摘要生态系统服务部分源自生物学多样性,是对人类社会的基本支持。但是,人类活动对生物多样性造成了损害,最终危害了这些关键的生态系统服务。停止自然损失并减轻这些影响需要全面的生物多样性分配数据,这是实施Kunming-Montreal全球生物多样性框架的要求。为了有效地从公众那里收集物种观察,我们在日本启动了“生物群体”移动应用程序。通过采用物种识别算法和游戏化元素,该应用程序自2019年推出以来已收集> 600万的观察结果。但是,社区采购的数据经常表现出空间和分类偏见。物种分布模型(SDMS)在适应这种偏见的同时推断物种分布。我们研究了Biome数据的质量以及合并数据如何影响SDM的性能。物种鉴定精度超过鸟类,爬行动物,哺乳动物和两栖动物的95%,但是种子植物,软体动物和鱼类得分低于90%。对日本的132种陆地动植物的分布进行了建模,并通过将我们的数据纳入传统的调查数据来提高其准确性。对于濒危物种,传统的调查数据需要> 2,000个记录以构建准确的模型(Boyce指数≥0.9),尽管将两个数据源混合在一起时仅需要CA.300记录。独特的数据分布可能解释了这一进步:生物群落数据统一涵盖了城市 - 自然梯度,而传统数据则偏向自然区域。将多个数据源结合起来提供了对日本物种分布的见解,有助于保护区域名称和生态系统服务评估。提供一个平台来积累社区来源的分布数据和改进数据处理协议,不仅有助于保存自然生态系统,还将有助于检测物种分布变化和测试生态理论。
农产品,使其成为满足各种需求的首选。此外,棕榈油发挥了至关重要的经济作用,对生产国,尤其是马来西亚和印度尼西亚的国内生产总值(GDP)做出了重大贡献(Jazuli等,2022)。为了确保一致的生产并支持其经济重要性,油棕行业的可持续性至关重要(Siddiqui等,2021)。油棕种植园面临各种植物疾病和害虫的显着威胁,由真菌Ganoderma Boninense引起的基础茎腐病(BSR)是最关键的挑战,尤其是在马来西亚和印度尼西亚(Baharim等人,2024年,2024年; Liaghat等人; Liaghat等人,2014年)。BSR显着降低了产量,通常会降低50%至80%,并且可能在成熟的油棕架上导致高达80%的死亡率到其25年寿命的中点(Murphy等,2021)。年轻的棕榈通常在显示症状的6 - 24个月内屈服,而成熟的棕榈也可以额外生存2 - 3年(Siddiqui等,2021)。病原体感染了树干的木质部,破坏了水和营养分布。这会导致症状,例如黄色和坏死叶,未打开的长矛,冠层尺寸减小以及特征性的裙子状冠状形状(Baharim等,2024)。然而,这些叶面症状通常出现在感染的晚期阶段,使得早期发现很难(Baharim等,2024)。最大程度地减少BSR的影响仍然是产生油棕国家的主要挑战,尤其是马来西亚和印度尼西亚(Baharim等,2024)。,例如,Maeda-Gutiérrez等。早期发现BSR感染可以及时治疗感染的油棕,从而防止了对树的进一步损害(Husin等,2020)。BSR检测可以大致分为三种方法:手动,基于实验室和远程技术(Husin等,2020)。传统的手动方法涉及劳动密集的视觉检查,这些视觉检查通常对大型种植园而言通常不具体(Husin等,2020)。相比之下,实验室程序,例如Ganoderma选择培养基(GSM),聚合酶链反应(PCR)和与多克隆抗体(ELISA-PABS)的酶连接的免疫吸附测定是时间耗时,昂贵,并且缺乏精确。此外,这些方法通常只有在疾病已经明显升级时才产生结果(Bharudin等,2022; Tee等,2021)。遥感技术包括基于基的方法,例如陆层激光扫描(Husin等,2020)和电子鼻系统(Abdullah等,2012),以及基于UAV的成像(Ahmadi等,2023; Baharim等,2023)和Satellite Platferal(2021)和2021的空中方法。然而,这些方法通常面临诸如高运营成本,有限的空间解决方案以及在广泛采用方面的困难之类的挑战。这强调了对早期检测BSR的更快,更具成本效益的方法的关键需求(Bharudin等,2022)。深度学习的进步在各种计算机视觉任务中取得了巨大的成功,尤其是在图像分类中(Barman等,2024)。同样,Ahad等人。卷积神经网络(CNN)已成为视觉识别的主要结构(Barman等,2024)。(2020)评估了五个CNN模型,包括Alexnet(Krizhevsky等,2012),Googlenet(Szegedy等,2015),Inception v3(Szegedy等,2016),2016年),Resnet 18和Resnet 18,and Resnet 50(He He et and for Goognet coogne for Anee for Sneas and and and and and and nine nine nine nine nine nine nine nine nine nine nine类型, 99.72%。(2023)证明了CNN对水稻疾病分类的潜力,其中一个集合框架(DEX)
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如今可以直接访问传感器数据的应用程序,用于用于高中和大学生的实践教学练习。振荡运动是物理学的基石,许多论文都发表了使用智能手机来访问古典实验1或提出创新的习惯实践。2,3个简单摆4-6或复合摆7的不同配置已被赋予。其他研究涉及水平振荡质量8,9以及可能的耦合系统。8,10的信息,但是可以使用其他传感器,例如磁场,12,13光强度9,14和旋转15。此外,某些应用程序允许进行合并的磁盘和加速度记录,从而进行了有趣的研究。15最后,还使用了其他开放平台,例如Arduino 7或视频录制16。最近出现在本期刊上的有关移动设备和物理教学传感器的详尽资源信函。17
农业和食品科学系,母亲培养业 - 博洛尼亚大学,Viale Fanin 50,40127 BO,意大利Bologna,意大利B BOLOGNA B社会科学,商业管理和组织组,Wageningen University and Research,Hollandseweg 1,6707 Kn,6707 KN,Wageningen,Netherlands Carlo sarlo frounser:carlo frouns vura <<
与不断增长的食物需求以及农业对人为全球变暖的重大贡献相关的世界人口的快速增长正在推动从传统农业方法到创新和可持续的农业的变化。这些方法之一是水产养殖,它是建立在循环经济原则的基础上,该原则将共生培养物与水培养基与水培养基与水产培养废物结合起来,是植物生长的营养。传统的水培技术已通过完全自动化和遥控的系统发展为Aquaponics 4.0,用于以工业规模生产食品。实施物联网(IoT)和人工智能(AI)可以通过远程操作来简化农民的任务,同时允许它们实现对输入和输出的自动和精确控制,并提高系统的整体效率。本评论的重点是使用这些智能技术来分析,监测和维持良好的水质和适当的水培技术补充。还讨论了确定的研究差距和未来在该领域的未来可能贡献。
电池是当前通往碳中性世界的路线图中必不可少的难题。随着飙升的生产,电池本身意外地成为社会的可持续性问题。因此,越来越多的注意力放在电池的生命周期中,需要进行第二次使用寿命和电池回收利用,依靠对电池状态的监视以及通过传感器对退休电池进行分类。解码基本物理/化学过程的电池传感器已准备好最大程度地提高电池的质量,可靠性,寿命和安全性,并最大程度地减少环境足迹。光纤传感器由于其微型尺寸,绝缘性质,电磁免疫力和多功能灵敏度而脱颖而出。从这个角度来看,我们讨论了对电池进行商业化智能感测的希望和挑战,并突出了光纤传感器如何与范式转移协同作用,包括细胞到包装和底盘技术。关键字:电池;聪明的感应;光纤传感器;传感器植入;智能电池
在增加气候风险和人口增长的情况下,提高撒哈拉以南非洲的营养安全需要强大而背景的证据基础。迄今为止,很少有研究同时评估了气候智能农业和营养安全。在这里,我们使用综合评估框架(IFEED)来探索利益相关者驱动的粮食系统转型方案,向马拉维,南非,坦桑尼亚和赞比亚的气候智能营养安全。使用模型输出含义语句将气候 - 食品排放模型转化为相关的信息。的结果表明,必须在本世纪中叶到达足够的人口水平的养分供应,使农业生产多样化为更多的微量营养素富含食物。农业区。尽管这些转型挑战要完成,并且通常与增强的温室气体排放相关,但营养安全未来的替代方法是越来越多地依靠进口,这将外包排放,并且在经济上和政治上具有挑战性,鉴于所需的大量进口增加。
美国商务部工业和安全局(BIS)于2025年1月16日发布了最终规则,禁止了配备有车辆通信系统(VCS)的车辆的进口,销售和制造根据最终规则,其中包括中国和俄罗斯。最终规则(制定)将显着影响实体上下连接的车辆供应链,该链条属于VCS硬件进口商和/或连接的车辆制造商的定义。这些受监管的实体可能包括VCS硬件和互联车辆系统的旧式汽车制造商,技术公司和组件供应商。