摘要:果实和蔬菜作物富含饮食中的饮食,维生素和矿物质,对人类健康至关重要。但是,许多生物压力源(例如害虫和疾病)和非生物压力源威胁着农作物的生长,质量和产量。改善作物特征的传统育种策略包括一系列的反杂交和选择,以将有益的特征引入细菌,这一过程缓慢且资源密集。新的繁殖技术称为群集定期间隔短的短质体重复序列(CRISPR) - 千里联相关的蛋白质-9(CAS9)有可能快速,准确地改善许多特征,例如产量,质量,疾病耐药性,抗病性胁迫,非生物胁迫耐受性和crops的营养方面。由于其简单的操作和高突变效率,该系统已应用于通过基因定向的突变获得新的种质资源。随着全基因组测序数据的可用性以及有关重要特征的基因功能的信息,CRISPR-CAS9编辑对精确突变的关键基因可以迅速产生新的种质资源,以改善重要的农艺性特征。在这篇评论中,我们探索了这项技术及其在水果和蔬菜作物中的应用。我们应对挑战,现有变体和相关的监管框架,并考虑未来的应用。
摘要:使用Raspberry Pi检测苹果是一种创新的方法,它融合了计算机视觉,机器学习和农业自动化的领域。该摘要提供了有关使用Raspberry Pi与Apple检测有关的方法,实施,挑战和未来方向的广泛概述,封装了该领域进行的研究的本质。农业自动化的追求刺激了旨在提高效率和降低体力劳动的新技术的发展。水果检测,尤其是苹果的识别,由于水果的广泛种植和经济价值而具有重要的重视。传统的水果检测方法通常涉及手动分类,这是劳动>密集且时间>消费。因此,出现了能够准确识别和分类水果的自动化系统,从而简化农业过程。实施部分使用Raspberry Pi详细介绍了Apple检测系统的实际实现。硬件设置涉及将Raspberry Pi板与摄像头模块和图像采集和处理所需的其他外围设备集成。软件开发需要创建Python>基于图像预处理,特征提取和分类的模块。OpenCV和Scikit>学习库分别用于实现图像处理和机器学习算法。该系统在不同的环境中进行了测试,以评估其在各种条件下的性能,包括受控的实验室环境和室外农业场景。关键字:OPENCV,机器学习,Raspberrry Pi,检测等1。引言苹果是具有高营养价值的非常受欢迎的农产品。经过多年的发展,中国已成为世界上最大的苹果生产国,苹果种植区和收益率占全球50%以上。影响苹果出口的重要原因之一是苹果的质量相当斑点。随着对高质量和安全标准水果的关注,对自动,准确和快速质量识别的需求不断增长。指数级的人口突飞猛进,可能会随着时间的推移而降低粮食安全水平。因此,应精确检测到有缺陷的苹果在市场出售之前自动除草。Apple检测涉及使用高级
FFED程序是一个具有丰富历史的复杂程序。在国际上,在2022财年,阿菲斯(Aphis)通过其合作者Moscamed,平均每周产生10亿无菌的地中海水果果蝇(MEDFLIES),以减轻从墨西哥和危地马拉的北向运动,并在加利福尼亚和Florida的高风险地区释放。阿菲斯(Aphis)继续为墨西哥的合作者提供帮助,通过为墨西哥恰帕斯(Chiapas)释放的额外生产提供了额外的生产。在国内,Aphis及其合作者每周在加利福尼亚释放1.2亿次无菌药物,在2022财年在佛罗里达州每周释放8000万个无菌药物。要在德克萨斯州与墨西哥果蝇(Mexfly)入侵,危地马拉和德克萨斯州的Aphis饲养设施的入侵产生了90亿无菌的Mexflies,以在德克萨斯州和墨西哥释放。在纽约州,阿菲斯(Aphis)与樱桃生产商合作,简化了监管措施,允许樱桃从欧洲樱桃果蝇隔离区移出。
生物技术在全球范围内被视为直接应用水果生产的重要工具之一。它对全球园艺部门具有强大而积极的影响。生物技术包括植物组织培养(PTC),应用微生物学和应用分子生物学,促进了用改良的食物,饲料,纤维,纤维,维生素,矿物质和燃料生产作物的作物。PTC的技术从“概念”转换为“商业化”。作为一个行业,PTC在印度不再是一个新生的行业。随着多向增长和数百万美元的翻转而蓬勃发展。几种农作物植物经常繁殖(香蕉,草莓,石榴,梨,桑树和pepino等)通过组织培养技术,在国内和国际上进行近三十年的交易。以来,PTC是许多农作物中大规模生产的强大技术,它已成为托儿所和农业行业的重要工具。PTC技术负责实现我国的第二次绿色革命。在评论文章中讨论了印度PTC行业对市场不断增长的需求,其业务潜力以及该行业面临的挑战的影响。
I.引言介绍水果分级系统项目为理解其目的和范围奠定了基础。在这个项目中,我们旨在根据各种参数(例如大小,颜色,重量和质量)开发一种综合系统来对水果进行分级。该系统将旨在满足需要有效,准确的方法来评估出售或分配水果质量的水果生产商,分销商和零售商的需求。为了实现这一目标,我们选择利用前端和后端技术的组合。对于前端,我们将使用HTML,CSS和JavaScript来创建一个用户友好的接口,允许用户无缝与系统进行交互。前端将负责显示信息,收集用户输入并提供对分级过程的反馈。在后端,我们将使用Python烧瓶作为网络框架来处理服务器端逻辑和与前端的通信。烧瓶为构建Web应用程序提供了一个轻巧,灵活的框架,使其成为我们项目的理想选择。此外,我们将利用MySQL作为数据库管理系统来存储和管理与水果,评分标准和用户信息有关的数据。MySQL为数据存储和检索提供了可靠的功能,从而确保了我们系统的可扩展性和可靠性。总体而言,水果分级系统项目旨在通过利用现代网络技术和数据库管理系统来简化分级水果的过程。通过提供用户友好的接口和鲁棒的后端功能,我们寻求
ISSN印刷:2617-4693 ISSN在线:2617-4707 IJABR 2025; 9(1):394-399 www.biochemjournal.com收到:23-11-2024接受:28-12-2024 K Bhavya Sree园艺系Babu Jagjivan Jagjivan Ram农业学院园艺系助理教授,Jayashankar telangana telangana农业大学,助理师,杂志Babu Jagjivan Ram农业学院农学院,Jayashankar Telangana农业大学教授,海德拉巴,印度Telangana,印度Telangana,K Rajesh作物生理学系,Babu Jagjivan Ram农业学院,Babu Jagjivan Ram农业学院,Jayashankar telangana农业大学教授,Hyderangana助理,HYDANGANA,INDIAS HAINANGANA,STHANANANANGANAS SATHANANANGANA Jagjivan Ram农业学院,Jayashankar Telangana农业大学教授,海得拉巴,印度Telangana,印度M Sampath Kumar助理教授,农业扩展系,Babu Jagjivan Ram农业学院,Babu Jayashankar农业大学教授,士兵,海洋助理,jayashankar telangana农业大学。园艺,Babu Jagjivan Ram农业学院,Jayashankar Telangana农业大学教授,海得拉巴,Telangana,印度,
团队将量子传感器放置在薄玻璃纤维的尖端,并将其放在两个葡萄之间。通过闪光绿色激光通过纤维,它们可以使这些原子发红。这种红色发光的亮度揭示了葡萄周围微波场的强度。
超级冰沙柴冰沙8.50家务柴香料混合物,澳门,牛奶,香蕉可可8个牛奶,薄荷,薄荷,菠菜,香蕉,香蕉,生可可nibs nibs One Love 8.50牛奶,Raw Cacao,Raw Cacao,Maca,Maca,Banana,Banana,Banana,Cacao Nibs nibs the High Foller 11牛奶,牛奶,Avocado,Maca,awarana,awarana,araan caca,dark Jon,dark Jo. strawberry, peanut butter, banana, maca, & vanilla protein TIRAMISU 9.50 Espresso, milk, avocado, maca, banana, vanilla stevia GREEN: THE HULK 9 Green juice, spirulina, banana MATCHA GREEN 8.50 Milk, matcha green tea, spinach, banana CLEAN GREEN 9.50 Coconut water, spirulina, spinach, mango, pineapple SUPED UP CLEAN GREEN 11.50 CLEAN GREEN + avocado & hemp protein DR GREEN 10.50 Coconut water, spirulina, spinach, lemon, honey, ginger, frozen apple, avocado +/- garlic & cayenne PINK: BERRY LEGIT 10 Watermelon, chia, mixed berries & banana SUPED UP BERRY 10 Milk, mixed berries, acai, banana, honey THE AMAZONIAN 11 Coconut water, acai, mango, mixed浆果,蜂蜜滴答粉红色的10.50粉红色姜汁,chia,芒果,菠萝,新鲜制造商11椰子水,蓝莓,姜,薄荷,芒果,芒果,蜂蜜,菠萝,菠萝,chia
该项目的重点是从水果和花园废物中生产生物肥料,特别着重于在堆肥过程中利用菠萝顶。目的是生产和评估从该过程获得的生物肥料的特性,并评估其在农业中的潜在应用。在这项研究中,堆肥过程是在0.7 m长,0.85宽和1.1 m高的容器和0.238 m 3菠萝顶部浪费中进行的,导致生物肥料的0.35 m 3。生物肥料产生的表现出良好的特征,包括36%的水分含量,pH为7.1,总有机物含量为40.4%。分析表明,生物肥料含有5770 ppm钾,铅60 ppm和镉2 ppm的水平。这些特性表明生物肥料具有有利的水分含量,中性pH和重要的有机物。此外,它含有大量的钾,同时含有较低水平的铅和镉,确保其在农业用途的安全性。
摘要:农业食品行业洗涤水的再利用通过减少水的占地面积符合可持续性目标。根据生产过程和原材料类型,Wash水可能表现出严重的生物学和物理化学污染。使用传统的氯消毒方法可能与危险副产品的形成有关。在应用治疗以验证该过程之前和之后,应通过评估物理化学和微生物学参数的评估来支持污染水的回收。这项研究旨在评估应用创新的模块化水处理系统之前和之后,从收获后加工厂冲洗水的物理化学和微生物学特性。从苹果冲洗后从北波兰(北波兰)获得苹果冲洗后,测试材料是洗水。水回收系统包括洗涤水箱,沙子预过滤器,超滤系统和臭氧罐。在处理的水中未发现微生物。水的物理化学特性也得到了改善:pH,电导率,浊度,铵离子,溴化物和硝酸盐含量。结果表明,可以使用经过测试的纯化系统有效地纯化水果行业的冲洗水,并在生产过程中重复使用。