摘要:干旱和半干旱地区是耐寒生物的宝库,包括植物物种和相关微生物。这些地区的重要作物是珍珠粟,它是食物和饲料的来源,尤其是在雨养地区。这种作物固有的耐寒性吸引了来自世界各地的研究人员,他们试图揭示其潜在的生物学特性,并评估相关微生物群落在赋予珍珠粟在非常恶劣的气候条件下生存的耐寒性方面所起的作用。珍珠粟相关微生物组由根际(根际内)、叶际(叶表面)和内生(内部组织内)微生物群落组成。这些微生物通过改善必需营养物质的吸收、保护植物免受病原体侵害以及增强抗旱和抗病能力,在植物健康和生长中发挥着关键作用。多项研究已经证实了这一点,其中珍珠粟的微生物接种提高了对霜霉病等疾病的保护,增强了抗旱和抗高温能力,并改善了包括产量在内的植物特性。探索天然抗逆和促进植物生长的微生物,并揭示它们对珍珠粟植物分子生物学和生物化学的影响,对于它们在可持续干旱和半干旱农业系统中的利用具有巨大的潜力。
摘要。我们描述了一个贝叶斯控制器的贝叶斯控制器,这是控制理论中众所周知的基准。卡车孔系统的特征是其非线性和不足的性质,我们通过(1)假设控制器缺乏传感器噪声方差的知识,并且(2)在控制信号上施加界限。传统的控制算法通常难以适应不确定性和约束。然而,贝叶斯框架,尤其是专用推理框架,可以顺利地适应这些复杂性。在拟议的控制器中,整个计算过程由在线贝叶斯推理组成。通过工具箱简化了此过程,以在因子图中快速传递基于消息传递的推断。我们描述了在因子图中传递消息的机制,解决了诸如非线性因素,有限控制和实时参数跟踪之类的挑战。本文的主要目的是证明,随着主动推理框架的发展和自动推理工具箱的效率,贝叶斯控制成为应用程序工程师的吸引人选择。
生物防治、生物刺激素和微生物组 第八届生物防治、生物刺激素和微生物组伙伴关系大会将在同一个地点举行,会议第一天将研究案例研究,重点关注识别和开发农业生物农药和生物刺激素的新研究。在互动小组讨论中,将讨论开发生物产品的新平台以及生物防治和生物刺激素政策和法规的最新进展。本次大会的第二天将重点关注植物微生物组,通过植物和土壤微生物组以及细菌-真菌相互作用的案例研究,回顾微生物与植物之间的共生关系。学术界和行业领袖将介绍根际、叶际和内际的新发现,以及植物和土壤微生物组研究在提高抗逆性、养分获取、作物产量以及对非生物和生物胁迫的耐受性方面的应用。
摘要这项研究调查了机器学习技术在检测油棕叶中疾病的应用,并利用来自Tanah Laut地区种植园的1,119张图像的数据集。数据集包含488例患病和631个健康的叶片样品,这些样品经过精心裁剪以隔离叶片区域,并在域专家的帮助下标记。用于特征提取,同时考虑了实验室和RGB颜色空间,以及Haralick纹理特征,每个像素总共有11个功能。采用了尺寸和选择相关特征,应用主成分分析(PCA)和随机森林方法。随后使用支持向量机(SVM)进行叶片健康状况的分类,并使用准确性,精度,召回和F1得分指标评估模型性能,这些均来自混淆矩阵。研究发现,PCA和随机森林显着提高了模型性能,从而提高了区分健康和患病叶片的能力。这些发现为在油棕种植园中开发自动疾病检测系统的发展提供了宝贵的见解,并在精确农业中使用了潜在的应用。此外,结果提出了进一步研究植物疾病诊断的途径,强调了先进的机器学习技术在增强作物管理和支持可持续农业实践中的作用。
一位名叫 HM 的著名患者让海马体的重要性得到了深刻的体现。作为癫痫手术的一部分,医生切除了他大部分的内侧颞叶。自 1953 年那次手术以来,他没有形成任何新的记忆。他能记得童年和手术前的一切,他仍然有工作记忆和形成程序记忆的能力。你可以和他进行正常、清晰的对话,但如果你离开房间片刻,当你回来时,他不会记得你或对话。他完全失去了形成陈述性记忆的能力。
结果:数据库包括73342个条形码,分为来自101个国家 /地区的5310个垃圾箱(物种代理)。哥斯达黎加贡献了所有条形码序列的近一半,而将近50个国家 /地区的条形码少于十个。只有五个国家,哥斯达黎加,加拿大,南非,德国和西班牙,尽管条形码数据库涵盖了大多数主要的分类学和生物地理位置上的谱系,但采样了很高的完整性。pd显示出中度饱和度,因为一个国家添加了更多的物种多样性,并且社区系统发育表明国家动物群的聚类。然而,在物种层面,即使在最激烈的采样国家中,库存仍然不完整,并且对全球物种丰富度模式的评估不足。
马铃薯叶疾病主要有两类;早期疫病和晚疫病疾病。这种疾病在某些天气模式中可能更普遍,并且对马铃薯作物产生灾难性影响。总结,温暖,潮湿的天气,经常降雨或大量露水,15°C至20°C之间的温度以及缺乏阳光的天气条件是可能导致马铃薯晚枯萎病的天气条件。较干燥的天气条件有利于早期疫病,与后期的疫病不同。温暖而干燥的天气,缺乏降雨或灌溉,21°C至29°C之间的温度以及早晨的高湿度是可能导致马铃薯早期枯萎病的天气状况。修改的数据集用于受气候影响的预测,使用随机森林模型的测试精度为97%。对实验结果的分析表明,基于天气数据框架的建议的马铃薯叶疾病预测优于框架的结果。
引用(温哥华):Kumar等人,从鹰嘴豆根际土壤中分离出高效磷酸盐溶解细菌的探索和表征。国际生物资源与压力管理杂志,2024年; 15(1),01-09。https:// doi。org/10.23910/1.2024.4987a。版权所有:©2024 Kumar等。这是一份开放式访问文章,允许在作者和源源后在任何媒介中不受限制地使用,分发和复制。数据可用性声明:法律限制是对原始数据的公众共享施加的。但是,作者有权根据要求以原始形式传输或共享数据,但要么符合原始同意的条件和原始研究研究。此外,数据的访问需要满足用户是否符合道德和法律义务作为数据控制者的义务,以便允许在原始研究之外进行二次使用数据。利益冲突:作者宣布不存在利益冲突。
种植者信息 - 如果与客户其他测试不同 - 顺序并发测试,包括:Haney,Mehlich(iii),TND,PLFA,组织分析