于分析图像以监视农作物,检测杂草和引导自动化机器。通过使用数字图像,计算机视觉提供了有关农作物及其周围环境的准确和实时信息。不同的成像技术支持各种农业任务。RGB(红绿色蓝色)成像类似于人类的视觉检查农作物,而近红外(NIR)和多光谱成像有助于检测肉眼看不到的植物健康问题。这些技术允许农民监测农作物,评估生长阶段并尽早确定疾病。随着人工智能和机器人技术的兴起,计算机视觉在自动化农业任务中起着关键作用。配备摄像头和AI的机器人可以识别和清除杂草,在正确的时间挑选果实,并分析土壤条件。自动农业机器也可以浏览领域,从而减少对人工人工的需求并提高效率。精确农业中计算机视觉的主要目标是识别和区分农作物,杂草和其他物体,以优化农业运营。随着技术的发展,其应用继续增长,使耕作更聪明,更可持续。通过改善决策,降低成本和增加产量,计算机视觉将彻底改变现代农业,帮助农民满足对食物不断增长的需求,同时使用较少的资源。
Shadiq 表示:“我们与血清研究所的战略伙伴关系对推动全球免疫工作发挥了重要作用。我们支持生产疫苗,以解决全球主要健康问题,我们渴望继续扩大我们在研究、开发和技术转让方面的合作。”
一个重要的会议,旨在解决土著所有权的机会,对自然项目的碳的运作和参与。讨论将涵盖核心利益,碳机会,克服参与障碍的措施,“正确的方式”参与的重要性,免费事先和知情同意。
尽管对农业景观中木质特征的生物多样性的积极影响得到了广泛认可,但仍然存在关于哪种景观环境以优先考虑其实施以及在哪些比例方面的问题。研究农田生物多样性对不同景观组成(农田,草地,混合)中的小木质特征(SWF)密度的响应,我们分析了从111只鸟类,22个蝙蝠和25个Bush Cricket物种的标准化监测方案中的精细分辨率数据,以全国规模(依靠3772,834和724的监视点)超过372.27,这是72,724和727的监控点。 法国。我们通过不同的指标(物种多样性和功能组成)使用了广义的加性混合模型来分析人口和社区反应。我们发现三个分类单元对SWF表现出积极的反应,尤其是在Cropland,SWF密度相对于草原和混合景观最低。此外,我们的结果还提出了三个分类单元共有的非线性响应,而在大多数指标中,造成了至少6%的SWF密度的收益,但在较小程度上(例如,在7-12%的SWF时达到的最大丰度达到了最大的丰度)。我们注意到,农田鸟类专家中的某些物种受SWF的负面影响。总体而言,我们强调了在农业景观中,尤其是在农田中促进木质特征的好处,以支持生物多样性及其相关的生态系统功能。我们的研究为先前研究的建议提供了至关重要的经验证据,以及2030年欧盟生物多样性策略的相关性,将至少10%的农田专用于高多样性景观特征。
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