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低碳和弹性咖啡农场的再生农业实用指南
采用可持续使用自然资源而不是降解自然资源的实践对于实现和维持高咖啡的产量至关重要，同时改善了咖啡农场的生态和社会经济表现。作为一种耐灰色的多年生作物，咖啡在土地恢复和生物多样性保护以及通过碳储存中减少温室气体排放具有很大的潜力。
关于心脏杂音的互判和内部人士一致
摘要目的：调查医生和医学生之间的互判和内部人士在音频记录中的心脏声音分类，以及预测与参考分类一致的因素。设计：内部和互确定研究。主题：来自挪威和荷兰的17名GPS和八名心脏病专家，来自挪威的八名医学学生。主要结果指标：与参考分类的协议和KAPPA系数的比例和KAPPA系数的比例。结果：所有评估者的内部杂音一致性比例平均为83％，中位KAPPA为0.64（范围K¼0.09 - 0.86），分别为GPS，心脏病学家和医学生的0.65、0.69和0.61。结果：所有杂音的一致性比例为81％，所有评估者的KAPPA中位数为0.67（范围0.29 - 0.90），GPS，CAR-diologists和医学生的比例分别为0.65、0.69和0.51。结果：独特的杂音，超过五年的临床实践和心脏病专业与该协议最密切相关，ORS为2.41（95％CI 1.63 - 3.58），2.19（1.58 - 3.04）和2.53（1.46 - 4.41）。结论：我们观察到了公平但可变的一致性，并参考了心脏杂音，医师的经验和专业以及杂音强度是与一致性最密切相关的因素。
通过繁殖改善了受控环境农业中的作物生产
受控环境农业（CEA）代表了园艺发展最快的部门之一。在受控环境中的生产范围从具有100％人工照明（垂直农场或植物工厂）到具有或没有补充照明的高科技温室，再到简单的温室和高隧道范围。尽管粮食生产发生在高隧道内的土壤中，但大多数CEA操作都使用各种水培系统来满足作物灌溉和生育需求。CEA的扩展提供了有望作为增加城市及其附近粮食生产的工具，因为这些系统不依赖可耕地的农业土地。此外，CEA通过在保护性结构内部生长提供了对气候不稳定的韧性。从CEA系统收获的产品往往具有高质量的内部和外部，并且受到消费者的追捧。目前，CEA生产商依靠在开放式农业中生产的品种。由于CEA的高能量和其他生产成本，只有有限数量的食品作物证明自己是生产的预曲。导致这种情况的一个因素可能缺乏优化的品种。室内生长的操作为这些系统理想的繁殖品种提供了机会。为了促进这些专业品种的繁殖，可以为植物育种者提供多种工具，以帮助加快这一过程并提高其效率。它还回顾了许多可用于基因组知识育种，标记辅助选择的工具，本评论旨在满足繁殖机会和需求，以便在CEA系统中已经生产过多种园艺作物，或者具有CEA生产潜力。
油棕农业生态转化：朝着气候
农业现在正处于发展的新时代的开始。农业生态学方法正在获得吸引力，旨在保护或再生土壤健康，最大程度地减少农药和/或肥料的污染风险，最大程度地提高耕作作物的栖息地多样性，并恢复退化的生态系统。除了制定行动计划以达到零碳目标外，公司还将很快不得不扩大其环境影响报告，以考虑与自然有关的财务风险和机会。农业依靠一大批生态系统服务，例如授粉，生物质回收中的养分释放，甚至是害虫控制，以保持可行和有利可图。但是，气候变化和生物多样性损失的综合威胁使这种业务模式处于危险之中。现在是时候识别，评估和量化生态系统功能对我们的农业活动的贡献，确定驱动因素及其面临的潜在风险，并开发新的发展模式。改变气候威胁棕榈油部门
对Instagram上汽车行业中虚拟影响者的分析 - MSC论文，15 hp，媒体和传播研究，SannaRogström，V
3。文献评论3.1虚拟影响者3.2社交媒体 - Instagram 3.3虚拟影响者，参与和真实性3.4影响者Imaginaries 3.5广告中的汽车行业3.6本研究的理论差距和贡献
ADAC空气救援和Öamtcfluretung签名协议与空中客车协议，共有十架H140直升机.docx
“ Adac Luftrettung早在1990年代就在EC135的开发中发挥了关键作用，并且在过去30年中一直发挥了作用，在将这架直升机确立为德国现代空中救援的骨干方面。拥有大约780,000个ADAC空气救援任务和运输的数十万名患者，H135家族是我们舰队的核心。这就是为什么我们要在过去几年中密切支持空客在开发新型H140直升机中的原因是为什么我们的专业知识从超过130万的下摆任务中带来了我们的专业知识，并且明确的目标是使H140成为我们任务的最佳下摆直升机。”
精准农业中的人工智能（AIoT）
精准农业对于实现可持续粮食生产以满足日益增长的粮食需求至关重要。近几十年来，人工智能 (AI) 和物联网 (IoT) 的技术进步有助于解决各种农业领域问题，优化资源利用率（例如水、农药、肥料、种子、能源），改善生产管理和生产力，并减少对劳动力的依赖。人工智能和物联网应用越来越多地用于精准农业应用，例如作物生长监测、除草控制、病虫害检测、种植、作物产量估算、定向喷洒和授粉、智能灌溉和养分管理、田间分析和植物表型分析。例如，使用机器学习和深度学习模型的基于物联网的应用被广泛用于识别水果、蔬菜、杂草、害虫和疾病，并测量土壤质量和养分。这些信息有助于提供更好的作物管理实践。尽管人工智能和物联网技术在精准农业中取得了进展，但以 AIoT 形式结合使用这些技术仍处于早期阶段，在数据采集和连接以及基于边缘计算处理能力的人工智能算法优化等方面仍存在许多挑战需要解决。本研究课题重点关注人工智能和物联网应用领域在大田作物和特种作物精准农业技术方面的最新进展。本研究课题吸引了 9 篇研究文章和 3 篇评论文章。这些文章揭示了应用机器学习和深度学习技术在各种精准农业应用方面的研究进展和趋势。机器人采摘在解决手工劳动密集型和时间敏感的采摘作业的劳动力短缺问题方面发挥着重要作用。例如，Sun 等人提出使用 YOLO-P 来检测自然果园环境中的梨以供机器人采摘。他们提出将混洗块与卷积块注意模块 (CBAM) 集成作为 YOLOv5 网络的主干。总共使用 5,257 张包含各种背景和照明条件的图像来训练和测试所提出的方法。进行了不同的消融实验来检查稳健性和
植物激素在植物生物技术中的应用用于可持续农业
联合国成员国在2015年采用的可持续发展目标（SDG）认识到需要可持续农业，这将使人类的生计和保护环境有益。随着对食品，饲料，饲料和生物燃料生产的需求继续加剧，气候变化的影响（SDG 17）和相关的环境因素仍然是农业的关注。在全球范围内，现代技术在农业中的应用，例如精确耕作技术（例如，GPS引导的拖拉机，无人机和传感器），生物技术（包括遗传工程和分子育种），人工智能（AI）和Robotics和Robots在高度的研究中遇到了重要的研究，并且是多元化的研究，并且是多样化的研究，并且是多元化的研究。营养丰富的作物品种（Abiri等，2023； Ivezic ́等，2023）。例如，生物技术系统（例如使用植物激素在维持植物生产力中）在农业生产力中表现出巨大的潜力。植物激素，通常被视为植物生长调节剂（PGR），是关键信号分子，在有利且不利的条件下调节植物生理和生化过程（El Sabagh等，2022）。这些多样化的植物激素[ 2016）。
精确农业涉及使用实时信息来增强资源的有效利用和对农业方法的监督，所有这些都是W
精确农业涉及使用实时信息来增强对资源的有效利用和对农业方法的监督，同时却最大程度地减少了不利的环境影响。多亏了遥感技术的进步，现在在农业部门中生产了大量的大数据。当使用机器和深度学习技术进行分析时，该数据需要转换为有价值的信息，已证明是有益的。这个研究主题“大数据，机器和深度学习的最新进展”吸引了20种高质量的文章，这些文章涵盖了现状的应用以及人工智能，大数据，特征优化，作物疾病检测和分类的精确农业的技术发展。在不断发展的农业景观中，三个关键主题已成为变革性变革的信标。本社论探讨了塑造农业未来的创新领域，重点是三个相互联系的主题：植物疾病检测和作物健康监测的进步，在精确农业中的人工智能（AI）和机器学习（ML）的整合以及用于作品生产优化的方法。在农业科学领域，由于开创性的研究努力，植物疾病检测和作物健康监测的动态景观已经取得了重大进展。Shoaib等。解决噬菌毒全球问题通过强调机器学习技术的关键作用来面对手动监测植物疾病的持续挑战。他们的工作提出了一个基于深度学习的系统，利用了在一个大量数据集中训练的卷积神经网络（Inception Net），其中包括18,161个细分和非细分的番茄叶图像。值得注意的是使用两个最先进的语义分割模型U-NET和修改的U-NET进行疾病检测和分割。结果展示了修改后的U-Net模型的出色性能，超过现有方法，并以高精度对植物疾病进行分类时的效率。
有关农业温室气体减轻的报告...
在新西兰，由于对新西兰农业系统的适用性，对甲烷疫苗的潜力进行了深入的研究。新西兰的研究人员和科学家一直致力于创建一种将甲烷排放量降低30％的疫苗，但也声明这种疗效可能会更高（Janssen，2023）。迄今为止，尽管有一些积极的结果来自体外研究，但尚无对绵羊的疫苗试验。在体内试验中有积极的发现。这些发现表明，疫苗可以在绵羊唾液中产生足够的抗体，然后与瘤胃液中的相应抗原结合。他们还表明，这些抗体表明瘤胃液中的一系列靶甲烷基物质结合了能力。在该地区正在进行的进一步研究包括鉴定正确的抗原，这些抗原将抑制瘤胃中甲烷植物的生长和功能（Janssen，2023年）。