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优化农作物管理策略，以提高产量，水生产率和藜麦的可持续性，在浅层玄武岩半干旱地区
结果和讨论：结果表明，随着温度与最佳生长条件紧密对齐，11月1日的播种产生了1446 kg ha -1的最高种子产量。藜麦的干旱耐受性意味着灌溉能够维持农作物的生长和产量。虽然农作物对更高的n剂量做出了积极反应，但研究发现，考虑到浅层底层土壤条件和潜在的住宿问题，使用100 kg n ha -1是最佳的。此外，水生产率，蛋白质和皂苷含量反映了与种子产量相似的趋势。结果表明，早期播种，40％ET C和100 kg N HA -1的灌溉产生的种子产量为1446 kg ha -1，表现出较高的碳效率和可持续性，同时最小化n 2 O发射。但是，这些策略应针对特定的生态条件量身定制。总体而言，该发现证实了印度2600万公顷浅层玄武岩穆拉姆土壤中藜麦的耕种潜力，在那里其他作物可能不会在经济上繁衍生息。
通过使用水轻松恢复锂离子阴极粉末...
Brilloni，A.（2022）。易于使用Binders-procoss-wather-wather Pocorssoperable，易于使用锂离子粉末。Electrochicta，418，1403666-140386 [10,1016/j.lectate.2022,14036]。
基于CRISPR的方法增强了废水中抗生素耐药性的检测
废水包含许多不同的ARG与来自人类，病毒和细菌在内的各种来源的遗传物质混合在一起。因为ARG仅占总DNA含量的很小比例，因此在废水样品中发现它们需要敏感的检测方法。最常见的技术是定量聚合酶链反应（QPCR）。此方法使用称为引物的RNA指南来识别已知ARG的特定DNA序列，然后将其放大以进行检测。
创新的'四个池塘和两个水坝的湿地系统增强了水产养殖废水处理
曝气池在增强溶解的氧气水平方面起着至关重要的作用，这为7月份的磷去除和11月的氮去除提供了最佳条件。在曝气池和生物过滤器池塘内，附生细菌α多样性明显高于其他治疗池，这表明这些区域提供了有利于细菌定植和活性的富集微环境。
中性粒细胞水平与麻疹的回顾性废水跟踪
此预印本版的版权持有人于2025年3月11日发布。 https://doi.org/10.1101/2025.03.11.25322836 doi：medrxiv preprint
水下图像增强的多尺度级联注意网络
水下环境的复杂性以及水中的轻衰减和散射通常会导致水下图像中的质量降解，包括颜色失真和细节模糊。为了消除水下成像中的障碍，我们提出了一种基于级联注意网络MSCA-NET的水下图像增强方法。特别是该方法设计了一个注意引导的模块，该模块以串行和并行方式连接通道和像素的注意，以同时实现通道特征的重新填充和特征表示增强。之后，我们提出了一个多尺度特征集成模块，以捕获图像中不同尺度的信息和详细信息。同时，引入了残留连接，以通过从浅水功能中获取更详细的信息来帮助深度功能学习。我们在各种水下数据集上进行了广泛的实验，结果表明，与最新的水下图像增强方法相比，我们的方法仍然具有优势。
估计植物生产和农业水管理的作物系数，在亚人类热带地区的气候变化下
了解当前和未来的作物需求对于提高农业生产力和管理长期水资源在不断变化的气候下至关重要。这项研究旨在估计在不同的水管理实践和气候变化方案下，作物用水需求将如何变化。使用灌溉决策工具的现场实验是在2016年和2017年在埃塞俄比亚Lemo进行的。农作物和水管理数据是在白菜和胡萝卜生产上收集的。现场数据用于估计作物系数（KC），并将结果与模拟的KC与农业政策环境扩展器（APEX）模型进行了比较。在顶点中使用了预测的未来气候数据来评估气候变化对未来作物水需求和KC的影响。现场数据分析表明，平均而言，农民传统实践（FTP）治疗比润湿前探测器（WFD）处理更多的水。使用土壤水平衡法，卷心菜的初始，中和晚期两种处理的KC值的平均值分别为0.71、1.21和0.8，胡萝卜分别为0.69、1.27和0.86。顶端模拟的KC捕获了FAO KC模式，其测定系数（R-square）在0.5到0.74之间。最高模拟和土壤水平估计的KC还表明，卷心菜的R平方与R平方的关系很强，而胡萝卜的含量在0.5到0.75之间，0.66和0.96。预计的气候变化分析表明，由于温度升高，预计将来的作物水需求将在未来增加。在气候变化方案下，与基线期相比，2025年，2055年和2085年的生长季节潜在蒸散量将在2025年，2055年和2085年增加2.5％，5.1和6.0％。模拟的KC表示2085年的变化系数较高，卷心菜为19％，胡萝卜为24％，而2025个时期模拟的KC表示变异系数最小（分别为16％和21％的卷心菜和胡萝卜）。该研究表明，当前使用可用水资源的灌溉计划应考虑到该地区较高的农作物水需求，以减少缺水的风险。
基于改进的Segformer的水下图像的语义分割
水下图像细分对于诸如水下探索，海洋环境监测和资源开发等任务至关重要。尽管如此，鉴于水下环境的复杂性和可变性，改善模型准确性仍然是水下图像分割任务中的关键挑战。为了解决这些问题，本研究提出了基于标准Segformer模型的水下图像的高性能语义分割方法。首先，Segformer中的混合变压器主链被Swin Transformer替换，以增强特征提取并促进对全局上下文信息的有效获取。接下来，在骨干的下采样阶段和解码器中引入了有效的多尺度注意（EMA）机制，以更好地捕获多尺度特征，从而进一步提高了细分精度。此外，将特征金字塔网络（FPN）结构合并到解码器中，以在多个分辨率下组合特征图，从而使模型可以有效地集成上下文信息，从而在复杂的水下环境中增强了鲁棒性。对SUIM水下图像数据集进行测试表明，拟议的模型在多个指标上达到了高性能：联合（MIOU）的平均相交（MIOU）为77.00％，平均召回（MRECALL）为85.04％，平均精度（Mprecision）为89.03％，为89.03％，F1Score（MF1Score（Mf1score）为86.63％）。与标准Segformer相比，MIOU的提高3.73％，MRECALL为1.98％，Mprecision的3.38％和MF1Score的2.44％的提高，参数增加了989万。结果表明，所提出的方法通过最小的其他计算实现了出色的分割精度，从而显示了水下图像分割中的高性能。