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剑麻生产工艺改进
龙舌兰，俗称剑麻或龙舌兰，属于龙舌兰科，是一种旱生多年生叶纤维作物。在印度，剑麻主要分布在奥里萨邦、马哈拉施特拉邦和南部各州。印度可用的剑麻种类有龙舌兰、坎塔拉龙舌兰、克鲁斯龙舌兰、阿曼尼恩西斯龙舌兰和四冷龙舌兰。在这些类型中，A. sisalana 是商业类型，用于纤维生产。剑麻可以在干旱条件下生存，但适合分布均匀、中等降雨的地区。它可以种植在各种土壤上。然而，排水良好的轻质石灰质和砾石土壤是合适的。剑麻主要通过鳞茎和根进行无性繁殖。对于剑麻种植，建议使用 1 立方英尺的坑。坑里填满土壤和有机物混合物。种植方法有两种。接下来是单行种植和双行种植。双行种植的利润总是更高。种植密度取决于土壤的性质和肥力状况、耕作类型、种植者的投资和管理能力。一些合适的间距是 4 m + 1 m X 1 m（4000 株/公顷）和 3 m + 1 m X 1 m（5000 株/公顷）。种植在季风雨开始时进行，以便植物生长良好。在最初几年，不建议收割叶子，行间有足够的空间用于间作马豆、小米和其他小谷子、黑豆等。至少在最初三年，锄草和除草是必不可少的。每次除草后，建议施用 60:30:60 公斤 N、P 2 O 5 和 K 2 O/公顷肥料。叶子的收割从作物生长 3 年零 6 个月时开始。第一次切割 16 片叶子，每次切割时在植物上留 12 片叶子。然后将收获的叶子运送到提取棚，并在同一天或最好第二天尽早部署 raspador 剥皮机提取纤维。将纤维反复在水中冲洗，然后铺在绳子或电线上，直到它足够干燥。一般来说，印度剑麻的平均产量不超过 600 公斤/公顷。然而，改进技术并对剑麻种植园进行适当的管理可以生产 1.5 吨/公顷。一公顷剑麻种植园通常可实现 20,000 卢比的净利润。简介
配备扫描激光的林业机器人的自主导航
摘要：此摘要是我们目前正在进行的“创新森林计划”的研究项目的概述。该项目的目的是在种植后的第一年，尤其是机械除草剂而无需使用除草剂而自动化杨树种植园的传统手动任务。杨树林被认为是半结构化的环境，在该环境中，密集的冠层防止使用GPS信号和激光传感器，而不是局部使用激光传感器。在本文中，我们关注的主要功能之一：自主导航，其中包括检测和定位树木在如此复杂的环境中安全移动。自主导航需要精确且可靠的映射和本地化解决方案。在这种情况下，同时定位和映射（SLAM）是非常适合的解决方案。构造的地图可以可靠地用于计划移动机器人的语义路径，以便特定地对待每棵树。在凉亭和机器人操作系统（ROS）上进行的模拟证明，机器人可以在杨树林中自动导航。
对农业机器人的评论
[9]“ Agribot无人机：印度的第一台DGCA型认证农业无人机-Iotechworld”，Iotechworld-我们从事农业，调查，监视，无人机物流领域，2024年1月16日。 https://iotechworld.com/indian-government-prast-first-rone-drone-grone-agribot-uav-drone/。[10] R. Koerhuis，“自主播种机和种植者项目”，未来耕作，Jun.10,2021.https：///www.futurefarming.com/tech-inmous-seeder-seeder-seeder-seeder-seeder-and-planter-projects/ [11]农业，12月28,2020.https：//www.futurefarming.com/tech-inch-in-focus/moondino-rice-paddy-paddy-robot-for- for-自动weeding/。[12] V. Vorotnikov，“新的俄罗斯农业机器人正在追踪实地试验”，Future Farming，Jun。2021。https：//www.futurefarming.com/tech-in-focus/new-russian-agricultural-robot-is-is-is-is-track-track-to-field- triel- trib- trial- [13] S. [在线]。 可用：https：//www.inc.com/sonya-mann/blue-river-technology-ai.html。 [14] P. Hill, “Robotriks autonomous platform is low-cost farm assistant,” Future Farming, Jan. 04, 2021. https://www.futurefarming.com/tech-in-focus/robotriks-autonomous-platform-is-low-cost-farm- assistant/ [15] Y. Onishi, T. Yoshida, H. Kurita, T. Fukao，H。Arihara和A. Iwai，“使用深度学习的自动化水果收获机器人”，Robomech Journal，第1卷。 6，不。 1，2019年11月1日，doi：10.1186/s40648-019-0141-2。2021。https：//www.futurefarming.com/tech-in-focus/new-russian-agricultural-robot-is-is-is-is-track-track-to-field- triel- trib- trial- [13] S.[在线]。可用：https：//www.inc.com/sonya-mann/blue-river-technology-ai.html。[14] P. Hill, “Robotriks autonomous platform is low-cost farm assistant,” Future Farming, Jan. 04, 2021. https://www.futurefarming.com/tech-in-focus/robotriks-autonomous-platform-is-low-cost-farm- assistant/ [15] Y. Onishi, T. Yoshida, H. Kurita, T. Fukao，H。Arihara和A. Iwai，“使用深度学习的自动化水果收获机器人”，Robomech Journal，第1卷。6，不。1，2019年11月1日，doi：10.1186/s40648-019-0141-2。
手动操作太阳能的开发和性能...
摘要：印度是一个基于农业的国家。农业在印度的社会经济结构中发挥了重要作用。工程师始终专注于人类努力的发展和减少。在包括机械，构造，纳米技术等不同领域进行了许多发明和发展。现在要专注于农业领域很重要。机器成为人类不可或缺的一部分。自动化有助于与竞争市场中的手动生产率相比，自动化有助于高生产率。工程师接受挑战，并将设计成现实。本文涉及太阳能喷雾器的开发，腰果的最大和最小野外效率在200 mL/min（98.12％）和100 mL/min（87.09％）时发现。SPV操作的喷雾器的重量为11.5 kg，液体提供了较少的繁琐和易于携带的液体。得出的结论是，SPV操作的除草剂喷雾器的运行成本（189.53 rs/ha）在经济上比手动除草操作是可行的（7740 Rs。/ha）和手动操作的背包喷雾器（359.2rs。< /div>/ha）。关键字：太阳能电池板，电池，充电器，电机和人类和喷雾器简介
从不同角度探究癌症进化
不同于生物体进化（ Leroi 等人， 2003 年； Merlo 等人， 2006 年）。在大多数情况下，生物体已经通过自然选择进行了优化，使得大多数具有表型效应的突变（非中性突变）会使情况变得更糟。对于大多数生物体来说，通常只有极少数有益的突变，而有害的突变则很多（ Bo¨ ndel 等人， 2019 年； Eyre-Walker 和 Keightley， 2007 年）。然而，自然选择并没有优化体细胞的适应性。它们不会在我们的体内尽可能地增殖和存活。恰恰相反，它们的增殖受到严格调控，而且它们经常在出现任何问题的第一个迹象时死亡。这是因为自然选择已经对它们进行了优化，以配合生物体的适应性（ Aktipis， 2020 年）。因此，与增加有机体适应度的突变相比，体细胞中应该存在更多增加细胞适应度的突变。它们甚至可能比对细胞有害的突变更频繁。如果是这样，那么增加体细胞突变率的突变体突变将被正向选择，因为它产生的适应性突变多于有害突变。这对于进化生物学家来说是违反直觉的，但马丁科雷纳的研究表明这是真的。他们发现除了少数必需基因外，几乎没有负面选择的证据，即消除有害突变。但他们发现了大量正向选择的证据，即丰富了增加体细胞适应度的突变。
阿萨姆邦大学图书馆中图书馆空间的利用
摘要：目的：本研究涉及不同的学术图书馆空间，例如收集空间，用户座位空间，服务和员工工作区域，不可分配的空间等。该研究的主要目的是确定阿萨姆邦四个选择的州立大学图书馆的图书馆空间，以及如何通过采用不同的措施来识别，组织和利用这些空间。它也强调了大学图书馆的淘汰政策，因为它是图书馆空间管理的关键要素。方法：对于这项研究，已经使用了数据收集的定性和定量方法。也准备了一份结构化问卷，并发送到图书馆的负责人，以收集相关信息和对图书馆员的个人访谈。用于收集空间的适当测量，还进行了物理验证。结果：发现表明该库有效地利用了其空间，并采取了不同的措施以实现最佳利用率。不同的空间是如此，以至于天然和人造照明设施以及天然空气可能发生。图书馆遵循各种准则或标准，请记住机构目标和目标。，但是只要这会造成与这些标准达成共识的困难，图书馆将遵循其机构指南。关键字：阿萨姆邦，图书馆建筑，图书馆空间，图书馆标准，空间管理，大学图书馆。结论：由于实施了基于Web的技术和图书馆中的未来图书馆空间重新安排过程，这项研究对即将到来的图书馆专业人员或未来的图书馆计划者有助于应对不断变化的环境。
耐除草剂（HT）水稻在直播作物杂草管理中的作用：挑战与机遇
摘要：粮食不安全一直是全球面临的威胁，迫使研究人员开发即使在变化的气候条件下也能提高产量的作物。水稻是一种重要的主食和战略作物，有助于确保全球经济稳定、粮食和营养安全。它满足了世界各地人民 20% 的卡路里需求。最近，由于气候引起的水资源短缺以及人力资源、耕地等资源的减少，水稻种植和研究面临着前所未有的困难。在这方面，直播水稻 (DSR) 作为一种资源节约技术，作为传统移栽的潜在替代方案，越来越受欢迎，因为它可以减少投入需求、减少甲烷和二氧化碳排放、增强对气候变化的适应性并增加经济回报。DSR 中的杂草威胁在很大程度上阻碍了其取得丰硕成果。 DSR 高度依赖除草剂来控制杂草，因为人工除草和其他耕作方式需要大量劳动力，而这又会遭遇作物损伤（非选择性除草剂）和抗性杂草（选择性除草剂）的挫折。耐除草剂 (HT) 水稻可能是 DSR 杂草管理的有效长期解决方案。在此背景下，已经开发了三种 HT 水稻系统，即咪唑啉酮、草甘膦和草铵膦。本评论深入了解了 DSR 对 HT 水稻的需求、其生产系统、局限性以及正确管理水稻杂草的管理指南。
使用区块链Patikiri Arachchige Don Shehan Nilmantha Wijesekara nilmantha@eie.ruh.ac.ac.lk
授权的设备执行为其定义的特权所形成的操作，以防止恶意用户在通信网格中的输入和交互。区块链解决方案包含相关区块的安排，这些区块自然可以保护可信度，捍卫由于分散的共识策略和密码解决方案而捍卫其交易/转移的蒙面掩盖身份。我们的调查全面审查了BC形成的AC在广泛的网络范围内考虑AC技术，同时分解为4个命题，并根据区块链角色，AC技术和方法，网络元素以及休息进行评估。，我们通过将其除外，以筛选出79个书目参考的主要样本，以筛选从科学信息储层中寻求的标准，从而利用了定性和广泛的策略。，在区块链形成的交流中，可以利用区块链作为AC管理器来管理网络设备和访问信息，通过智能合约，安全存储AC相关数据以增强AC安全性，并在AC操作中实施自动存储AC，以增强AC的整体AC安全性。分钟评估强调，从区块链形成的AC中，有52.5％的AC使用区块链本身或使用智能合约，92.5％的利用顺序区块链，35％的利用PBFT共识，提供100％细粒度和宿主形成的AC，85％的AC，87.5％的AC，87.5％的AC，87.5％的AC ACTICATER INFORTIAT INFORTION INFORTION INFICTIC ACITIC，42.5％的AC，42.5％的AC，42.5％，42.5％的AC，42.5％。最后，我们评估了区块链形成的AC原理的机会和困难，然后采取了推荐的措施以击败它们。
玉米的生长和产量受裁剪系统的影响
需要鉴定以非常低的速度和良好的杂草控制施用的除草剂，以及最佳产量是尼日利亚的必要性，以进一步减少由于以高速施用除草剂施用而引起的环境污染。因此，在2019年湿季节初和末期，在尼日利亚奥贡州联邦农业大学Abeokuta的教学和研究农场进行了现场试验，以评估农作物系统和杂草控制措施对玉米生长和产量的影响。治疗以分裂布置在随机完整的块设计中进行了三个复制。主要的情节处理由农作物系统（唯一的玉米和玉米/红薯中的编写）组成，而子图处理由六项杂草控制措施组成。对生长，玉米产量和杂草生物量收集的数据进行了方差分析以及使用P≤0.05时最小显着差异分离的处理平均值。结果表明，唯一的玉米比玉米与红薯一起生产高的植物。在种植后9周和12 WAP时，杂草生物量降低了21.3％，至31.4％，与种植玉米相比，玉米与甘薯进行了间隔时，分别降低了杂草。以两种速度以两种速率的氧化氟氟氟二酮加丙烯烯作为出生前除草剂的应用可增强玉米的生长。Isoxaflutole Plus Aclonifene在0.75 kg A.I/ha中，有或没有除草，导致玉米产量更高，并且还会显着降低杂草生物量。关键字：玉米，除草剂，杂草生物量，谷物，hoe
尼日利亚农业机械化政策与战略
尼日利亚是非洲人口最多的国家，1987 年人口估计为 1.07 亿，年增长率约为 3.0%。约 30% 的人口（约 3500 万）居住在城市地区，粮食需求依赖农村人口。尼日利亚农业机械化政策的制定和战略的实施尚未得到应有的重视，也没有系统地推行。尽管尼日利亚土地丰富，面积达 9830 万公顷，其中 72% 被认为适合农业，但目前只有约 2831 万公顷土地用于耕种。过去三十年来，各级政府（联邦政府和州政府）为制定农业机械化政策和实施战略所做的多次努力并未取得显著成效，原因是采用临时性方法，资金不足，以及未将工程技术研发以及培训和推广纳入整个农业发展体系。当前的农业机械化技术系统管理状况不足以帮助尼日利亚农民提高农业部门的生产力和总产量。因此，包括设备和备件在内的基本农业机械化投入非常稀缺，而且价格过高，因此超出了大多数农民的承受范围。因此，尼日利亚 90% 以上的农业作业（从清理灌木到土地准备、播种、除草、病虫害防治、收割和初级加工）仍然使用手工工具进行，这些工具完全依靠人力作为主要或唯一的农业动力来源。动物动力技术的应用仍然有限且受到限制。本文回顾了尼日利亚的农业发展努力，特别是农业机械化。目的是找出制约因素，审查可能的选择，并提出建议，以更现实的方式应用农业机械化技术来促进农业发展。