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使用Inception V3 检测番茄叶疾病使用Inception V3
abhishek_official@hotmail.com，mahato.satyajeet1@gmail.com摘要：农业是我们社会最关键的领域之一，自从中世纪以来。作物疾病是对粮食安全的重大威胁，但是由于世界许多地方缺乏设施，因此很难及时检测。细菌和真菌以多种方式感染番茄植物。早期疫病和晚期疫病是两种影响植物的真菌疾病。细菌斑是由四种xanthomonas物种引起的，可以在多于西红柿的任何地方找到。智能手机辅助疾病检测现在是可能的，这要归功于全球智能手机的渗透不断上升，并且通过深度学习使机器视觉的最新发展成为可能。为了区分不同的番茄叶，我们使用了54,306张在受控条件下收集的患病和健康植物叶片图像的公共数据集训练了深度卷积神经网络疾病，并选择了西红柿的图像。对越来越广泛且公共可访问的图像数据集的培训深度学习模型指向技术诊断的直接途径。关键字：早期疫病，晚疫病，细菌斑点，叶片，片状叶斑，靶点点，黄色叶卷病毒，Mosiac病毒，两个斑点的蜘蛛螨1.引言农业是每个文明的基本基础之一。种植蔬菜（如西红柿）在印度各种亚热带气候中有效。一种患病的植物无法达到其正常状态。晚疫病和早期疫病是两种常见的番茄疾病[1]。一种疾病也可以描述为干扰植物的产量并降低其活力。在印度，疾病随季节的变化而受到环境因素的影响。病原体和本季节种植的各种作物在这些疾病中起作用。他们有可能破坏番茄植物和农业土地。可能会发现晚期疫病和植物叶的早期疫病，但是如果手动执行需要很长时间。结果，需要更新的更改。借助图像处理和计算机视觉，有很多方法可以检测对象及其独特的特征。深度学习CNN模型[2]是最常见的方法之一。在我们的情况下，该模型将根据叶子的图片检测疾病。
路易斯安那州的水稻疾病和病症
路易斯安那州水稻病害 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . ... ....................................................................................................................................................................................... ....................................................................................................................................... ....................................................................................................................................... ....................................................................................................................................... ....................................................................................................................................... ....................................................................................................................................... ....................................................................................................................................... .......................................................................................................................................
园艺
摘要：STEM BLIGHT和DIEBACK排名全球影响蓝莓生产的最相关疾病之一。在意大利北部，新肌肉菌，杜迪斯，rudis，cadophora luteo -Olivacea和Peroneutypa scoparia据报道会导致蓝莓的茎状疫病和死亡。考虑到意大利北部这些疾病的发病率和严重程度正在上升，本研究的两个主要目的是A-比较不同温度下四种真菌的体外生长速率和B-评估同一真菌在四个商业蓝莓品种上的侵略性。neofusicoccum parvum的生长速率最快，是最具侵略性的病原体。对温度对宿主定殖的可能影响是通过n。和疾病表达进行的，并将其作为第三目的测试。进行了模型和预测温度对蓝莓茎疫病严重程度的影响和由n. parvum引起的死亡。升高的温度提高了病原体的侵略性，导致疾病的严重程度更高和宿主死亡率。我们的发现表明，温度在蓝莓茎枯萎病的严重程度和由N. parvum引起的死亡中起着相关作用。鉴于气候温暖的预测，这种疾病可能变得越来越重要，应积极管理。
在肯尼亚使用人工智能（AI）进行马铃薯疾病检测
1 IBM，“什么是人工智能（AI）？”（IBM2024）。2 NPCK, ‘What Every Potato Farmer Should Know about Late Blight and Early Blight – NPCK' (Npck.org2019) accessed 14 August 2024.3 Mayank Mishra，“卷积神经网络，解释了”（Medium27，2020年8月27日）。 4 IBM，“什么是数据集？” （www.ibm.com）。 5 IBM，“什么是深度学习？” （www.ibm.com2023）。 6 IBM，“什么是机器学习？” （IBM2023）。 7 AWS，‘什么是神经网络？ AI和ML指南-AWS'（Amazon Web Services，Inc.2023）。 8 Hugo Campos和Oscar Ortiz，马铃薯农作物（Hugo Campos和Oscar Ortiz Eds，Springer International Publishing 2020） com/book/10.1007/978-3-030-28683-5>。3 Mayank Mishra，“卷积神经网络，解释了”（Medium27，2020年8月27日）。4 IBM，“什么是数据集？”（www.ibm.com）。5 IBM，“什么是深度学习？” （www.ibm.com2023）。 6 IBM，“什么是机器学习？” （IBM2023）。 7 AWS，‘什么是神经网络？ AI和ML指南-AWS'（Amazon Web Services，Inc.2023）。 8 Hugo Campos和Oscar Ortiz，马铃薯农作物（Hugo Campos和Oscar Ortiz Eds，Springer International Publishing 2020） com/book/10.1007/978-3-030-28683-5>。5 IBM，“什么是深度学习？”（www.ibm.com2023）。6 IBM，“什么是机器学习？”（IBM2023）。7 AWS，‘什么是神经网络？AI和ML指南-AWS'（Amazon Web Services，Inc.2023）。8 Hugo Campos和Oscar Ortiz，马铃薯农作物（Hugo Campos和Oscar Ortiz Eds，Springer International Publishing 2020） com/book/10.1007/978-3-030-28683-5>。com/book/10.1007/978-3-030-28683-5>。
CRISPR/Cas9 基因组编辑马铃薯 StDMR6-1 可使植物受不同胁迫条件的影响更小
马铃薯是第三大重要粮食作物，但种植面临众多疾病和不利的非生物条件的挑战。为了对抗疾病，经常使用杀菌剂是很常见的。通过基因组编辑敲除易感基因可能是提高抗性的持久选择。DMR6 已被描述为几种作物中的易感基因，根据数据显示，基因功能中断后抗性增加。在马铃薯中，Stdmr6-1 突变体已被描述为在受控条件下对晚疫病病原菌 Phytophthora infestans 具有更高的抗性。在这里，我们展示了连续四年在 P. infestans 种群复杂的地区对 CRISPR/Cas9 突变体进行的田间评估，结果表明对晚疫病的抗性增强，而不会影响产量或块茎质量。此外，对田间试验中马铃薯块茎的研究表明，对普通疮痂病的抗性增强，突变株系在受控条件下表现出对早疫病病原菌 Alternaria solani 的抗性增强。早疫病和疮痂病是马铃薯抗性育种中难以攻克的病害，因为抗性基因非常稀少。Stdmr6-1 突变体所描述的广谱抗性可能进一步扩展到某些非生物胁迫条件。在干旱模拟或盐度的受控实验中，Stdmr6-1 突变体植物受到的影响小于背景品种。总之，这些结果表明 Stdmr6-1 突变体有望成为未来可持续马铃薯种植的有用工具，且没有任何明显的权衡。
CRISPR/Cas9 基因组编辑马铃薯 StDMR6-1 可使植物受不同胁迫条件的影响更小
马铃薯是第三大重要粮食作物，但种植面临众多疾病和不利的非生物条件的挑战。为了对抗疾病，经常使用杀菌剂是很常见的。通过基因组编辑敲除易感基因可能是提高抗性的持久选择。DMR6 已被描述为几种作物中的易感基因，根据数据显示，基因功能中断后抗性增加。在马铃薯中，Stdmr6-1 突变体已被描述为在受控条件下对晚疫病病原菌 Phytophthora infestans 具有更高的抗性。在这里，我们展示了连续四年在 P. infestans 种群复杂的地区对 CRISPR/Cas9 突变体进行的田间评估，结果表明对晚疫病的抗性增强，而不会影响产量或块茎质量。此外，对田间试验中马铃薯块茎的研究表明，对普通疮痂病的抗性增强，突变株系在受控条件下表现出对早疫病病原菌 Alternaria solani 的抗性增强。早疫病和疮痂病是马铃薯抗性育种中难以攻克的病害，因为抗性基因非常稀少。Stdmr6-1 突变体所描述的广谱抗性可能进一步扩展到某些非生物胁迫条件。在干旱模拟或盐度的受控实验中，Stdmr6-1 突变体植物受到的影响小于背景品种。总之，这些结果表明 Stdmr6-1 突变体有望成为未来可持续马铃薯种植的有用工具，且没有任何明显的权衡。
遗传工程的美国栗子简介
美国研究人员要求批准在野外种植一种抗疾病的美国栗树。他们称这树称为“亲爱的58”。他们提议使用该GE树代替或“恢复”已被枯萎病（Cryphonectria parasitica）广泛破坏的美国栗子物种。但是，通过基因工程“恢复”了美国栗子的希望有很大的风险，并可能威胁到加拿大和美国正在努力通过支持更高的枯萎病的现有树木的繁殖较高的树木来恢复野生美国栗子的数十年的努力，这些树木使用非ge的方法来培养较高的枯萎病和繁殖树。
莫斯科、哈瓦那和古巴导弹危机 - 贝尔弗中心
Bruce J. Allyn 是哈佛大学科学与国际事务中心肯尼迪学院-苏联危机预防项目主任，主要负责为苏联会议和采访准备本文，以及翻译和分析苏联记录和其他文件。James G. Blight 是哈佛大学核危机项目主任兼科学与国际事务中心助理主任，主要负责古巴材料的获取和分析。David A. Welch 是哈佛大学科学与国际事务中心研究员；除了在莫斯科和哈瓦那进行采访外，他还主要负责分析和整合新的苏联和古巴数据，以及准备手稿。
045 - 1.0 - 卡尔顿大学机构知识库
carleton.ca › 下载 PDF 1991 年 2 月 27 日 — 1991 年 2 月 27 日，开展了一项使用多光谱数字数据进行农业研究的计划。玉米枯萎病监测计划 (1971) 使用机载扫描仪评估...