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创新杂草管理的生物技术路线图
在大多数农田中，杂草管理主要依赖于综合杂草管理 (IWM) 策略，例如使用除草剂。然而，除草剂的过度使用和滥用，加上缺乏新的活性成分，导致全球抗除草剂杂草呈上升趋势。此外，杂草性状导致杂草种子库持久存在，进一步加剧了杂草管理的挑战。尽管人们不断努力确定和改进当前的杂草管理过程，但农业杂草管理对新型控制技术的迫切需求不容忽视。CRISPR/Cas9 基因编辑系统的出现，加上“组学”和更便宜的测序技术的最新进展，使人们关注到通过直接基因控制方法管理农田杂草的潜力，但可以稳定或暂时实现。这些方法涵盖了一系列技术，这些技术可以潜在地操纵杂草中关键基因的表达以降低其适应性和竞争力，或者通过改变作物来提高其竞争力或除草剂耐受性。减少或避免农田化学药品的使用为开发实用可行的杂草管理分子方法提供了额外的动力，尽管在杂草管理中利用这些潜在的分子技术存在重大的技术、实践和监管挑战。
杂草管理中的基因技术 - Legros Mathieu
随着基因沉默和基因驱动等新基因技术的出现，开发更多杂草管理工具的努力正在获得巨大的发展势头。这些技术有望为开发可持续杂草控制方案提供新方法，因为基因沉默可以关闭介导适应性的基因（例如生长、除草剂抗性），而基因驱动可用于传播改良性状并设计适应性降低的野生种群。然而，应用基因沉默和/或基因驱动预计本质上是复杂的，因为它们的应用受到多种方法和技术困难的限制。在这篇评论中，我们探讨了这些技术的挑战，并讨论了加速开发基于基因技术的杂草管理工具的策略和资源。我们还重点介绍了如何将基因技术整合到现有的管理策略（例如传统的生物防治）中，以及它们可能的相互作用。
AG 30. 基于机器视觉的除草点喷洒
甘蔗产业的自动精准除草点喷洒技术有望提高产量，同时减少除草剂的使用。然而，基于杂草光学特性感知的商用技术通常仅限于检测土壤背景下的杂草（即检测棕色上的绿色），不适合检测生长中的作物中的杂草。机器视觉和图像分析技术可能使叶子的颜色、形状和纹理能够区分植物种类。国家农业工程中心 (NCEA) 开发了一种基于机器视觉的除草点喷洒演示装置，以甘蔗作物中的杂草 Panicum spp. (几内亚草) 为目标，这需要区分绿草杂草和绿草作物。该系统在夜间对成熟的几内亚草有效运行，但需要进一步研究使系统在更广泛的条件下运行（例如一天中的不同时间和作物生长阶段）。可能需要多光谱成像和形状分析等技术来实现更强大的杂草识别。考虑了机器视觉检测甘蔗作物中的几内亚草和其他杂草物种的影响。简介甘蔗作物中的杂草竞争会显著降低产量（Hogarth 和 Allsopp，2000 年），并可能缩短作物周期（即宿根数量）。自动化、有针对性的喷雾
区域本地杂草管理计划 锯齿状草丛
锯齿状草丛（英语：中西部地方土地服务区）是一种国家级杂草。它被认为是澳大利亚最严重的杂草之一，因为：侵入性；蔓延的可能性；以及经济、环境和社会影响。锯齿状草丛纤维含量高而蛋白质含量低，因此几乎没有放牧价值。侵染会导致畜牧生产的重大损失。密集的侵染可能会完全控制牧场；使大片区域无法支持牲畜。本管理计划的目的本管理计划的主要目标是尽量减少锯齿状草丛对中西部和中部高原地方土地服务区域经济、环境和社会可持续性的负面影响。本计划规定了土地持有者/占用者必须根据新南威尔士州 2015 年生物安全法实施的控制措施，以确保其履行与中部高原地方土地服务 (LLS) 和中西部 LLS 地区的锯齿状草丛有关的一般生物安全义务。鉴于这种杂草带来的生物安全风险，这些控制措施与锯齿状草丛在这些 LLS 地区的区域战略杂草管理计划中的优先地位一致。任何处理锯齿状草丛的人都必须遵守其一般生物安全义务。交易的定义见《2015 年生物安全法》第 12 条，一个例子是物业上存在锯齿状草丛。
杂草可以对您发展中的大脑做什么？
1。慢性大麻使用者中的结构和功能成像研究：青少年和成人发现的系统评价2。青少年大麻用户，酒精用户和非用户的言语学习和记忆3。多种机械上不同的内源性大麻素动员模式在中央杏仁核谷氨酸能突触4.在内源性大麻素系统上升高5。对三角洲9-四氢大麻酚的依赖性：沉淀和突然戒断的研究6。大麻对心理健康的影响：焦虑症
使用深度学习技术的高级杂草检测
简介 CNN 或卷积神经网络是深度学习的一个子集。深度学习是机器学习和人工智能的更广泛的集合。深度学习是一种从数据集中进行复杂学习的方法，并根据数据集创建模型（Patel 等人，2018 年）。深度学习可以是一种监督学习的方式，也可以是一种无监督学习的方式。通常，它有一个现实生活中的问题的解决方案，学习结果可以是监督的、半监督的或无监督的，首先给出一个数据集，然后首先要对数据进行操作，必须清理数据，因为在现实生活中的数据模型中有很多数据缺失，无法用缺失数据创建模型，为此，必须准备数据以供算法运行，在应用算法之前，必须仔细清理数据并了解实际情况，然后才能应用合适的算法，应用算法后，人们将得到基于人工神经网络的理想数据表示（Mongaet al. 2020）。人工神经网络 (ANN) 的名称听起来可能与生物神经元相似，因为其结构与位于大脑内的神经元非常相似，但它与生物神经元有一些关键区别，例如人工神经网络是静态的，而另一个是活体生物体，因此本质上是动态的，另一个是人工神经网络是符号的，生物神经网络是模拟的。深度学习具有多种架构，这种多种架构在许多领域都有多种应用，例如“自然语言处理 (NLP)、医学图像分析、药物设计、生物信息学、语音识别、深度神经网络、卷积神经网络、医学视觉、计算机视觉”。转换或卷积神经网络处理图像恢复。卷积神经网络在“图像分割、裁剪图像分析、脑机接口、图像分类”等领域有着广泛的应用。受深度学习技术在图像处理领域的最新成功的启发，我们利用样本图像集使用反向传播对前馈深度卷积神经网络 (CNN) 与 Inception-ResnetV2 进行训练，以识别 RGB 和灰度值中的模式。然后，给定测试图像的灰度 L 通道，使用训练后的神经网络预测两个 a* 和 b* 色度通道。CNN 在融合层的帮助下生动地为图像着色，同时考虑了局部特征和全局特征。采用两个目标函数，即均方误差 (MSE) 和峰值信噪比 (PSNR)，对估计的彩色图像与其基本事实之间的质量进行客观评估。该模型在我们自己创建的数据集上进行训练，该数据集包含 1.2 K 张尼泊尔古老而古老的照片，每张的分辨率为 256×256。损失即 MSE、PSNR，模型的自然度和准确率分别为 6.08%、34.65 dB 和 75.23%。除了展示训练结果之外，还通过用户研究来评估生成图像的公众接受度或主观验证，其中模型在评估彩色结果时显示出 41.71% 的自然度。随着计算机图形渲染和图像编辑技术的巨大进步，计算机生成的假图像通常不能反映现实情况，现在可以很容易地欺骗人类视觉系统的检查。在这项工作中，我们提出了一个基于卷积神经网络 (CNN) 的模型，通过通道和像素相关性来区分计算机生成的 (CG) 图像和自然图像 (NI)。所提出的 CNN 架构的关键组件是一个自编码模块，它将彩色图像作为输入来提取
圣米格尔县有害杂草管理计划
每三年至少一次，县委员会、公民杂草咨询委员会和相关公民将审查杂草管理计划以进行修改。届时，可向管理公共土地的地方、州和联邦实体索取杂草管理计划以供审查和比较。在举行公众听证会并提前 30 天通知以征求公民对拟议新清单的意见后，可将有害杂草的种类或等级升级或分类变化添加到清单中。CRS §35-5.5-108(3)。任何额外有害杂草的声明都应包括所有受影响土地所有者的管理目标。地方管理机构可以采用比州采用的标准更严格的根除、遏制或抑制标准。CRS §35-5.5-108 (2)(III)(b)。
侵入性外星杂草物种的丰度和地理分布
尚未在西阿姆哈拉地区发现的植物入侵者开始出现并产生负面影响。 进行了这项研究，以评估西部阿姆哈拉地区侵入性外星杂草（IAW）的丰度和地理分布。 以5-10 km的定期间隔进行了140个字段，并使用Garmin GPS接收器记录采样点的地理坐标，以绘制主要IAWS侵扰的程度。 iaws类型及其丰度是从每个采样点记录的。 计算频率和平均覆盖率分别量化了IAW的地理分布和丰度。 这项研究的结果表明，在路边，放牧的土地和农田的不同栖息地和农业水平上，在不同栖息地和农业生态的西部地区记录了14个IAW。 在这些IAWS Argemone墨西哥，Datura Stramonium，Senna Didymobotrya和Tagetes minuta中被广泛分布在研究区域，频率分别为51.4％，73％，66％和51.4％，但其他人的频率低于25％。 该研究的结果还表明，大多数IAW具有较低的丰度水平，除了三个物种（墨西哥armexana，datura stramonium和senna didymobotrya），这些物种经常达到丰富水平。 因此，应采取适当的管理实践的早期检测和消除，以减少少量出现在放牧和裁剪土地上的IAW风险。 此外，提高公众意识也将为解决IAW提供协同效果。 简介尚未在西阿姆哈拉地区发现的植物入侵者开始出现并产生负面影响。进行了这项研究，以评估西部阿姆哈拉地区侵入性外星杂草（IAW）的丰度和地理分布。以5-10 km的定期间隔进行了140个字段，并使用Garmin GPS接收器记录采样点的地理坐标，以绘制主要IAWS侵扰的程度。iaws类型及其丰度是从每个采样点记录的。频率和平均覆盖率分别量化了IAW的地理分布和丰度。这项研究的结果表明，在路边，放牧的土地和农田的不同栖息地和农业水平上，在不同栖息地和农业生态的西部地区记录了14个IAW。在这些IAWS Argemone墨西哥，Datura Stramonium，Senna Didymobotrya和Tagetes minuta中被广泛分布在研究区域，频率分别为51.4％，73％，66％和51.4％，但其他人的频率低于25％。该研究的结果还表明，大多数IAW具有较低的丰度水平，除了三个物种（墨西哥armexana，datura stramonium和senna didymobotrya），这些物种经常达到丰富水平。因此，应采取适当的管理实践的早期检测和消除，以减少少量出现在放牧和裁剪土地上的IAW风险。此外，提高公众意识也将为解决IAW提供协同效果。简介关键词：丰度，分布，侵入性对齐杂草物种，西部阿姆哈拉地区。
研究文章使用杂草控制机器人（WCR）用于...
研究文章使用杂草控制机器人（WCR）实现可持续农业贝扎德·萨尼（Behzad Sani）农业部，伊朗伊斯兰阿萨德大学，伊斯兰阿扎德大学Shahr-e-e-QOD分支机构，伊朗摘要：今天，杂草控制非常困难，因为它们由于对化学武器剂的化学武器剂的使用过多而对过多的使用武器剂。许多研究表明，杂草的机械和生物控制对化学除草剂环境的损害要少得多。由于价格高而开发农业生物学除草剂的速度很慢，因此研究人员将其机械地迈向消除农业杂草。这项工作最初是由许多工人完成的，因为工人的权利无效最终是经济价值。现在通过在农业中使用机器人技术来解决这一问题，并在计算机科学家的帮助下进行了许多农业研究人员，旨在使机器人清除杂草。当然，由于过多的杂草类似于植物，这很困难，但是最终结果将有助于通过消除化学除草剂来增加农作物并节省环境。关键字：可持续农业，杂草控制机器人（WCR），杂草机械控制