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World File Search System作物
旱地作物的基因组选择
气候变化及其对粮食生产的可能影响的日益增加，增强了全球对旱地作物（DC）的认识，这是确保在困难环境中确保粮食安全的有前途的解决方案。超出了其作为弹性特征来源的潜力，DC改善了食品系统的可持续性，充满了理想的营养，在某些情况下，具有药用和/或化妆品价值。
使用人工智能的作物管理
AI可以帮助农民确定种子种植的最佳时间。智能设备可以计算种子间距和最大种植深度。健康监测系统是一种AI驱动的系统，可为农民提供有关其农作物健康的信息以及必须应用的营养，以提高产量质量和数量。这项研究收集并分析了有关农业人工智能的重要论文。农民现在可以使用AI来访问高级数据和分析工具，这些工具将促进更好的农业，提高效率并最大程度地减少生物燃料和粮食生产的废物，同时最大程度地减少环境影响。AI和机器学习（ML）已改变了多个行业，而AI Wave现在已经达到了农业。公司正在开发几种技术，以帮助农民监测农作物和土壤健康。
2025作物有机系统计划
报告系统可能包括创建记录问题的过程。有一个保存证据的系统。向ODA和NOP报告可疑欺诈的过程是什么？必须设计每个欺诈计划，以满足您操作的独特活动，操作范围和复杂性。根据每个操作的个人需求，计划将不同。可接受的计划将在您当前的OSP（下），使用OCP.F.40表格或附加完整的计划。需要一个供应链图或图表来完成您的计划。
作物代谢组的驯化
驯化和作物改良 人类主导的驯化始于大约 12 000 年前的中东和新月沃地，随后传播到世界各地，包括中国、中美洲和安第斯山脉、近大洋洲、撒哈拉以南非洲和北美洲东部 [1-3]。尽管我们的标题很简单，但我们在这里尽可能区分驯化、多样化和作物改良事件，因为无论从进化还是表型角度来看，它们都是明显不同的过程 [4]。大规模调查显示，驯化植物种类涵盖约 160 个分类科，超过 2500 个物种经历了一定程度的驯化，约 300 个物种得到了完全驯化 [2、3、5]。目前，整合考古学、遗传学和基因组学证据的模型表明，驯化是一个多阶段过程，包括（i）开始栽培，（ii）所需等位基因频率的增加，（iii）驯化种群的形成，以及最后（iv）有意识的繁殖。尽管如此，由于存在多次驯化事件，并且驯化后与祖先物种的交换频繁，因此描绘许多物种的驯化历史非常复杂[6-8]。此外，值得注意的是，一些物种如Oryza nivara和巴西坚果是在没有驯化的情况下栽培的，并且对于与初始选择相关的遗传瓶颈已经有了深刻的分析[9]。总之，这些研究极大地增进了我们对性状进化的理解，并为驯化过程中的趋同进化和平行进化提供了相当多的见解[10]。例如，留绿基因 SGR 是一系列物种种子休眠的基础[11]，番茄 (Solanum lycopersicum) 和辣椒 (Capsiscum annum) 中果实重量数量性状基因座子集映射到同一基因组区域[12]，水稻 (Oryza sativa)、高粱 (Sorghum bicolor)、大麦 (Hordeum vulgare) 和小米 (Pennisetum glaucum) 的糯谷物改良性状均是由 Waxy 基因直系同源物的不同突变定义的[2]。与此相反，尽管最初认为驯化综合征经典性状的出现（如谷物种子落粒性的丧失）是平行进化的情况[13]，但最近的遗传图谱研究表明，多种性状往往与非同源基因有关[14]。例如，玉米（Zea mays）的典型驯化基因 TEOSINTE BRANCHED 1（tb1）[15] 对粟的分枝影响较小[16]，甚至在不同的大麦谱系中，不同的
作物收益预测的机器学习
摘要。大多数农作物受到印度全球气候变化影响的严重影响。在过去20年中的产出方面。它将允许决策者和农民采取有效的营销和存储步骤，以预测收成的早期作物的产量。该项目将允许农民在农业领域种植之前捕获农作物的产量，从而帮助他们做出必要的决定。使用基于Web的图形软件实现了一种易于使用的图形软件，然后可以分发机器学习算法。本文主要着重于通过应用各种机器学习技术来预测作物的产量。此处使用的分类器模型包括KNN，决策树，随机森林和投票分类器。通过机器学习算法做出的预测将帮助农民决定通过考虑温度，降雨，湿度，pH等因素而种植哪种作物来诱导最大产量。这弥合了技术与农业部门之间的鸿沟。