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如何提高养鱼产量 - FO 视频库
生长所需的氧气。放养密度。在生物絮凝养鱼中，高放养密度是可能的，因为微生物絮凝物可以提供额外的食物，但保持最佳放养密度很重要，以避免鱼过度拥挤，这可能导致水质下降、压力和疾病。曝气。在生物絮凝养鱼中，充足的曝气很重要，以保持鱼类生长所需的最佳氧气水平，并防止有毒气体的积聚。监测和记录对于水质、鱼类生长和死亡率等关键参数很重要，以识别挑战并进行必要的更改以优化产量。
使用机器学习谷物的作物产量预测
农业是印度金融福祉的主要贡献者。但是，人口增长和气候变化等挑战会影响作物产量。机器学习对于作物预测和决策至关重要，根据我们的分析，有助于选择农作物并优化农作物实践，最常用的特征是湿度，温度，土壤类型，降雨，降雨，pH，面积，生产和应用算法是决策树，决策树，支持矢量机（SVM），随机森林和梯度培养。此预测有助于根据天气条件确定最佳的谷物作物。近年来，农民面临着降雨量降低和土壤质量差的问题，导致农作物失败。cision养殖有助于使作物管理适应不断变化的环境条件，从而使智能耕作发展。该研究旨在帮助人们种植高产谷物作物，计划其活动，并找到解决农业挑战的解决方案。
线杂交大米，产量优质和谷物质量
研究GS3基因的敲除是否影响农艺性状，维护者GM1B和GM2B的主要相关农艺性状是表征和比较。特征在内，包括晶粒长度，晶粒宽度，晶粒长度与宽度的比率，圆锥花序长度，每个圆锥花序的晶粒数，每个圆锥花序的晶粒数，种子设定速率，1000粒度，有效的tiller数，有效的tiller数，在活动阶段，植物的高度，每工厂的植物高度和重量，并在图5和表3中显示了数据。结果的统计分析表明，GM1B和GM2B在分丁式数量，晶粒宽度和每个圆锥花序填充的晶粒数中没有显着差异，但是晶粒长度，1000晶粒重量和每个圆锥花序的晶粒数量分别增加了7.9％，7.7％，7.7％和25.5％。与GM1B相比，尽管GM2B的种子设定速率降低了13.6％，但其每工厂的重量显着增加了14.9％。每植物的谷物产量期限，在相应的CMS线（GM1A和
为什么电力市场模型产生不同的结果
欧洲电力行业是世界上最大的上限和贸易计划的主要部门，是碳定价最受研究的例子之一。特别是，数值模型通常用于研究碳价格和排放的未来不确定的未来发展。通常通过灵敏度分析来解决参数不确定性，但从现有的单模研究中尚不清楚模型本身的潜在不确定性。在这里，我们通过运行一个结构化模型比较实验来研究这种与模型相关的不确定性，在该实验中，我们将五个数值功率部门模型暴露于对齐的输入参数中，从而结合了Stark模型差异。以2030年的碳价格为27欧元，这些模型估计，与2016年相比，欧洲电力部门的排放量将减少36-57％。大多数这种变化可以通过模型考虑煤炭和褐煤发电厂的退役的程度来解释。更高的碳价格为57欧元和87欧元的碳价格分别降低了45-75％和52-80％。这些范围的下端可以归因于仅分配模型捕获的短期燃油开关。较高的减少量对应于其他考虑对可再生能源的基于市场投资的模型。通过进一步研究以高碳价格的剩余排放中的跨模型变化，我们将联合热量和功率的表示形式确定为模型结果之间差异的另一个至关重要的驱动力。
收益率曲线正在反转。我为什么要关心？
历史上，收益率曲线反映了市场对经济前景的看法，尤其是通胀以及央行可能采取何种政策（无论是增加或取消刺激措施，还是试图维持现状）。通常，通胀上升会导致曲线向上倾斜，因为物价上涨会促使投资者要求更高的长期回报，以抵消最终收到的支付中购买力的损失。但当投资者预期美联储加息抑制通胀的政策将导致经济衰退时，收益率曲线可能会反转。这种联系使收益率曲线反转成为即将出现经济衰退（就像2007年开始的那次衰退）的备受关注的指标。特别是，在过去七次美国经济衰退之前，三个月期国库券和十年期国库券之间的利差都出现反转。
作物基于机器学习模型的预测
全球农业生产是负责营养的主要国际组织越来越关注的。由于人口前所未有的人口增长，全球对粮食的需求不断上升，导致一些人口稠密地区（例如非洲）的粮食不安全。对全球粮食不安全性的另一个促成因素是气候变化及其变异性。世界和非洲农业生产尤其是负责营养的主要国际组织越来越关注。世界粮食计划署报道说，全球人口增长，尤其是近年来在非洲，正在导致粮食安全提高。此外，农民和农业决策者需要先进的工具来帮助他们做出快速决策，以影响农业产量的质量。气候变化一直是近几十年来全世界的主要现象。已经观察到气候变化对农业生产质量的影响。大数据技术的到来导致了新的强大分析工具，例如机器学习，这些工具在许多领域（例如医学，财务和生物学）都证明了自己。在这项工作中，我们提出了一种基于机器学习的预测系统，以预测六种农作物的产量：米，玉米，木薯，种子棉，山药和香蕉，在整个一年中西非国家地区的国家层面。我们结合了气候数据，天气数据，农业产量和化学数据，以帮助决策者和农民预测其国家的每年农作物产量。15％和𝑅2= 89。78％。我们使用了决策树，多元逻辑回归和k-neart的邻居模型来构建我们的系统。使用三个机器学习模型时，我们都有两个模型的结果。我们在整个交叉验证过程中应用了一项超参数调谐技术，以获得更好的模型，该模型不会面临过度拟合。我们发现，决策树模型的性能很好，可以确定（𝑅2）为95。3％，而K-Nearest邻居模型和Logistic回归分别用𝑅2= 93进行。我们还研究了预测结果与预期结果之间的相关性。我们发现，决策树模型的预测结果和K-neartime邻居模型与预期数据相关，这证明了模型的效率。
最近最近在玉米收益率中使用CRISPR /CAS9的最新进展以及在玉米产量中使用CRISPR /CAS9的进步
huma.tariq006@hotmail.com摘要摘要摘要摘要摘要CRISPR/CAS是一种基因组编辑技术，可以通过转基因和非转基因策略来准确改善财务意义的物种。我们已经在两种玉米中都审查了CRISPR/CAS9，无论是否有或没有DNA溶液设计，都可以重新设计针对干旱季节阻塞的耐受性，改善种子的油含量产生以及除草剂强度的礼物。从根本上讲，通过利用CRISPR/CAS9的技术，可以将植物组织培养的较晚发展的发展直接带入货币上重要的基因型。各种农作物是主要的农产品，在维持人类生命中起着必不可少的作用。长期以来，育种者通过传统的繁殖策略努力提高农作物产量并提高质量。今天，许多育种者使用现代分子技术取得了显着的结果。最近，一种新的基因编辑系统，名为“群集定期散布的短篇小说重复” CRISPR/CAS9技术也提高了作物质量。由于其多功能性，它已成为最受欢迎的作物改进工具。它通过特定基因编辑的精度加速了农作物育种的进度。本评论总结了CRISPR/CAS9技术在作物质量改进中的当前应用。它包括外观，可口性，营养成分以及各种作物的其他首选特征的调制。通过这种CRISPR/CAS9订婚的高级升级程序创建的分类可能会从定期进行的分类中混乱，并且应迅速开放进行商业化。关键字：关键字：关键字：关键字：ALS;选育;复杂的特质基因座； crispr-cas; Cas9基因；编辑；基因组编辑；玉米;蜡缩写：缩写：缩写：缩写：DNA：脱氧核糖核酸； RNA：核糖核酸； ALS：农业生命科学； CRISPR：群集定期插入短的短文重复
miR396 基因敲除可增加大豆种子大小和产量
1. 安徽农业大学生命科学学院，合肥 230036，中国 2. 安徽农业大学前沿科学研究院生物育种技术研究中心，合肥 230036，中国 3. 百瑞生物技术有限公司，济南 250000，中国 4. 中国农业科学院作物科学研究所/国家南方研究院，农业农村部基因编辑技术重点实验室（海南），三亚 572025，中国 5. 南方科技大学，深圳 518055，中国 6. 海南省崖州湾种子实验室，三亚 572024，中国 † 这些作者对这项工作做出了同等贡献。 * 通信：朱建康（zhujk@sustech.edu.cn）；朱建华（zhujh@ahau.edu.cn，朱博士全权负责与本文相关的所有材料的分发）
微生物类胡萝卜素生产：菌株、条件和产量影响因素
摘要：类胡萝卜素生产的研究和开发历史悠久，人们对这组色素的兴趣至今未减。现有的六种类胡萝卜素被认为具有工业重要性：虾青素、β-胡萝卜素、叶黄素、玉米黄质、角黄素和番茄红素。这些类胡萝卜素具有广泛的应用范围，由于其生物活性和着色特性，被用作食品和饮料、饲料、营养保健品、药品和化妆品中的添加剂。目前，全球色素市场以化学合成的类胡萝卜素为主。来自植物和微生物等天然来源的类胡萝卜素不那么受欢迎或普及。目前，天然类胡萝卜素市场主要由微藻雨生红球藻、盐生杜氏藻、布朗葡萄藻、真菌三孢布拉氏菌、红法夫酵母和细菌胡萝卜素副球菌代表。这些微生物产生虾青素、β-胡萝卜素、角黄素和番茄红素。红酵母、掷孢酵母、弹球酵母、戈登酵母和迪茨酵母属的几种酵母和细菌可能成为工业规模的类胡萝卜素来源，但现有技术仍需改进。本文综述了提高真菌和细菌类胡萝卜素生产竞争力的策略。考虑的策略包括选择产胡萝卜素菌株、使用低成本底物、通过添加微量元素、TCA中间体、NaCl、H 2 O 2 、光照来刺激类胡萝卜素的合成，以及优化pH、温度和通气等发酵条件。
船板解理断裂的原因，高屈服强度...
副本编号33 - 美国海军上校 C. K. Tooke，船舶局 - 主席副本 NC。34 - 美国海军上校 R. A. Hinners，David Taylor Moiel Basin 副本编号35 - Corclr,R.H, Lauhert，美国海军船舶局 副本编号23 - Ccdndr.R.D. Schmidtman，美国海岸警卫队，美国海岸警卫队总部，副本编号。36 - W. G. Frederick，美国海事委员会副本编号。37 - Hubert Kempel，陆军运输部办公室主任副本编号。36- I. R. Kramer，海军研究办公室“副本 IJo.21 - Mathew Letich，美国航运局副本编号。22 - Jsmes MCIntosh，美国海岸警卫队副本编号。39 - V. L. RUSSO，LJ.S.Laritine 委员会副本编号26 - R. E, Wiley，英国海军副本编号海军副本编号27 - J. L. Nilson，美国航运局副本编号16 - Finn Jonassen，联络代表，NRC 副本编号40 - E. H, Davidson，AISI 联络代表，副本编号 41 ~~~W.Paul Gerhart，AISI 联络代表，副本编号25 - ‘jm.Spraragen，WRC 联络代表