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使用能量处理的零功率无线传感器
传感器网络的发展 传感器网络在工厂、工业综合体、商业和住宅建筑、农业环境和城市地区得到广泛应用，有助于提高制造效率、安全性、可靠性、自动化和安全性。这些网络具有多种有用的功能，包括工厂自动化、测量和控制；住宅和商业建筑的照明、供暖和制冷控制；桥梁、商业建筑、飞机和机械的结构健康监测；轮胎压力监测系统 (TPMS)；油箱液位监测；以及医院和疗养院的患者监测。迄今为止，几乎所有传感器网络都使用有线连接进行数据通信和供电。使用铜线、导管以及支持基础设施安装传感器网络的成本已经变得极其高昂。目前出现了使用各种无线协议（如 ZigBee Green Power、蓝牙 LE 和 6LowPAN）将传感器设备联网并消除数据通信布线的新兴解决方案。但是，无线传感器仍然需要供电。使用 AA 电池等电池已被用作解决方案。但这些电池会磨损，更换它们通常是一项昂贵的任务。 OnWorld Research 估计，2013 年电池更换成本将接近 10 亿美元。我们需要一种能够收集无线传感器周围环境能量的解决方案
植物免疫受体与半野生病原体相互作用以激活植物免疫
植物病原体通过在自然和农业环境中引起破坏性植物疾病对农作物的生产力和产量构成了破坏性的威胁。半野生病原体在转向坏死之前具有可变的长度生物营养相，并且是最具侵入性的植物病原体之一。植物对半野生病原体的耐药性主要依赖于先天免疫反应的激活。这些反应通常是在植物质膜和各种植物免疫受体检测到与病原体感染相关的免疫原性信号后开始的。半野生病原体逃避病原体，通过在军备竞赛中掩盖自己，同时还增强或操纵其他受体以促进毒力，从而触发了免疫力。然而，由于复杂的感染机制，我们对植物免疫防御剂的理解受到高度限制。在这篇综述中，我们总结了不同半野生病原体与宿主免疫受体相互作用以激活植物免疫的策略。我们还讨论了质膜在植物免疫反应中的重要作用，以及该领域的当前障碍和潜在的未来研究方向。这将使对半野生病原体的致病性以及植物免疫受体如何反对它们的致病性有更全面的了解，从而为预防和管理植物疾病提供了宝贵的数据。
使用深度学习的高级植物疾病检测...
摘要：对植物疾病的早期和准确检测对于确保农业生产力和粮食安全至关重要。传统的疾病检测方法通常是劳动密集型，耗时的，容易出现人为错误。近年来，机器学习（ML）已成为提高植物性疾病检测的精度和效率的强大工具。本文对机器学习技术在识别植物疾病中的应用进行了全面综述。我们探讨了各种ML算法，包括卷积神经网络（CNN），支持向量机（SVM）和随机森林，及其在分析来自图像，光谱数据和环境因素等各种数据源的复杂植物疾病模式中的作用。ML与高级成像技术和物联网（IoT）的集成可以实时监测和快速诊断，从而大大改善了响应时间并减少了作物损失。我们讨论与在农业环境中实施ML解决方案相关的挑战，例如数据采集，模型培训和可扩展性。此外，我们重点介绍了案例研究和最新进展，这些进步证明了ML在不同类型的农作物中疾病检测中的有效性。我们的发现强调了机器学习彻底改变植物性疾病管理的潜力，为更具韧性和可持续的农业实践铺平了道路。
人工智能时代的奶牛养殖：趋势还是真正的游戏规则改变者？
1 奇瓦瓦自治大学畜牧业与生态学院，奇瓦瓦州，31453，墨西哥； 2 伊达尔戈州自治大学农业科学研究所，图兰辛戈 43600，墨西哥； 3 墨西哥州自治大学兽医学与畜牧学院动物营养系，托卢卡 50295，墨西哥； 4 伊朗比尔詹德大学农学院动物科学系，比尔詹德 97175； 5 中国农业科学院饲料研究所,农业农村部饲料生物技术重点实验室,北京,100081; 6 动物营养、生产系统，芬兰自然资源研究所 (Luke)，Jokioinen，FI，31600，芬兰； 7 山地畜牧研究所（CSIC-ULE），西班牙格鲁列罗斯 24346； 8 国家研究中心乳品科学部，吉萨，12622，埃及； 9 比萨大学农业、食品与农业环境科学系，比萨 56124，意大利； 10 伊利诺伊大学动物科学系和营养科学部哺乳动物营养生理基因组学，美国厄巴纳 61801 和 11 雷丁大学农业、政策与发展学院动物科学系，P.O.英国雷丁 Earley Gate 信箱 237
研究论文利用 K 最近邻算法增强水果分类和质量评估
本研究探讨了 K-最近邻 (KNN) 算法在水果分类和质量评估中的应用，旨在通过机器学习改进农业实践。该研究采用了一个全面的数据集，涵盖了水果的各种属性，例如大小、重量、甜度、脆度、多汁度、成熟度、酸度和质量，并利用 5 倍交叉验证方法来确保 KNN 模型性能的可靠性和通用性。研究结果表明，KNN 算法在所有指标上都表现出较高的准确度、精确度、召回率和 F1 分数，表明该算法在对水果进行分类和准确预测其质量方面非常有效。这些结果不仅验证了该算法在农业应用中的潜力，而且与现有关于机器学习解决复杂分类问题的能力的研究相一致。该研究的讨论延伸到在农业领域实施基于 KNN 的模型的实际意义，强调了彻底改变质量控制和库存管理流程的可能性。此外，该研究通过证实有关 KNN 在农业环境中有效性的假设，为该领域做出了贡献，并为未来的探索奠定了基础，这些探索可以整合多种机器学习技术以增强结果。后续研究的建议包括扩展数据集和探索算法协同作用，旨在进一步推动农业技术和机器学习应用的发展。
对抗抗生素耐药性：抗菌药物开发的机制、挑战和创新方法
抗生素耐药性对公共卫生和药物开发构成重大威胁，主要原因是医疗和农业环境中抗生素的过度使用和滥用。随着细菌适应逃避现有药物，控制细菌感染变得越来越具有挑战性，导致疾病长期存在、医疗成本增加和死亡率上升。本综述探讨了抗生素在对抗感染中的关键作用以及使细菌能够抵抗抗生素的机制。讨论的主要抗生素包括香芹酚、达巴万星、喹诺酮类、氟喹诺酮类和佐利氟达星，每种抗生素对细菌病原体都有独特的作用。细菌已经进化出复杂的耐药策略，例如产生酶来中和药物、修改药物靶点以及使用外排泵去除抗生素，从而显著降低药物疗效。此外，本综述还研究了抗生素开发中的挑战，包括由于成本高和监管复杂性导致新药发现率下降。创新方法，例如基于结构的药物设计、联合疗法和新的给药系统，因其有可能创造具有增强对抗耐药菌株作用的化合物而受到关注。本评论为旨在对抗抗生素耐药性和推动开发强大的抗菌疗法以确保未来健康安全的研究人员和开发人员提供了宝贵的见解。
设计和实施自动移动机器人用于slug检测和安全收集，以防止农业损害
摘要 - 本文引入了一种创新的机器人解决方案，以应对农业中的sl骨损害的挑战。sl，尤其是灰色场sl，代表了一种全球植物害虫，对各种农作物构成了重大威胁。它们损害农作物的能力不仅会影响产品的质量，而且会导致超市中无法销售的蔬菜，这使其成为园丁和农民的紧迫关注。现有的SLUG控制方法通常涉及劳动密集型手工挑选或使用化学药品，这可能会对环境和人类健康产生不利影响。这项研究提出了一种环保和智能的解决方案，可确保sl的福祉，同时有效地应对这一农业挑战。机器人操作系统（ROS）基于自动移动机器人，配备了相机，并采用Yolov5（您只看一次）模型进行SLUG检测，自主使用全球定位系统技术自动浏览农业环境，以确保精确的本地化。收集机制旨在捕获sl，而无需损害它们。与其他杀人机器人相比，该解决方案侧重于slug的安全性，使其成为一种友好的方法。然后将收集的s骨安全地存放在指定的存储区域中。最终的概念验证机器人既有功能又具有成本效益，为可扩展生产提供了潜力。
选择植物和真菌的有用特性
图 1 利用植物遗传资源改良作物的有用特性。植物遗传资源（具有当前或潜在价值的植物遗传材料）包括作物地方品种——遗传上多样化的作物品种，是传统种子保存系统而非现代植物育种的产物，通常与当地适应性以及边缘农业环境中的传统农业实践有关（Maxted 等人，2020 年）；作物野生近缘种（CWR）——与作物关系相对密切的野生物种，可以使用常规或基因工程技术与作物杂交，将野生物种的理想特性引入作物；以及未充分利用的作物。传统上，野生植物通过随意选择和谱系育种进行驯化和改良。用于表征育种系的现代技术包括基因组大小关联研究 (GWAS) 和自动表型分析。加速育种周期的方法包括标记辅助育种——识别和使用与促进有利性状的等位基因相关的遗传标记，以便在比表型筛选成熟植物更年轻、成本更低的情况下从杂交中识别合适的后代；基因组选择——从全基因组扫描遗传变异中进行定量统计预测；以及基因改造——越来越多地使用 CRISPR/Cas 技术进行
选择植物和真菌的有用特性 - CGSpace
图 1 利用植物遗传资源改良作物的有用特性。植物遗传资源（具有当前或潜在价值的植物遗传材料）包括作物地方品种——遗传上多样化的作物品种，是传统种子保存系统而非现代植物育种的产物，通常与当地适应性以及边缘农业环境中的传统农业实践有关（Maxted 等人，2020 年）；作物野生近缘种（CWR）——与作物关系相对密切的野生物种，可以使用常规或基因工程技术与作物杂交，将野生物种的理想特性引入作物；以及未充分利用的作物。传统上，野生植物通过随意选择和谱系育种进行驯化和改良。用于表征育种系的现代技术包括基因组大小关联研究 (GWAS) 和自动表型分析。加速育种周期的方法包括标记辅助育种——识别和使用与促进有利性状的等位基因相关的遗传标记，以便在比表型筛选成熟植物更年轻、成本更低的情况下从杂交中识别合适的后代；基因组选择——从全基因组扫描遗传变异中进行定量统计预测；以及基因改造——越来越多地使用 CRISPR/Cas 技术进行
在不断变化的气候中对根茎适应性的挑战
根瘤菌与土壤中的豆科植物相互作用，形成氮固定结节，其中根瘤菌和植物细胞共存。尽管有关于谷物中根茎相关的氮固定的新兴研究，但豆科植物相互作用的相互作用更加良好，通常是研究植物中根茎介导的氮固定的模型。根瘤菌在许多生态系统中在氮循环中起着至关重要的作用。但是，根瘤菌对土壤条件和理化特性的变化高度敏感（即水分，温度，盐度，pH和氧气可用性）。全球气候变化直接引起的这种变化挑战了自然和农业环境中根茎的适应能力。尽管有一些研究发现了赋予不同环境条件的根瘤菌基因，但根瘤菌胁迫耐受性的遗传基础仍然很少理解。在这篇综述中，我们强调了改善土壤中根瘤菌生存以增强其与植物的共生的重要性，从而可以提高作物产量并促进可持续的农业系统的建立。为了实现这一目标，我们总结了全球气候变化对根瘤菌共生的关键挑战，并整理了当前对胁迫耐受性相关基因和根茎中途径的知识。最后，我们提出了最新的基因工程方法，例如合成生物学，以提高根茎对改变Envi Ronmental条件的适应性。