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高隧道条件和品种对北图尔基的生长，产量和水果质量的影响
市场，与开放式生产相比，降低了灌溉灌溉的使用来冻结安全性，降低燃料或能源成本，并降低叶面和水果疾病的发生率以及水果损害。与开放田相比，高隧道中的温度较高可能会增强草莓的营养价值（Kadir等，2006;Salamé-Donoso等，2010）。在春季收获比典型的相同品种在空旷的田野中早3至5周开始，具体取决于年份（Demchak，2009年）。高隧道可确保草莓的扩展果季（Özdemir和Kaska，1997; Medina等，2011; Rowley等，2011; Gude等，2018b）。早期收益率提高了54％，总销售收益率提高，与开放式田野相比，高隧道的水果重量增长率为63％（Salamé-Donoso，2010年）。尽管高隧道
二叠纪产量预测增长受油井产能和管道容量推动 - 美国能源信息署 (EIA)
我们利用这些钻井指标，结合生产趋势，根据报告数据系列得出的比率，深入了解不同盆地之间的相对表现。我们根据通过比较盆地的比率得出的见解，分析了各个石油和天然气生产地区的生产力和效率。例如，与美国本土 48 个州的其他地区相比，二叠纪地区的 DUC 井数量下降幅度较小。这一趋势表明，随着二叠纪地区的油井完工（从 DUC 库存中移除），新井的钻探速度（添加到 DUC 库存中）比其他地区更快。
胎儿苦恼对脐带血干细胞的生存能力和产量的影响 - 一项前瞻性比较研究
在1988年第一次UCB移植，将UCB的使用作为造血干细胞（HSC）的替代来源，用于骨髓重建。2与骨髓和动员外周血HSC进行移植相比，脐带血提供了几种好处，包括易于可用性，对捐助者的危险较小，人类白细胞抗原（HLA）匹配标准的降低，以及较低的移植物伴随宿主疾病的风险。3然而，单个脐带血单位的数量和质量不足导致植入率延迟。不同的因素会影响脐带血干细胞的质量和生存能力，影响了UCB干细胞转移的效率。4胎儿窘迫是影响脐带血中CD34 +细胞量化的一个因素。对此事的研究非常有限。这项研究将使我们能够确定胎儿苦恼是否可能影响脐带干细胞的生存力和数量，并有助于我们了解产妇和胎儿因素，从而影响脐带干细胞的数量和存活率。它也可以帮助我们提高我们的知识，以提高儿童和成人中UCB干细胞移植的有效性。
使用机器学习算法的茶产量预测中的趋势和模式 - 文献分析Pallavi Nagpal 1，Deepika Chaudhary 2，Jaiteg
Trends and Patterns in Tea Yield Prediction using Machine Learning Algorithms – a Bibliometric Analysis Pallavi Nagpal 1, Deepika Chaudhary 2, Jaiteg Singh 3 1 Pallavi Nagpal, Research Scholar, CUIET, Chitkara University, Punjab, India 2 Deepika Chaudhary, Professor, CUIET, Chitkara University, Punjab, India 3 Jaiteg Singh,印度旁遮普邦Chitkara大学Cuiet教授a）pallavi1008cs.phd20@chitkara.edu.in b）deepika.chaudhary@chitkara.enchitkara.edu.inc）预测产量已成为研究的重点领域，因为它在应对诸如自然灾害，市场波动和有效的农业规划等挑战方面的重要作用。在各种农作物中，茶产量预测尤为重要，印度是世界上最大的茶水出口商之一[11，13]。这项研究进行了文献计量分析，以检查茶产率预测和ML技术的收敛性。它旨在提供详细的文献计量概述，并突出未来探索的研究差距。分析需要从Scopus，Web of Science，PubMed或Google Scholar等受信任来源收集书目数据，并根据[7]对其进行评估。数据跨越2015年至2024年。通过书目分析，该研究试图提供有价值的见解：1。通过机器学习（ML）的茶产量预测涉及使用先进的计算方法来估计可以从特定区域收获的茶的数量，考虑到各种影响因素，例如天气状况，土壤健康，灌溉实践，作物疾病和害虫侵扰。ml可以创建预测模型，这些模型比传统方法提供了更准确，可靠和及时的预测，从而改善了对茶养殖业务的管理。关键词：茶产量预测，农业中的机器学习，作物产量预测，茶的ML技术，环境因素，土壤气候，遥感等。简介：茶是全球消费量最广泛的饮料之一，其耕种在印度，中国和肯尼亚等国家的农业经济中起着至关重要的作用。准确的茶产预测对于有效的农作物管理，收获计划和促进可持续的农业实践至关重要。近年来，机器学习（ML）在农业研究中获得了重要的吸引力，因为它可以在农业数据中对复杂和非线性模式进行建模[14]。ML通过引入数据驱动的方法来改变农业，从而提高生产率，提高效率并促进可持续性[3,8]。通过处理大型数据集，ML算法实现精确的收益预测，优化资源使用情况，监控环境条件并检测植物疾病。特别是，茶产率预测已成为ML的关键应用，支持更好的
各种有机肥料和生物肥料对胡芦巴种植的生长和产量的影响
摘要。准确估算了弹性模量（MR）的弹性子级土壤中，对于设计既可靠且对环境友好的柔性路面系统的设计至关重要。MR显着影响人行道的结构完整性，尤其是在具有不同负荷和气候条件的丘陵地区。这项研究收集了2813个数据点，从预先研究结果中创建了准确的预测模型。选择了梯度增强（GB）机器学习（ML）方法以预测压实的亚级土壤的MR。使用统计分析评估了GB模型的准确性和预测性能，其中包括典型指标，例如均方根误差，平均绝对误差和相对平方误差。用于培训和测试数据集的R²值为0.96和0.94的模型。RMSE的训练是5 MPA，测试为7.48 MPa，而MAE为3.18 MPa和5.55 MPa。这些结果突出了GB在预测土壤MR中的潜力，从而支持了更准确，更有效的MR预测的发展，最终减少了时间和成本。
产量下降抑制盈利能力，欧洲汽车供应商前景黯淡
欧洲新项目和电动汽车 (EV) 需求的不确定性很高，再加上汽车制造商 (OEM) 削减成本的压力和对欧盟竞争力的担忧，导致该行业的商业信心恶化。由于这些挑战，盈利预测描绘了一幅黯淡的图景。38% 的供应商现在预计盈利水平为边际或负值，而年初只有 25%。只有 31% 的供应商预计盈利能力将超过 5%，与早先的预测相比有所下降。2025 财年的前景几乎没有改善。
使用AI和机器学习来预测果实产量
“目前，我们可以根据水果数量和增长率来预测树的产量，”她说。“但这还不够好。我们正在根据树上的芽数进行预测，以帮助指导修剪。芽在花朵之前很好地出现，因此它为农民提供了更多时间采取适当的行动 - 即需要多少修剪才能优化产量。，但这非常困难。我们继续以计算机视觉和机器学习模型为基础，以扩大我们的预测能力。Caain的贡献使我们能够雇用更多的人来构建更多数据集，这反过来又使我们能够在树木休眠时检测到相关因素。反过来，这将使我们能够预先预测一棵树的农作物负荷，以使果园经理可以修剪休眠的分支，以使每棵树的最佳农作物负载，从而使其更健康。”
提高农作物产量的可持续管理方法......
10:50-11:10 在摩洛哥半干旱气候条件下使用免耕和直接播种种植谷物（教授 Kamal Abrekani，穆罕默德总理大学，摩洛哥）11:10-11:30 可持续地增强加夫萨绿洲 GIAHS 遗址作物的适应能力（教授 Hatem Zitouni，ASM-NGO，突尼斯）11:30-11:50 NPK IndeX：一种利用卫星图像优化小麦生产中 NPK 施肥的人工智能驱动数字工具。（教授 Faissal Sehbaoui，DAUMTECH 首席执行官，摩洛哥）
植物育种进展：提高作物产量
摘要 ：植物育种在增强植物遗传潜力方面发挥着重要作用，旨在改善植物的产量、抗病性和抗逆性等特性。本文深入分析了各种植物育种技术，包括大规模选择和杂交等传统方法，以及基因工程和 CRISPR（成簇的规律间隔的短回文重复序列）/Cas9 基因编辑等现代创新方法。对每种方法都进行了彻底分析，以评估其在作物改良方面的具体应用和成就方面的有效性、潜在应用和局限性，强调植物育种在确保粮食安全和农业可持续性方面的重要作用。通过开发高产和抗逆性作物品种，植物育种不仅可以应对气候变化带来的挑战，而且还有助于提高农业的经济可行性。植物育种方法的不断发展凸显了研究和创新对于满足全球粮食需求的重要性。
总温度度量和全球变暖对作物产量的影响的高估
3特别是，它们提供了三个证据来支持时间可分离性假设。首先，他们将六个月的生长季节分为两个两个月的间隔。第二，他们共同估计生长季节每个月温度的影响。第三，他们测试了7月份温度响应函数是否与其他月份不同。4 Felkner等。 （2009）还估计了三个不同阶段的温度对水稻产量的影响，但将三个阶段定义为种植，生长和收获。4 Felkner等。（2009）还估计了三个不同阶段的温度对水稻产量的影响，但将三个阶段定义为种植，生长和收获。