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World File Search System农作物
收获后的运营和处理水果，蔬菜，香料和种植农作物产品教授H N Mishra农业和食品工程师
在价值链中，将原材料转换为最终消耗，因为它在链条中移动并增加价值。价值链中的利益相关者包括输入供应商，生产者，加工者，分销商，消费者，政府组织和非政府组织，监管机构，物流公司和功能组织。输入供应商为食品生产过程提供原材料。生产者参与了该领域的商品的增长和生产。处理器参与处理，制造和营销。分销商包括批发商和零售商，消费者参与了产品的购物和消费。政府和非政府组织制定了粮食可持续性和安全的政策和计划。监管机构参与监视和调节。物流公司参与移动和存储材料，金融组织参与向实体提供资金。因此，应将食物供应链视为价值链系统。
传感器技术在可持续农作物生产中的进展
美国国防部正在开发的联合精确进近和着陆系统 (JPALS) 旨在使用与其他传感器增强的 GPS 为着陆在陆地和航空母舰上的军用飞机提供准确可靠的引导信息。
覆盖农作物，以改善密集园艺生产系统中土壤微生物学特性
Ribatejo地区霍尔托工业作物的生产基于具有高技术干预的单一培养系统，这导致土壤生物多样性失衡，生育能力丧失和进行性降解。在这些系统中，在农业年主要农作物之前引入覆盖作物可以有助于改善生产系统的土壤状况和可持续性。目前的工作描述了在Ribatejo的两个现场试验中对土壤微生物指标的评估，其中安装了不同的覆盖作物：豆类和草的生物多样性混合物，包括接种根茎的三叶草；年度黑麦草（Lolium Multiflorum）；和觅食萝卜（raphanus sativus）进行生物耗尽。在两个领域都保持了无覆盖作物的控制地块。评估集中于土壤酶活性（脱氢酶，碱性磷酸酶和β-葡萄糖苷酶）和几组微生物，包括总细菌，共生氮固定细菌（Rhizobia），散生氮的氮，磷酸细菌，磷酸化细菌 - 磷酸细菌 - 磷酸化磷酸化 - 磷酸化 - 磷酸化 - 磷酸化细菌溶质溶质 - 磷酸化盐溶质溶质溶剂溶质溶质溶剂溶质溶质溶质溶剂化磷酸化磷酸化细菌和磷酸化磷酸化磷酸化细菌和磷酸化磷酸化细菌。微生物。结果表明，土壤微生物活性增加和有益的微生物具有覆盖作物的趋势，尤其是豆类和草的生物多样性混合物以及每年的黑麦草。
翻译研究* - 。25％从模型到农作物：植物育种的比较基因组学* - 。
摘要。转化研究的概念是从1980年代的医学领域组成的，包括改善在某种物种（可以将其视为模型或枢轴）获得的研究结果的转移效果，到这些结果对其在农业改善中都感兴趣的所有物种。在这种情况下，比较基因组学构成了转化研究的重要工具，通过识别e ffi cocement控制物种之间共同功能的基因。基因组出版工具，遗传多样性和表型的筛选必须允许对保留的基因的功能验证，这些基因保留在从枢轴物种中推断知识的物种中，即转移的枢轴物种，以及对当前选择程序中最佳等位基因和基因型相关的识别。
农作物抗生物性的转基因改良
摘要：生物限制因素包括病原真菌、病毒细菌、食草昆虫以及寄生线虫等，造成作物产量损失和品质下降，常规管理措施对这些生物限制因素的效果有限。转基因技术的进步为改良作物的生物抗性提供了直接而有方向性的途径。目前，通过异源表达外源基因和RNAi技术，已培育出上百个抗食草昆虫、病原病毒和真菌的转基因事件和数百个抗性品种，并获准种植和上市，显著减少了产量损失和品质下降。然而，通过过量表达内源基因和RNAi技术进行抗细菌和线虫的转基因改良的探索尚处于试验阶段。 RNAi 和 CRISPR/Cas 技术的最新进展为提高作物对病原细菌和植物寄生线虫以及其他生物限制的抵抗力开辟了可能性。
利用遥感数据支持智能农业GIS监测耕地和农作物状况
本文回顾了哈萨克斯坦多级农田监测系统的现状，该系统是精准农业系统的一部分，在国家层面和土地使用者的背景下实施。确定了广泛使用遥感 (RS) 和无人机 (UAV) 数据的主要制约因素。该国领土面积大、气候条件不同、地形高度差异大，这些因素对数据处理和解释方法的选择产生了影响。Sentinel、Landsat、Modis 卫星的数据被用作输入数据，农业中最常用的软件应用程序都基于这些数据。在对巴甫洛达尔地区 KH“Mayak”农场的农田进行监测的基础上，使用可用的在线应用程序、程序、本地 Web 服务，无人机评估了在哈萨克斯坦现代条件下多级使用遥感的潜力。无人机与移动 RTK 站的测量结果可以确保地图的精度达到 1:1000。
使用遥感数据支持智能农业 GIS 监测耕地和农作物状况
本文回顾了哈萨克斯坦多级农业用地监测系统的现状，该系统是精准农业系统的一部分，在国家层面和土地使用者的背景下实施。确定了广泛使用遥感 (RS) 和无人机 (UAV) 数据的主要制约因素。该国领土面积大、气候条件不同、地形高度差异大，对数据处理和解释方法的选择产生了影响。Sentinel、Landsat、Modis 卫星的数据被用作输入数据，农业中最常用的软件应用程序以此为基础。在对巴甫洛达尔地区 KH“Mayak”农场的农业用地进行监测的基础上，利用可用的在线应用程序、程序、本地 Web 服务、UAV 评估了在哈萨克斯坦现代条件下多级使用遥感的潜力。无人机与移动 RTK 站的测量结果可以确保 1:1000 比例尺的地图精度。
Div de-Novo驯化用于提高农作物的盐耐受性
摘要目的：多发性磁共振（MR）图像的存在增加了可用于诊断和治疗脑癌患者的临床信息水平。但是，获取完整的多元图像MR图像的完整集并不总是可行的。在这项研究中，我们开发了一种最先进的深度学习卷积神经网络（CNN），用于跨三个标准的MRI对比度，用于大脑的三个标准MRI对比度。方法：在本研究中使用了477例临床诊断患有神经胶质瘤脑癌的477例患者的BRATS'2018 MRI数据集，每位患者患有T1加权（T1），T2加权（T2）和FLAIR对比度。分别将其分别分为64％，16％和20％，分别为培训，验证和测试集。我们开发了一个U-NET模型，以学习与三个MRI对比度的目标图像对比的源图像的非线性映射。使用于点误差（MSE）成本函数，0.001学习率的ADAM优化器和120个时期，批次大小为32。通过计算MSE，平均绝对误差（MAE），峰值信噪比（PSNR）和结构相似性指数（SSIM）来评估生成的合成MR图像。结果：与我们的模型一起生成的合成-MR图像几乎与测试数据集上的真实图像有关所有翻译的区别，除了合成的素质图像的质量略低，并且显示出细节的丢失。我们的结果与Brats数据集上其他深度学习模型的最佳报告结果一样好。六个翻译中平均PSNR，MSE，MAE和SSIM值的范围分别为29.44–33.25 dB，0.0005–0.0012，0.0086–0.0149和0.932–0.946。结论：我们的U-NET模型表明，它可以在跨大脑MRI对比度上准确地执行图像图像翻译。由于多重激发MRIS的可用性，这种方法可能在改善临床决策和更好地诊断脑癌患者的临床使用方面具有很大的希望。这种方法可能在临床上相关，并设定明显的步骤以有效地填充没有其他MR序列的缺乏空隙。
农作物野生近缘种从头驯化的途径
1 美国农业部植物科学研究中心，美国明尼苏达州圣保罗 55108 2 明尼苏达大学植物精准基因组学中心，美国明尼苏达州圣保罗 55108 3 明尼苏达大学基因组工程中心，美国明尼苏达州圣保罗 55108 4 明尼苏达大学农学与植物遗传学系，美国明尼苏达州圣保罗 55108 5 马里兰大学植物科学与景观建筑系，美国马里兰州帕克分校 6 马里兰大学生物科学与生物技术研究所，美国马里兰州罗克维尔 7 植物发育激素控制实验室。生物科学系，高级农业学校“Luiz de Queiroz”，圣保罗大学，CP 09, 13418-900，皮拉西卡巴，圣保罗，巴西 8 马克斯普朗克分子植物生理学研究所，Am Muëhlenberg 1, 14476波茨坦戈尔姆，德国 9 Departamento de Biologia Vegetal，Universidade Federal de Vic¸osa，Vic¸osa，米纳斯吉拉斯州，CEP 36570-900，巴西
太空农业：在太空中感知农作物
为了成功支持长途飞行或深空任务，例如通过 Artemis 系列任务 (NASA 2020) 计划的任务，必须满足太空机组人员的基本代谢和营养需求。目前，宇航员通过补给任务获得支持，迄今为止所有载人任务都使用补给任务 (Niederwieser 2018)。补给任务很难在深空支持，因此提出了大规模生产食品棒等制造解决方案。然而，目前还没有长期研究这种饮食对宇航员健康的影响。新鲜的植物作物，特别是绿叶蔬菜，既能满足基本的代谢需求，又能促进多样化的微量营养素平衡。富含抗氧化剂的植物也可能对深空辐射的有害但尚未完全了解的影响提供一些保护。近年来，种植植物作物作为宇航员饮食的主要组成部分已被排除在近端任务之外。对于近端任务，盈亏平衡点有利于补给发射。虽然增加用于食品生产的生命支持系统会增加初始发射质量，但会降低补给要求。这些混合系统的盈亏平衡计算表明，在为期 3 年、有 6 名机组人员的任务后，它们将是可行的。这大约是计划中的火星任务的持续时间。