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生产实践以提高水果和蔬菜的产量，质量和安全
细菌，病毒，真菌和原生动物都可以在生产的任何阶段，从初级生产到收获和收获后储存阶段污染植物。土壤中的微生物对于维持土壤的生育和质地很重要。但是，许多这些微生物都会导致植物性疾病和随后的生产损失和质量下降，而其他生物体源自灌溉水，肥料，农场工人或设备可能会引起人们的疾病。这些引起人病的微生物可以在有利条件下的水果和蔬菜表面生存。这对人类健康构成威胁，因为水果和蔬菜通常被生食或用最少的烹饪食用。病毒病原体，例如诺病毒和细菌剂，例如沙门氏菌属，单核细胞增生李斯特菌和大肠杆菌，已导致许多涉及全球果实和蔬菜的食源性爆发（Yangjin等人，2014年）。
使用蛋白质沉淀的DNA提取高产DNA
2 nd part (protein precipitation), done on: ___/___/___ Add 100 µl Protein Precipitation Solution to the cell lysate mixture.涡流有力。离心机为10分钟13000 rpm。如果颗粒不紧绷，请重复。将1000 µl 100％ETOH添加到新的1.5 ml管中。将上清液（=>包含您的DNA）倒入该管中。通过轻轻反转50次混合。离心机在13000 rpm处离心10分钟。小心地倒出上清液，请确保保持颗粒（这是您的DNA）。加入1000 µL 70％EtOH，然后将管子倒几次以洗涤颗粒。离心13000 rpm持续10分钟。小心地倒出上清液，请确保保持颗粒（这是您的DNA）。空调10分钟，使所有EtoH蒸发。一些液体可能会停留，但希望这是30％的水。不要过分，因为颗粒将很难洗脱。加入30 µL的1x TE或DDH20。在室温下孵育过夜过夜，以使所有DNA洗脱。存储。
Panchagavya作为有机投入对后期生长，产量和经济学的影响
在乔尔哈特的阿萨姆邦农业大学的ICR农场进行了一次实地实验，以评估Panchagavya对2020 - 21年Rabi季节中阿萨姆邦的生长，产量和经济性迟到的菜。The experiment was laid out in Randomised Block Design with three replications and eight treatments like T1: control, T2: RDN through vermicompost (VC), T3: Vedic panchagavya soil application (3%), T4: 1 tonne VC/ha as basal + vedic panchagavya foliar application (3%), T5: enriched panchagavya soil application(3%), T6:富集的Panchagavya叶面应用（3％），T7：吠陀Panchagavya的基础应用（1.5％） +吠陀Panchagavya叶面应用（1.5％），T8：富集的Panchagavya基底应用（1.5％） +富含Panchagavya foliar foriar forpapply（1.5％）。结果表明，发现T4在所有有关生长，产量特征和近来播种的Rapeseed的收益率的处理中都是最好的。在处理T4下记录了生长指标的最高值以及产量指标。这种处理产生了最高的种子产量（6.89 Q/ha）和僵硬的产量（20.48 Q/ha）。同样，油菜菜和最高总收益（卢比55120/ha）。，但是，最大净返回（卢比34020/ha）和b：c比率（1.90）在治疗T5下记录。
提高盐胁迫下植物产量的综合方法
盐胁迫影响着全世界的大片耕地，导致植物生长和产量显著下降。为了减少盐胁迫对植物生长和产量的负面影响，研究植物激素、养分吸收和利用、培育耐盐品种和增强其形态生理活性是应对日益严重的盐胁迫的一些综合方法。已经进行了大量研究来探究这些综合方法对植物生长和产量的关键影响。然而，对这些在盐胁迫下调节植物生长和产量的综合方法的全面综述还处于早期阶段。本综述主要关注盐胁迫下植物养分的吸收和利用以及耐盐品种的培育等主要问题。此外，我们阐述了这些综合方法对作物生长和产量的影响，说明了植物激素在改善形态生理活动方面的作用，并确定了植物在盐胁迫下参与这些综合方法的一些相关基因。本综述表明，HA 与 K 结合可改善植物的形态生理活动和土壤特性。此外，NRT 和 NPF 基因家族可增强养分吸收，NHX1 、 SOS1 、 TaNHX 、 AtNHX1 、 KDML 、 RD6 和 SKC1 可维持离子稳态和膜完整性以应对盐胁迫的不利影响，而 sd1/Rht1 、 AtNHX1 、 BnaMAX1s 、 ipal-1D 和 sft 可改善不同植物的生长和产量。本研究的主要目的是全面回顾各种策略在盐胁迫下的表现，这可能有助于进一步解释植物在盐胁迫下调节植物生长和产量的机制。
HSBC亚太地区（日本）股息收益基金
TAIWAN SEMICONDUCTOR CO LTD 8.3% SAMSUNG ELECTRONICS CO LTD 7.4% TELKOM INDONESIA PERSERO TBK 4.5% DBS GROUP HOLDINGS LTD 4.5% BAIDU INC-CLASS A 4.4% NATIONAL AUSTRALIA BANK LTD 4.0% TINGYI (CAYMAN ISLN) HLDG CO 3.9% SK SQUARE CO LTD 3.8% AIA GROUP LTD 3.6% PING AN INSURANCE GROUP CO-H 3.4% TELSTRA CORP LTD 3.4% L'OCCITANE INTERNATIONAL SA 3.3% SANTOS LTD 3.2% SOUTH32 LTD 3.2% BHP GROUP LTD 3.1% CHINA CONSTRUCTION BANK-H 3.0% CHINA STATE CONSTRUCTION INT 2.6% KB FINANCIAL GROUP INC 2.6% SK TELECOM 2.5% MEDIATEK INC 2.4% ALIBABA GROUP HOLDING LTD 2.3% UNI-PRESIDENT CHINA HOLDINGS 2.1% HYUNDAI MARINE & FIRE INS CO 2.0% INFOSYS LTD 2.0% HDFC BANK LTD-ADR 1.8% POWER GRID CORP OF INDIA LTD 1.5% HONG KONG EXCHANGES & CLEAR 1.5% QUANTA COMPUTER INC 1.3% MINDSPACE BUSINESS PARKS REI 1.3% SINGAPORE TELECOMMUNICATIONS 1.0% INDIA GRID TRUST 1.0% UNITED MICROELECTRONICS CORP 1.0% WISTRON CORP 0.5% CHROMA ATE INC 0.2% Cash 3.6％总计100.00％
利用量子机器学习优化作物产量预测
本文仅关注应用量子机器学习方法提高基于多特征土壤和气候数据的作物产量预测准确性的可能性。主要目标是提高作物产量预测模型的效率，这对于提高一个国家的产量和粮食比例至关重要。复杂性也抛弃了监督分析方法，随着农业产业的扩大，非线性也随之增长。这些领域现在涵盖了更广泛的相互关联的元素，包括土壤类型和养分含量、它们与土壤水分含量的关系、气温、降雨量和其他因素。在这项研究中，我们使用量子计算来解决处理高阶数据的问题，比传统计算机中提出的相同问题更熟练。在本文中，我们开发了 QSVM 和 QNN 并将其整合到传统的机器学习模型中，以从包含多年土壤和天气区域和时间信息的大型高度复杂的数据集中学习。我们相信这些模型可以揭示 QSVM 和 QNN 更适合检测的模式，因为它们具有可扩展性和在大型数据集上计算的能力。因此，量子增强模型在预测能力方面优于传统方法，显示出优异的 MSE 值和稳健性值。具体而言，由于变量之间存在高度非线性关系，量子技术的集成增强了泛化能力。这些结果表明，QML 可以显著改善作物产量估计，因为它的预测更准确，可直接应用于农业实践和政策。这项研究将扩大关于量子计算在农业中应用的文献，因为它是一个新兴领域，有可能解决粮食生产中的各种挑战。在作物产量预测领域，我们正在为更不易受到影响的农业结构奠定基础，这些结构能够满足未来的气候条件和不断增长的全球粮食需求。因此，这项研究呼吁对农业中其他基本用例中潜在的基于量子的解决方案进行更多研究。
汇丰亚太区（日本除外）股息收益基金
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遗传力，遗传进步和相关性对产量的影响
Muhammad ZUBAİR ISHAQ a , Ali HASSAN a , Sana MUNİR a , Ahmad NAEEM SHAHZAD b , Muhammad SHAHZAD ANJAM c , Muhammad ASİM BHUTTA d , Muhammad KAMRAN QURESHİ a* a Department of Plant Breeding and Genetics, Faculty of Agricultural Sciences & Technology, Bahauddin Zakariya大学，Bosan Road，60800，巴基斯坦B木尔坦B，Bahauddin Zakariya University Bosan Road，60800，Multan，Bahauddin Zakariya University Bosan Road，Bahauddin Zakariya University，Bakistan c Insitute c Morecular and Biotechnology，Bahariy Zakariy Zakariy，Bahauddin Instrogy，Bahauddin Zakariy University，60800巴基斯坦D棉花研究站，萨希瓦尔，巴基斯坦文章信息研究文章通讯作者：穆罕默德·卡姆兰·库里希什（Muhammad Kamran Qureshi）
利用人工智能通过土壤和气候数据预测产量
为了预测作物产量，我们需要建立一个模型，该模型将考虑土壤类型、土壤质量、气候条件等各种因素，并预测特定地区特定作物的产量。使用以下步骤：步骤 1：收集数据收集数据是解决任何监督机器学习问题的最重要步骤。我们将收集马哈拉施特拉邦前几年的作物产量、气候条件和土壤类型的数据。步骤 2.1：探索数据建立和训练模型只是工作流程的一部分。事先了解数据的主要特征，我们可以建立一个更好的模型。这可能意味着获得更高的准确性。它也可能意味着需要更少的数据进行训练，或者更少的计算资源。各种可视化技术可用于检测训练数据中的各种相关性和模式，这可以进一步帮助创建一个准确的预测系统。
使用决策树、随机森林和
机器学习是一种新兴技术，用于了解数据结构并将数据拟合到可用于未来预测的模型中。机器学习模型的作物产量预测性能可能不仅取决于模型，还取决于用于训练学习模型的数据集中的参数。农业是印度经济的支柱。作物产量预测是一个重要的农业问题。我们提出了一个模型，该模型通过使用各种监督机器学习技术分析地区（假设特定地区的天气和土壤参数相同）、州、季节、作物类型等因素，重点是提前预测作物产量。这有助于农民提前了解作物产量，从而计划和选择产量更高的作物。