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各种施肥水平和杂草管理实践对鹰嘴豆的土壤根际微生物组的影响
ISSN印刷：2617-4693 ISSN在线：2617-4707 IJABR 2024; 8（4）：207-212 www.biochemjournal.com收到：14-02-2024接受：16-03-2024 Aniket Aniket Ambadasrao Patil Patil Ph.D。学者，农学系，P.G.I。，博士P.D.K.V.，Akola，Maharashtra，印度，JP Deshmukh博士，AICRP，I.F.S.R.的AICRP，Dr. P.D.K.V.，Akola，Maharashtra，印度Sr Jeevan Sangram M.Sc. 学者，农艺学系，博士 P.D.K.V.，Akola，Maharashtra，印度，YV Ingle博士植物病理学系，P.G.I.，博士 P.D.K.V.，Akola，Maharashtra，印度，An Paslawar博士，农学系，P.G.I.，博士 P.D.K.V.，Akola，Maharashtra，印度，VV Goud P.I.博士，AICRP杂草管理，博士 P.D.K.V.，印度马哈拉施特拉邦Akola，通讯作者：Aniket Ambadasrao Patil Ph.D.学者，农学系，P.G.I。，博士 P.D.K.V.，印度马哈拉施特拉邦AkolaP.D.K.V.，Akola，Maharashtra，印度，JP Deshmukh博士，AICRP，I.F.S.R.的AICRP，Dr.P.D.K.V.，Akola，Maharashtra，印度Sr Jeevan Sangram M.Sc. 学者，农艺学系，博士 P.D.K.V.，Akola，Maharashtra，印度，YV Ingle博士植物病理学系，P.G.I.，博士 P.D.K.V.，Akola，Maharashtra，印度，An Paslawar博士，农学系，P.G.I.，博士 P.D.K.V.，Akola，Maharashtra，印度，VV Goud P.I.博士，AICRP杂草管理，博士 P.D.K.V.，印度马哈拉施特拉邦Akola，通讯作者：Aniket Ambadasrao Patil Ph.D.学者，农学系，P.G.I。，博士 P.D.K.V.，印度马哈拉施特拉邦AkolaP.D.K.V.，Akola，Maharashtra，印度Sr Jeevan Sangram M.Sc.学者，农艺学系，博士P.D.K.V.，Akola，Maharashtra，印度，YV Ingle博士植物病理学系，P.G.I.，博士 P.D.K.V.，Akola，Maharashtra，印度，An Paslawar博士，农学系，P.G.I.，博士 P.D.K.V.，Akola，Maharashtra，印度，VV Goud P.I.博士，AICRP杂草管理，博士 P.D.K.V.，印度马哈拉施特拉邦Akola，通讯作者：Aniket Ambadasrao Patil Ph.D.学者，农学系，P.G.I。，博士 P.D.K.V.，印度马哈拉施特拉邦AkolaP.D.K.V.，Akola，Maharashtra，印度，YV Ingle博士植物病理学系，P.G.I.，博士P.D.K.V.，Akola，Maharashtra，印度，An Paslawar博士，农学系，P.G.I.，博士 P.D.K.V.，Akola，Maharashtra，印度，VV Goud P.I.博士，AICRP杂草管理，博士 P.D.K.V.，印度马哈拉施特拉邦Akola，通讯作者：Aniket Ambadasrao Patil Ph.D.学者，农学系，P.G.I。，博士 P.D.K.V.，印度马哈拉施特拉邦AkolaP.D.K.V.，Akola，Maharashtra，印度，An Paslawar博士，农学系，P.G.I.，博士P.D.K.V.，Akola，Maharashtra，印度，VV Goud P.I.博士，AICRP杂草管理，博士 P.D.K.V.，印度马哈拉施特拉邦Akola，通讯作者：Aniket Ambadasrao Patil Ph.D.学者，农学系，P.G.I。，博士 P.D.K.V.，印度马哈拉施特拉邦AkolaP.D.K.V.，Akola，Maharashtra，印度，VV Goud P.I.博士，AICRP杂草管理，博士P.D.K.V.，印度马哈拉施特拉邦Akola，通讯作者：Aniket Ambadasrao Patil Ph.D.学者，农学系，P.G.I。，博士 P.D.K.V.，印度马哈拉施特拉邦AkolaP.D.K.V.，印度马哈拉施特拉邦Akola，通讯作者：Aniket Ambadasrao Patil Ph.D.学者，农学系，P.G.I。，博士P.D.K.V.，印度马哈拉施特拉邦AkolaP.D.K.V.，印度马哈拉施特拉邦Akola
使用卷积神经网络通过图像处理和分类中的水稻作物检测
人工智能（AI）今天占据了中心排名，尤其是在技术进步无处不在的情况下。在最有影响力的工具中，深度学习已经在专业和学术领域中建立了自己。本文着重于卷积神经网络在检测与大米竞争的杂草方面的有效性。为了实现这一目标，将预训练的Inception_V3模型的扩展用于图像分类，而Mobilenet则用于图像处理。这种创新的方法在大米和杂草之间有挑战性的稻田上进行了测试，这是AI领域的重大进步。然而，两种模型的训练都揭示了局限性：Inception_V3在第10次迭代后表现出过度拟合，而Mobilenet在第一次迭代中表现出较高的波动性和过度拟合。尽管面临这些挑战，但Inception_V3还是以其出色的准确性而脱颖而出。
引用：Wenzhong Yang和Zhifeng Lu，使用改良的Yolov8s改进了棉田中的杂草检测
在输出图像中分别k Depthise（I，J，K）和k点（i，j，k）代表可分开的卷积的操作。
Global Neighbor 与 Redekop 携手革新农业杂草控制，合作应对农业面临的最大挑战之一
Redekop Manufacturing Ltd. 是一家屡获殊荣的创新农业设备技术开发商和经销商，其产品可减少劳动力并提高农场盈利能力。Redekop 与设备制造商合作开发以价值为中心的残留物管理和作物生产技术。在该公司位于萨斯喀彻温省萨斯卡通郊外的 35,000 平方英尺制造工厂中，他们使用最先进的制造技术为全球客户设计和生产高质量、可靠的产品。
与机器视觉集成的高分辨率微射流喷雾器的实时控制，用于精密杂草控制Raja，r。屠杀，哥伦比亚特区； Fennimore，
愿景，深度学习以及机器人和其他技术学，可能有助于减轻对更可持续的农业系统的需求。但是，传统的工业机器人不是为典型农业生态系统的复杂环境而设计的。农业领域中最关键的害虫控制问题之一是杂草控制，这是目前是一项劳动力的任务。因此，自动化杂草控制系统的需求很大。蔬菜场中的机器人内部杂草控制需要机器视觉，作物定位，决策和代理系统。缺乏可靠的技术来检测，定位和分类杂草和作物植物是开发针对特种蔬菜等特种耕作的完全自动化和全面的杂草管理系统的主要技术障碍。在杂草密度中等至高杂草密度的杂草田中，现有的机器人除草机变得混乱，因为它们无法解释过去的几十年，研究人员一直在尝试各种方法来实时区分杂草的杂草 - 杂草 - 杂草浓度。Lee等。 （1999）提出并开发了一个实时机器视觉系统，该系统以3 fps的速度区分了番茄植物和杂草，代表114毫米101毫米的种子线面积，允许杂草控制系统以1.20 kmh 1的速度传播。 番茄植物在75.8％的时间内正确识别，低于所需的准确性。 Lamm等。 （2002）开发了一种基于Lee El al的棉花的精确杂草映射的系统。 Slautter等。Lee等。（1999）提出并开发了一个实时机器视觉系统，该系统以3 fps的速度区分了番茄植物和杂草，代表114毫米101毫米的种子线面积，允许杂草控制系统以1.20 kmh 1的速度传播。番茄植物在75.8％的时间内正确识别，低于所需的准确性。Lamm等。（2002）开发了一种基于Lee El al的棉花的精确杂草映射的系统。Slautter等。的（1999）原型，并达到了88％的歧视精度。（2008）开发了一种多光谱的机器视觉识别系统，以对杂草的生菜作物分类，并获得90.3％的精度。Haff等。 （2011年）后来提出了一个基于X射线的作物检测系统，该系统达到了90.7％的tomatoplantsatthetthervavel speedof1.6kmh 1的检测准确性。 zhangetal。 （2012）提出了一种高光谱成像系统，以实时识别作物植物并将其与杂草区分开。 该系统在区分杂草的作物方面达到了95.8％的准确性。 有许多关于AI，机器学习，深度学习技术的研究工作，以对杂草进行分类（Bah等，2018； Osorio等，2020）。 Osorio等。 （2020）使用多光谱摄像机在生菜场和应用的SVM（支撑矢量机），Yolov3（您只看一次V3）和掩盖r e cnn（基于区域的综合神经网络）中的图像，以在杂草和作物之间进行分类，并在79％，89％，89％，89％，89％，89％，89％，89％，89％的差异Haff等。（2011年）后来提出了一个基于X射线的作物检测系统，该系统达到了90.7％的tomatoplantsatthetthervavel speedof1.6kmh 1的检测准确性。zhangetal。（2012）提出了一种高光谱成像系统，以实时识别作物植物并将其与杂草区分开。该系统在区分杂草的作物方面达到了95.8％的准确性。有许多关于AI，机器学习，深度学习技术的研究工作，以对杂草进行分类（Bah等，2018； Osorio等，2020）。Osorio等。（2020）使用多光谱摄像机在生菜场和应用的SVM（支撑矢量机），Yolov3（您只看一次V3）和掩盖r e cnn（基于区域的综合神经网络）中的图像，以在杂草和作物之间进行分类，并在79％，89％，89％，89％，89％，89％，89％，89％，89％的差异
通过机器学习在自然和受控的光条件下，稻田中杂草歧视的立体视频计算机视觉系统
使用立体摄像机实施了特定于现场的杂草检测和分类系统，以减少化学除草剂在稻田中的不利影响。在自然光（NLC）或受控光条件下（CLC）下，使用计算机视觉和元视觉杂种杂种分类器准确区分两个杂草品种和水稻植物。对来自右相机或左相机通道的图像进行了预处理，细分和匹配过程。使用NN-PSO算法的图像从平均值（算术或几何图像）中选择了大多数判别特征。NLC下的立体计算机视觉系统的精度分类结果为算术平均值（AM）为85.71％，几何平均值（GM），测试集为85.63％。同时，CLC下的计算机视觉系统的准确性分类结果达到了AM情况的96.95％，对于GM情况，计算机视觉系统的准确性分类结果始终高于NLC的准确性结果，为94.74％。
开放访问于2024年9月30日发布，杂草，D.
摘要对暴露于Paraquat和帕金森氏病之间可能关系的最新证据进行了系统评估。进行了文献搜索，以确定所有最近发表的相关论文调查，审查或评论暴露于Paraquat和帕金森氏病之间的潜在关系。使用PubMed和Embase库数据库的MEDLINE使用搜索词“ Paraquat”和“ Parkinson”从2019年到2024年进行了搜索。咨询了用于报告系统审查的PRISMA指南，以及用于评估评论质量的AMSTAR2评估工具。在第一次搜索中总共确定了517个出版物，在更广泛的搜索中发现了923个出版物。删除重复项后，确定了21个出版物具有潜在的相关性。在2019年至2021年之间发表了已确定的队列研究，并使用农业健康研究（AHS）的数据代表了分析，该研究由美国国家卫生研究院设计和资助。这些研究表明，帕拉奎特暴露与帕金森氏病之间没有关联。随着最新分析的结果，没有令人信服的科学论据声称因果关系。这些研究不仅检查了普通人群群体，而且尤其是在职业暴露的人群中，发现没有统计学上的显着增加风险，也没有证据表明暴露反应关系。组织结论是一致的。在没有这些关键因果考虑的情况下，这些研究有助于整个流行病学数据库的矛盾，不存在的风险增加和剂量反应关系，缺乏实验证据，并且缺乏类似的（Analogus）在科学范围内的实践中，就没有类似的（Analogus）进行科学宣传，以实现科学的索赔。
2025除草剂指南：爱荷华州玉米和大豆生产
各种杂草管理的问题是，它们需要有关领域的广泛知识，它们需要更多的时间，可能比简单的解决方案更为昂贵，并且必须在不同的领域中使用不同的方式。机械杂草管理需要大量的时间和精力，但考虑到并非所有领域，甚至单个田地的所有部分都可能需要或对机械杂草管理有利。覆盖作物是一种重要的杂草管理策略，但要建立和管理杂草控制可能是一个挑战。在爱荷华州的作物轮作不一定会提供更大的多样性，除非冬季年度和多年生植物等农作物旋转。 旋转中包括草料或小谷物也提供了出色的多样性并改善了杂草管理。 种植大豆后来允许杂草种群出现，并更容易用耕作（即旋转hoe）和除草剂控制。在爱荷华州的作物轮作不一定会提供更大的多样性，除非冬季年度和多年生植物等农作物旋转。旋转中包括草料或小谷物也提供了出色的多样性并改善了杂草管理。种植大豆后来允许杂草种群出现，并更容易用耕作（即旋转hoe）和除草剂控制。
bhat，S.A.，Bahar，F.A.，Lone，B.A.，Raja，W.，Bhat，T.，Jan，B.，Ali，I.
抽象的杂草管理是雨林农业的一个关键挑战，在这种农业中，有限的水可放大农作物与杂草之间的竞争以获得基本资源。传统的杂草控制方法，例如手动除草或除草剂施用，是劳动密集型，环境有害的，并且在预防除草剂耐药性方面常常无效。Precision农业通过将先进的技术集成为有效的，有针对性的杂草管理，提供创新的解决方案。关键工具包括通过卫星和无人机，用于特定地点除草剂应用的可变费率技术（VRT），基于人工智能（AI）的杂草识别以及自动除草机器人的可变费率技术（VRT）。这些技术可以及时进行杂草检测，节约水，减少化学使用并提高作物产量。尽管雨水区域中的高初始成本，技术培训要求和有限的基础设施等挑战，但精确技术的采用仍有可能改变杂草控制实践。通过最大程度地减少资源浪费并减轻环境影响，精密杂草管理为提高农业生产力和雨水系统中的弹性提供了可持续的途径，
Gulbali 博士奖学金招股说明书 2025
需要一系列替代杂草控制方案来多样化和维持杂草管理计划，以及减轻/防止对杂草控制策略（化学和非化学）产生抗药性。初步评估和审查已确定一系列适合用作谷物生产系统中特定地点杂草控制处理的技术。这些技术包括激光、电动除草、水射流切割、定向能（蓝光 + 中波红外辐射）和行间割草。为了激发人们对这些技术的商业兴趣，需要明确确定澳大利亚谷物环境中的杂草控制能力。将进行技术特定研究和开发，以确定杂草控制效果、适当的交付时间以及在谷物生产系统中的适用性。