XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System土壤水分
AI驱动的聊天机器人在
人工智能的出现（AI）彻底改变了各个部门，农业也不例外。随着人口不断增长和对食物的需求不断增长，迫切需要提高农业生产率，同时最大程度地减少资源消耗和环境影响。在这种情况下，用于耕种目的的AI驱动聊天机器人的开发提出了有前途的解决方案。拟议的项目旨在设计和实施AI驱动的聊天机器人，该聊天机器人为农民和耕种者提供实时帮助。聊天机器人将利用高级AI技术，例如自然语言处理（NLP），机器学习（ML）和计算机愿景，以提供整个培养过程中的个性化建议，见解和指导。聊天机器人将与传感器和物联网设备集成，以实时监视各种参数，例如土壤水分水平，温度，湿度和作物健康。AI驱动的聊天机器人旨在通过可行的见解，个性化建议和专家指导来增强农民的能力，从而提高农业生产力，可持续性和盈利能力。通过利用尖端的AI技术，该项目有可能彻底改变耕作和耕种的方式，从而导致更高效，更具弹性和可持续的农业生态系统。
基于洛拉的智能农业监测和自动灌溉系统
农业是一个在确保粮食安全和可持续发展方面起着至关重要的作用的部门。然而，传统农业实践面临着诸如无效灌溉方法和缺乏实时监测之类的挑战，导致水浪费和农作物产量降低。几种试图解决这些挑战的系统，例如基于Wi-Fi，蓝牙和3G/4G细胞技术的系统；而且还会遇到困难，例如较低的传输范围，高功耗等。为了解决所有这些问题，本文提出了基于洛拉的智能农业监控和自动灌溉系统。该系统利用Lora技术用于远程线 - 无需通信，用于实时数据可视化和控制的Blynk平台以及用于数据存储，可视化和进一步的分析的ThingsPeak平台。系统包含多个组件，包括用于数据收集的传感器节点，数据传输的网关以及用于灌溉控制的执行器节点。实验结果表明，所提出的系统有效地监视了收集的数据，例如土壤水分水平，实时可视化数据，并根据传感器数据和用户命令自动控制灌溉。本研究中提出的系统为可持续农业实践提供了一种具有成本效益，有效的解决方案。关键字
基于物联网、无人机和人工智能的农业监测发展
该项目有三重目标。第一部分是培训 SC 社区的学生掌握物联网、人工智能和无人机技术领域的知识，使他们具备技术技能，为行业就业和创业做好准备。其次，这项工作旨在利用物联网、人工智能 (AI) 和无人机系统开发智能农业系统。该模型将使用无人驾驶飞机 (Drone) 监测农田，其中部署了不同类型的传感器，如土壤水分、湿度、压力和温度传感器等。传感器收集的数据将通过物联网发送到 AI 服务器。除此之外，卫星数据也将被视为 AI 系统的输入。然后，AI 将分析传感器和卫星数据，并优先考虑无人机对农作物的监测需求。现在，无人机将优先监测农作物状况，并将信息发送到 AI 服务器。最后，AI 将分析原因和问题，并将解决方案传递给相关人员进行纠正。除此之外，我们还将在 2.4 GHz 和 5.8 GHz 上进行无人机空对地信道测量，以评估无人机到网关链路的高数据速率通信能力的潜力。该项目的第三部分是培训当地社区（农民）使用项目中要开发的技术，并让他们熟悉如何通过拟议的技术提高作物的生产力和质量。愿意生产/使用和营销调查的生产机构名称：
农业中的塑料覆盖膜：它们的使用，环境问题，回收和替代品
摘要：农业塑料覆盖是增加农作物产量的重要园艺过程，因为它可以保留土壤水分，土壤温度和养分，并避免需要杂草除草剂。然而，由于残留的巨型塑料（MAP），微型塑料（MP）和纳米塑料（NP）在领域中存在着显着的负面影响，从而对环境造成了显着负面影响，从而对土壤特性损害，损害土壤中的微生物以及通过食品损害人体的微生物，并且通过食物损害人体。塑料覆盖物通常在土地上处置，或用于诸如热过程之类的技术中，以获得能量或回收利用，以生成塑料工业的塑料颗粒。偶尔需要进行预处理，在回收之前，例如从土壤中清洁覆盖物以进行回收过程。本综述概述了塑料，尤其是使用后塑料覆盖膜的数量和负面影响，及其分解产品，对环境，土壤和人类健康，并提供了替代方案。除了使用可生物降解薄膜的使用外，还讨论了收集和回收膜的可能性和问题。总体而言，通过使用厚实的薄膜，收集后的收集以及发达国家的回收利用的农业进步，以减少环境中的塑料废物。但是，NP构成了风险，因为它仍然完全不清楚它如何影响人类健康。塑料覆盖物的替代方法由于材料成本较高，因此几乎没有接受。
研究论文在两个气候场景下多年生草的弹性与分生组织中的碳水化合物代谢相关
极端气候事件（ECE），例如干旱和热浪影响生态系统功能和物种更新。这项研究研究了CO 2升高对物种对ECE的弹性的影响。完整土壤及其植物群落的整体群体暴露于2050年的气候场景，有或在环境下（390 ppm）或升高（520 ppm）CO 2。在ECE之前，期间和之后，测量了两种多年生草（Dactylis glomerata和Holcus lanatus）的生态生理特征。在类似的土壤水分含量下，在这两种物种的CO 2升高下，叶片伸长率更大。在增强的CO 2（+60％）下，D。glomerata的弹性增加，而H. lanatus则大多在ECE期间死亡。D.肾小球累积的果糖多30％，比H. lanatus高度高度聚合，蔗糖少4倍。在升高的CO 2下，叶子分生组织中的果聚糖浓度显着增加。在ECE期间，它们的相对丰度发生了变化，从而导致H. lanatus中更聚合的As-Glage和D. glomerata中更加聚合的组合。低度聚合物果糖与叶子分生组织中的蔗糖的比率是整个物种弹性的最佳预测指标。这项研究强调了碳水化合物代谢和升高CO 2对草对ECE的弹性的作用。
农业工程 V 学期文凭
理由：没有灌溉和排水工程，农业生产就无法满足与时俱进的要求。资源。农业工程文凭持有者不仅要监督灌溉水源、开发方法指挥和水管理规划，还要通过合适的排水系统处理农田中的多余废物。他必须熟悉从结构参数到土壤水植物关系的知识。他必须在不同情况下开发和执行高效的系统执行器，以实现现代和科学的农业系统的目标。目标：本课程的设计方式是为了让学生能够获得与农民需要的灌溉和排水工程相关的知识和能力，从灌溉源到最新的发展，以便他能够根据需要施加实际压力，从而与时俱进地引导我们的农业生产。以下主题可实现目标：主题讲座 01.介绍 02 02.地下水 03 03.灌溉源 02 04.存储结构 03 05.灌溉参数测量 02 06.渗透 02 07.土壤水分保持与运动 03 08.土壤水植物关系 03 09.灌溉效率 02 10.灌溉方法 03 11.灌溉与渠道 03 12.淤泥理论与设计参数 02 13.排水、排水系统 03 14.小型灌溉 03 15.管井工程 03 16.泵 03 总周期：- 42
苜蓿组学和基因工程方法的生物技术视角
几十年来，研究人员一直致力于开发适应性更强、对环境胁迫耐受性更强的改良主要作物。饲用豆科植物因其巨大的生态和经济价值而在世界范围内广泛传播。非生物胁迫和生物胁迫是限制豆科植物生产的主要因素，而苜蓿（Medicago sativa L.）对干旱和盐胁迫表现出较高的耐受性。对苜蓿改良的努力已导致推出了具有高产量、更好的胁迫耐受性或饲用品质等新的农艺重要性状的品种。苜蓿与固氮细菌有高效的共生关系，因此具有非常高的营养价值，而深根系统有助于防止干旱土地的土壤水分流失。与它的近亲苜蓿（Medicago truncatula Gaertn.）不同，苜蓿的全基因组尚未发布，因此现代生物技术工具在苜蓿中的使用具有挑战性。识别、分离和改良与非生物或生物胁迫反应有关的基因，对我们了解农作物如何应对这些环境挑战做出了重大贡献。在这篇综述中，我们概述了高通量测序、非生物或生物胁迫耐受基因的表征、基因编辑以及具有苜蓿改良生物技术潜力的蛋白质组学和代谢组学技术方面取得的进展。
使用机器学习方法估算参考蒸散量
摘要：农业是人类文明的基本支柱，不仅提供了我们生存所需的食物，而且还是全球经济增长的主要驱动力。然而，这个关键部门越来越受到气候变化的不断影响的影响，尤其是由于关键农业区域中水稀缺性的加剧。改变气候模式正在破坏降雨周期，导致干旱更加频繁并减少了水的可用性。随着全球人口的成倍增长并需要上升，农民需要灌溉水才能满足这些需求。这种日益增长的资源稀缺性强调了迫切需要可持续的农业解决方案来适应这些挑战。为了确保水资源的未来和保护农业生产力，至关重要的是主动实施诸如物联网（IoT）和人工智能（AI）之类的尖端技术。在这种情况下，我们提出了一种新的方法，用于估计参考蒸散量表，以最大程度地减少水浪费并提高灌溉水管理的效率。这项研究是在现实世界中进行的，安装了几个传感器以测量各种参数，包括温度，土壤水分和降雨。该站连接到服务器应用程序，在数据清洁和预处理后生成数据集。从数据集获得的参数与输出值et 0的相关性进行了分类。回归以预测水应力。开发的算法在确定系数r 2
NASA SMAP 任务的土壤湿度数据产品验证
自 2015 年 3 月 31 日开始生成数据以来，土壤湿度主动被动 (SMAP) 任务一直在验证其土壤湿度 (SM) 产品。在发射之前，该任务定义了一套核心验证站点 (CVS) 标准，以便测试关键任务 SM 精度要求（无偏均方根误差 < 0.04 m 3 /m 3 ）。验证方法还包括其他（“稀疏网络”）现场 SM 测量、卫星 SM 产品、基于模型的 SM 产品和现场实验。在过去六年中，已经根据这些参考数据分析了 SMAP SM 产品，并且已经仔细审查了分析方法本身，以便最好地了解产品的性能。对最新的 SMAP 2 级和 3 级 SM 检索产品 (R17000) 的验证表明，基于 L 波段 (1.4 GHz) 辐射计的 SM 记录继续满足任务要求。该产品与欧洲航天局土壤水分海洋盐度任务的 SM 检索结果基本一致，尽管在某些地区存在差异。通过将哥白尼 Sentinel-1 数据与 SMAP 观测相结合生成的高分辨率 (3 公里) SM 检索产品的性能符合预期。但是，目前可用的 3 公里 CVS 数据有限，无法支持在此空间尺度上进行广泛的验证。最新（版本 5）SMAP 4 级 SM 数据同化产品提供 9 公里分辨率的地表和根区 SM，具有完整的时空覆盖，也满足性能要求。SMAP SM 验证程序
气候变化科学和建模
近几十年来，在美国观察到气候和森林生态系统的许多变化。温度正在升高。在过去的50年中，美国大部分地区的温度升高了1至2度，但阿拉斯加的温度升高是该国其他地区的两倍。最低温度升高的速度比最高温度的升高快，并且城市地区的最低温度比农村地区快25％。降水模式正在发生变化。西海岸和东海岸的降雪量正在下降。Snowpack正在减少。西北和阿拉斯加的许多冰川正在失去质量和退缩。在整个中西部，从1961年到2011年，大降水事件的频率已翻了一番。在西部，西南和东南部，干燥的发作正在增加。尤其是在西部和西南部，干旱更长，更严重，更频繁，导致水压力，低土壤水分和低河流。入侵，害虫和疾病正在增加。在美国，甲壳虫的流行病已经杀死了近1000万英亩的森林。全国生长季节正在增加，这实际上可能使森林和草原生态系统和农田有益。，但较长的生长季节也对入侵和害虫也有益。野火活动也在发生变化。自1980年代以来，西方燃烧的年度面积有所增加，火灾季节的长度也在增加。这些变化实际上只是美国发生的事情的几个例子。更好地了解这些变化是如何以及为什么重要的，并开始计划如何在生态系统管理中应对它们，我们需要了解有关气候，气候变化和未来气候预测的一些基本信息。