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与裂隙基岩含水层井产量相关的因素...
新罕布什尔州基岩含水层评估旨在提供可供社区、行业、专业顾问和其他利益相关方使用的信息，以评估该州裂隙基岩含水层的地下水开发潜力。评估是在全州、区域和井场范围内进行的，以确定可能增加在裂隙基岩含水层中定位高产水源成功率的关系。在全州范围内，收集了井建设和产量信息、基岩岩性、地表地质、线性构造、地形以及这些基本数据集的各种衍生物的数据。在区域范围内，收集了新罕布什尔州 Pinardville 和 Windham 四边形的地质、断裂和线性构造数据。该研究的区域规模考察了作为全州侦察调查的一部分而开发的预测井产量关系可以通过使用四边形尺度地质测绘得到改善的程度。
气候引起农作物产量变化的经济影响
气候变化对农业的潜在影响一直是气候变化文献中讨论最多的话题之一。尽管气候变化对农作物产量的可能影响已被广泛研究，但对于不同经济体对气候引起的农作物产量变化的不同社会经济反应，尤其是在更高水平的变暖下，仍然缺乏定量的了解。本研究评估了 1.5° 至 4°C 的八种变暖情景对中国、印度、巴西、埃及、加纳和埃塞俄比亚大米和小麦产量的社会经济影响。通过将统计作物模型 (ClimaCrop) 和全球经济模型 (GTAP) 结合起来，考虑了自然因素和社会因素在农作物生产中的作用。介绍了经济产出、消费者和生产者价格以及国家经济福利的变化。该研究表明，在 3.5°C 和 3.0°C 的变暖下，农作物产量变化对中国 GDP 和福利的边际效益分别为。这是由于预计大米产量将增加，从而降低国内消费大米价格。尽管在更高的变暖水平下，这些趋势开始逆转。其他国家则因农作物产量下降而受到负面影响，国内和进口大米和小麦的消费价格上涨。国内生产总值和福利下降，随着气温升高，降幅更为严重，尤其是在印度和埃塞俄比亚。这种方法是有益的，因为经济产出可以更深入地反映全球市场的反应，并最终反映农业影响对区域的影响，这对决策者来说非常重要。
spdr®彭博增强卷产量商品...
基金旨在主要通过基于基金的基准指数接触商品相关的衍生工具来实现其投资目标。该基金预计将通过投资全资子公司，这是一家根据开曼群岛法律组织的豁免有限公司（“子公司”）。子公司未根据1940年的《投资公司法》（“ 1940年法案”）进行注册，并且不受1940年法案的所有投资者保护。因此，作为子公司的投资者，该基金将不会提供给注册投资公司投资者的所有保护。此外，美国和/或开曼群岛法律的变化可能导致基金无法按预期运作，并可能对基金及其股东产生负面影响。
最大化产量：水培农业中的高级技术。
在寻求可持续和高效的农业时，水培农业已成为一种开创性的解决方案，在有限的空间中提供了对植物生长参数的无与伦比的控制，并最大程度地提高了产量。本引言研究了水培农业的先进技术，探索旨在优化农作物生产，提高资源效率并彻底改变农业未来的尖端创新和策略。从精确的营养递送系统到最先进的自动化和基因工程，水培农业已经演变成科学，技术和可持续性的交集，成熟的学科[1]。
线杂交大米，产量优质和谷物质量
研究GS3基因的敲除是否影响农艺性状，维护者GM1B和GM2B的主要相关农艺性状是表征和比较。特征在内，包括晶粒长度，晶粒宽度，晶粒长度与宽度的比率，圆锥花序长度，每个圆锥花序的晶粒数，每个圆锥花序的晶粒数，种子设定速率，1000粒度，有效的tiller数，有效的tiller数，在活动阶段，植物的高度，每工厂的植物高度和重量，并在图5和表3中显示了数据。结果的统计分析表明，GM1B和GM2B在分丁式数量，晶粒宽度和每个圆锥花序填充的晶粒数中没有显着差异，但是晶粒长度，1000晶粒重量和每个圆锥花序的晶粒数量分别增加了7.9％，7.7％，7.7％和25.5％。与GM1B相比，尽管GM2B的种子设定速率降低了13.6％，但其每工厂的重量显着增加了14.9％。每植物的谷物产量期限，在相应的CMS线（GM1A和
提高 CHO 细胞蛋白质产量的下一个工具
自 1987 年批准第一种由 CHO 细胞生产的生物治疗性蛋白质以来，研究人员一直在研究如何提高蛋白质滴度和产品质量，主要通过细胞系开发和生物过程优化。随着基因编辑方法（CRISPR/Cas 系统）的最新进展以及大规模系统生物学数据，取得了进一步的改进。这里我们概述了通过基因编辑从 CHO 细胞生产蛋白质的最新进展，并展望了通过合成生物学方法进行改进的未来。我们描述了遗传部件工具包扩展方面的新工作，包括新型启动子、终止子、转录因子和遗传回路，以及如何协同使用这些合成部件来继续改进蛋白质生产。
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。
报告名称：谷物产量下降到测试供应...
在该国的东南部，缺乏降水量最为严重，那里也发生了异常高温。在Andalucía中，谷物产生的潜力已经受到缺水的负面影响。 鉴于农作物的当前状况，尤其是在旱地地区，一些生产商正在质疑是否值得收获，或者最终将田野毫无保存或专门用于直接放牧。 鉴于牲畜的供应率较低，预计稻草的产量有限，其他人可能会选择收割作为干草。 在某些情况下，这些替代用途是由作物保险损害评估来调节的。 ，在西班牙的硬化区域约为三分之二，并且位于安达卢西亚的生产，预计在上一年的水平约为三分之一。在Andalucía中，谷物产生的潜力已经受到缺水的负面影响。鉴于农作物的当前状况，尤其是在旱地地区，一些生产商正在质疑是否值得收获，或者最终将田野毫无保存或专门用于直接放牧。鉴于牲畜的供应率较低，预计稻草的产量有限，其他人可能会选择收割作为干草。在某些情况下，这些替代用途是由作物保险损害评估来调节的。，在西班牙的硬化区域约为三分之二，并且位于安达卢西亚的生产，预计在上一年的水平约为三分之一。
探索物理知识的神经网络以获取作物产量...
响应气候变化，评估极端天气条件下的作物生产力对于提高粮食安全至关重要。与物理过程保持一致的作物模拟模型，可提供解释性，但表现较差。相反，用于作物建模的机器学习（ML）模型具有强大的可扩展性，但可作为黑匣子，并且缺乏遵守作物生长的物理原理。为了弥合这一差距，我们提出了一种新颖的方法，该方法通过估计用水量和对像素水平的水稀缺性的敏感性来结合两种方法的优势。这种方法通过使用增强的损失函数依次解决对水稀缺性的作物产量反应的方程来实现基于物理原理的产量损失估计。利用Sentinel-2卫星图像，气候数据，模拟的用水数据和像素级产量数据，我们的模型表明了高准确性，达到了高达0.77的R 2，匹配或超过了诸如RNNS和变形金刚（RNNS and Transfors）的先例模型。此外，它还提供了可解释的和物理一致的产出，支持行业，决策者和农民适应极端天气条件。
基于机器学习的生物油产量的预测生物质的生物量的产量：插补算法的比较研究和模型基准测试
摘要非可再生化石燃料的精疲力尽提高了人们对环境问题的认识。因此，生物质能量已成为一种有希望的可再生替代方案，尤其是在通过废物生物量的热解生产生物油的背景下。不幸的是，物理学模型在建模生物油生产时会遇到困难，促使研究人员倾向于以数据为中心的方法。为了应对这个问题，本文展示了近千的综合数据集，这些数据集来自先前有关生物油生产的文献。除了收集，清洁和组织收集的数据外，我们还使用了机器学习技术来评估所得数据集，最有希望的结果产生的平均绝对误差为2.6，并且调整后的R平方在预测生物油收益率方面为0.9。据我们所知，本文提供了介绍该域中有史以来最全面的数据集。这样的详尽数据集的组装对于可持续过程工程来说至关重要，因为它可以促进精确的建模，从而更好地固定在此过程中固有的不确定性。