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利用精准农业数据研究湿地对农作物产量的农艺和经济影响
背景：湿地排水已成为北美草原坑洼地区越来越重要的保护问题。几十年来，对一年生作物生产的经济激励推动了湿地排水，而湿地的去除对关键的湿地生态系统服务产生了不利影响，如野生动物栖息地和碳封存。过去研究模拟农民排干湿地的决定，通常假设排干的湿地将产生与田地高地相似的产量。目标：我们的目标是评估湿地及其缓冲区对草原坑洼地区作物产量、农场财务绩效和湿地排水激励措施的影响。方法：我们结合加拿大萨斯喀彻温省黑土和深棕壤带 36 块田地的精确产量数据和详细的湿地测绘数据，以估计湿地及其缓冲区对作物产量的农学影响。然后，我们将这些产量效应纳入具有三种湿地排水情景的农场核算模型，以估算研究区域湿地排水每年每英亩耕地的净收益，并将这些结果与没有湿地产量效应的估计结果进行比较。结果：我们发现湿地盆地的产量相对低于田地的平均产量，并且与作物类型、土壤区域和年降水量之间存在很大差异。湿地排水可以缓解
使用干酵母（酿酒酵母）溶液来减轻盐度对料豆（Vicia faba l）植物的生长和产量的压力
特质酵母处理 - 酵母+酵母菌植物高度（cm）59.16 66.51（+12）分支机构数量植物-1 05.00 06.13（+23）叶植物的数量-1 84.13 90.38（+07）叶（+07）叶（+07）叶（+2）19.83 23.83 23.13（+2工厂）种子植物-1 39.38 52.63（+34）10种种子的重量11.84 13.40（+13）干重植物-1 19.98 22.64（+13）种子产量植物-1 69.66 83.71（+20）个体值是在不同的酵母处理下的八个复制的平均值。值表明从对照处理（-yeast）到（+酵母）的百分比增加。
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。
影响甘蔗产量和蔗糖积累产生的因素：建议的潜在生物溶液
环境压力是全球农业生产力和粮食安全的主要限制。全球气候的突然变化和严重变化使这个问题恶化。甘蔗产量的形成和蔗糖的积累受到生物和非生物胁迫的显着影响。了解与这些压力相关的生化，生理和环境现象对于增加农作物的产量至关重要。本评论探讨了环境因素对蔗糖含量和甘蔗产量的影响，并突出了不足的供水，温度爆发，虫害和疾病的负面影响。本文还解释了活性氧（ROS）的机理，即环境应力下不同代谢产物的作用，并突出了甘蔗中环境应力相关的抗性基因的功能。本综述进一步讨论了甘蔗作物改善方法，重点是内生机制和内生菌在甘蔗植物中的应用。内生菌在植物防御中至关重要。它们产生生物活性分子，用作生物防治剂，以增强植物免疫系统并通过与植物相互作用来改变环境反应。本综述提供了内部机制，以增强甘蔗植物的生长和环境抵抗力，并为提高甘蔗植物的富裕性和作物生产率提供了新的想法。
通过AI驱动的精度最大化农作物的产量
人工智能（AI）和机器学习（ML）正在推动精确农业的革命性变化，提供农民工具以最大程度地提高农作物的产量，同时最大程度地减少资源的使用。本文研究了AI驱动的技术如何分析来自无人机，传感器和卫星图像的数据，以提供可行的见解以进行优化的作物管理。通过确定最有效的种植时间表，检测早期的疾病迹象，并提供实时建议，以灌溉，施肥和农药施用，AI可以实现更精确和可持续的农业实践。AI与其他新兴技术（例如无人机和机器人技术）的整合，通过促进对设备的预测维护，并确保农作物获得理想的水，养分和害虫控制，从而提高了农业生产力。案例研究强调了AI在某些农作物中的产量最多增加了30％，这强调了其革新现代农业的潜力。本文还探讨了AI驱动的模型如何通过更有效地利用资源来减少环境影响，从而帮助农民平衡生产力与可持续性。的挑战，例如数据可访问性和小农户采用AI技术，以及AI在缓解与气候变化和可变性相关的风险方面的潜力。驱动的精确农业为改善粮食安全和确保长期农业可持续性提供了重要的机会。
转录援助T7高产量转录套件
描述Thermo Scientific™Transcriptaid™T7高收益转录套件设计用于来自含有T7 RNA聚合酶启动子的DNA模板的高产量在体外转录。该套件含有50 µL反应的试剂。取决于转录长度，每个反应在2小时内从1 µg模板中产生约150 µg RNA（图1），比常规体外转录反应中可实现的10倍。可以扩大反应以产生毫克量的全长RNA。该套件提供了用于转录反应，转录物加载和分析凝胶的所有组件。转录辅助酶混合物含有T7 RNA聚合酶，可方便地用重组Thermo Scientific™Ribolock™RNase抑制剂进行预混合，以确保RNA转录的完整性。dnase I，无RNase，用于有效去除转录反应后模板DNA。包括2x RNA载荷染料溶液为了方便RNA载荷。Thermo Scientific™Riboruler™RNA梯子，高范围，即用凝胶上的RNA尺寸和定量量化的辅助工具。ntps在单个管中提供，以合成非放射性标记的探针或限制的RNA的灵活性。
螨虫如何影响美国的无笼子产量，螨虫管理策略以及基因组选择的缓解作用
行业。到1960年代，采用密集农业方法（包括使用常规或“电池”笼子）已经变得广泛，大大提高了鸡蛋产量的规模，并为现代商业家禽养殖实践奠定了基础（Kidd and Anderson，2019年）。然而，随着消费者对改善动物福利的需求的需求，鸡蛋行业中的一个不断增长的行业（约40％）为超过1.24亿个生产母鸡采用无笼的住房，并且某些州立法需要每只鸟类的空间更多。认证的有机鸡蛋生产也有所增加，从定义上讲，这是无笼子的；每年在美国饲养超过2750万个有机饲养母鸡（USDA-NASS，2021年）。从笼子到笼子的开关转换为母鸡提供了更多的行为机会，但是在无笼系统中，对母鸡健康的一些风险更为普遍（Lay等，2011）。尤其是，转向无笼子的住房正在显着影响诸如北方禽螨（Ornithonyssus sylviarum）和家禽设施中的北方禽螨（Ornithonyssus sylviarum）和家禽红螨（Dermanyssus Gallinae）等ectopara遗址的普遍性（Murillo和Mullens，Mullens，Mullens，2016年; Chambless et al and 2022）。螨虫在节日中影响了母鸡福利的所有领域，包括母鸡的健康，行为，生产力和情绪状态。在这里，我们讨论了北方禽螨和禽螨的了解，它们对母鸡的影响；当前的螨虫管理策略和挑战，以及使用基因组工具在美国无笼鸡蛋生产中管理螨虫的潜力。
比较尼日利亚的Adamawa和Cross Rivers State的水稻产量预测的机器学习算法
稻米生产对于全球粮食安全至关重要，准确的收益预测使他们有知情的决策。本文研究了Adamawa和Cross River州的水稻产量预测的机器学习（ML）技术，具有不同的农业气候条件。常用的传统收益预测方法通常具有限制，例如对可用数据的见解和降低的准确性。因此，这项研究探讨了机器学习的潜力，以提高预测准确性。我们利用气候数据和历史水稻产量来训练和评估决策树，随机森林，支持矢量回归，多项式回归，多线性回归和长期短期记忆（LSTM）模型。使用平方误差，均方根误差，确定系数，平均绝对误差和平均绝对百分比误差进行比较。特征选择将全天空的光合辐射（PAR）视为最具影响力的因素。线性回归以上模型出现，其R²为0.90（Adamawa）和0.91（Cross River），表明了整个地区的可概括性概括性。这项研究为两个尼日利亚地区的ML驱动农业信息系统的开发做出了贡献，从而增强了农业实践和粮食安全。
慢性条件下的皮质内微电极阵列单位产量：比较评估
摘要：虽然微电极阵列（MES）提供了阐明功能性神经回路的承诺，并作为皮质神经假体的基础，但仍保留了设计和持续可靠的技术的挑战。大量研究报告了“慢性”数据，但实际时间跨度和与实验工作相对应的性能度量有所不同。在这项研究中，我们回顾了构成多种MEA类型和动物物种的慢性研究的实验持续时间，以了解报告的研究持续时间的广泛可变性。对于啮齿动物，这是慢性研究中最常用的动物模型，我们检查了不同阵列类型的主动电极产量（AEY），以作为使研究持续时间差异的情境，并研究和解释与常规测量相比的自定义设备的性能。我们观察到在慢性植入期间物种内的广泛方差，并且在植入市售设备的啮齿动物模型中线性衰减的AEY。这些观察结果为比较新技术的性能提供了一个基准，并强调了在慢性MEA研究中的一致性的需求。此外，为了在慢性条件下完全取消性能，非生物衰竭模式的持续时间，留置探针引起的生物过程以及设备的预期应用是关键决定因素。