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耐除草剂（HT）水稻在直播作物杂草管理中的作用：挑战与机遇
摘要：粮食不安全一直是全球面临的威胁，迫使研究人员开发即使在变化的气候条件下也能提高产量的作物。水稻是一种重要的主食和战略作物，有助于确保全球经济稳定、粮食和营养安全。它满足了世界各地人民 20% 的卡路里需求。最近，由于气候引起的水资源短缺以及人力资源、耕地等资源的减少，水稻种植和研究面临着前所未有的困难。在这方面，直播水稻 (DSR) 作为一种资源节约技术，作为传统移栽的潜在替代方案，越来越受欢迎，因为它可以减少投入需求、减少甲烷和二氧化碳排放、增强对气候变化的适应性并增加经济回报。DSR 中的杂草威胁在很大程度上阻碍了其取得丰硕成果。 DSR 高度依赖除草剂来控制杂草，因为人工除草和其他耕作方式需要大量劳动力，而这又会遭遇作物损伤（非选择性除草剂）和抗性杂草（选择性除草剂）的挫折。耐除草剂 (HT) 水稻可能是 DSR 杂草管理的有效长期解决方案。在此背景下，已经开发了三种 HT 水稻系统，即咪唑啉酮、草甘膦和草铵膦。本评论深入了解了 DSR 对 HT 水稻的需求、其生产系统、局限性以及正确管理水稻杂草的管理指南。
开放访问于2024年9月30日发布，杂草，D.
摘要对暴露于Paraquat和帕金森氏病之间可能关系的最新证据进行了系统评估。进行了文献搜索，以确定所有最近发表的相关论文调查，审查或评论暴露于Paraquat和帕金森氏病之间的潜在关系。使用PubMed和Embase库数据库的MEDLINE使用搜索词“ Paraquat”和“ Parkinson”从2019年到2024年进行了搜索。咨询了用于报告系统审查的PRISMA指南，以及用于评估评论质量的AMSTAR2评估工具。在第一次搜索中总共确定了517个出版物，在更广泛的搜索中发现了923个出版物。删除重复项后，确定了21个出版物具有潜在的相关性。在2019年至2021年之间发表了已确定的队列研究，并使用农业健康研究（AHS）的数据代表了分析，该研究由美国国家卫生研究院设计和资助。这些研究表明，帕拉奎特暴露与帕金森氏病之间没有关联。随着最新分析的结果，没有令人信服的科学论据声称因果关系。这些研究不仅检查了普通人群群体，而且尤其是在职业暴露的人群中，发现没有统计学上的显着增加风险，也没有证据表明暴露反应关系。组织结论是一致的。在没有这些关键因果考虑的情况下，这些研究有助于整个流行病学数据库的矛盾，不存在的风险增加和剂量反应关系，缺乏实验证据，并且缺乏类似的（Analogus）在科学范围内的实践中，就没有类似的（Analogus）进行科学宣传，以实现科学的索赔。
人工智能在杂草管理中的应用，实现可持续发展……
Aarzoo* 1、Anjali Rana 2、Ravina Yadav 3 和 Sagar Saroha 4 研究学者 1、3&4、农学系 1&2、土壤科学系 3、花卉栽培系 4、CCS 哈里亚纳农业大学，Hisar-1504，哈里亚纳邦
通过机器学习在自然和受控的光条件下，稻田中杂草歧视的立体视频计算机视觉系统
使用立体摄像机实施了特定于现场的杂草检测和分类系统，以减少化学除草剂在稻田中的不利影响。在自然光（NLC）或受控光条件下（CLC）下，使用计算机视觉和元视觉杂种杂种分类器准确区分两个杂草品种和水稻植物。对来自右相机或左相机通道的图像进行了预处理，细分和匹配过程。使用NN-PSO算法的图像从平均值（算术或几何图像）中选择了大多数判别特征。NLC下的立体计算机视觉系统的精度分类结果为算术平均值（AM）为85.71％，几何平均值（GM），测试集为85.63％。同时，CLC下的计算机视觉系统的准确性分类结果达到了AM情况的96.95％，对于GM情况，计算机视觉系统的准确性分类结果始终高于NLC的准确性结果，为94.74％。
新娘爬行杂草概况
随着根系和根茎的逐渐扩展，植物可以散布。移动包含根的土壤可以进一步传播植物。倾倒含有新娘爬行者根的花园垃圾也散布了杂草。新娘爬行者在亚热带和凉爽至温暖的温带伴侣中生长。它需要在Leas t 35 0毫米的雨水中。但是，一旦块茎发展起来，它就会容忍干旱。它可以忍受霜冻。植物主要生长部分或全阴影。在阳光下，植物的绿色枯萎的叶子将较浅，并且剧烈生长较少。brid al cre eper tolera te ty ty pes thoug thoug thoug thout to to s san d or san d or san d or s。在大雨，米特街和瓷砖的油中，我会繁衍生息。
引用：Wenzhong Yang和Zhifeng Lu，使用改良的Yolov8s改进了棉田中的杂草检测
在输出图像中分别k Depthise（I，J，K）和k点（i，j，k）代表可分开的卷积的操作。
Global Neighbor 与 Redekop 携手革新农业杂草控制，合作应对农业面临的最大挑战之一
Redekop Manufacturing Ltd. 是一家屡获殊荣的创新农业设备技术开发商和经销商，其产品可减少劳动力并提高农场盈利能力。Redekop 与设备制造商合作开发以价值为中心的残留物管理和作物生产技术。在该公司位于萨斯喀彻温省萨斯卡通郊外的 35,000 平方英尺制造工厂中，他们使用最先进的制造技术为全球客户设计和生产高质量、可靠的产品。
Perpetuo® 除草剂，用于烧毁和残留杂草控制
Inside Technology 是商标，Fierce、Maverick、Perpetuo、Select Max 和 Products That Work、From People Who Care 是 Valent USA LLC 的注册商标。Dual II Magnum 是先正达集团公司的注册商标。Enlist Duo 和 Enlist One 是 Corteva Agriscience 及其附属公司的注册商标。Liberty 是巴斯夫的注册商标。Roundup PowerMAX 和 Warrant 是拜耳集团的注册商标。保留所有权利。©2024 Valent USA LLC。美国印刷 2024-PER-8005 5/24
尸检期间心脏杂草囊肿的偶然发现
氢化疾病或棘球菌病是一种由全球棘球菌物种摄入的卵子引起的流行寄生疾病。在印度，年度发病率从每100,000个HAB不等，在印度安得拉邦和泰米尔纳德邦的州报告最高。这只狗是确定的主人，而人类，绵羊和牛是中间主持人。该疾病通常涉及肝脏和肺部，肾脏和其他器官很少参与。心脏氢化病仍然是罕见的，在0.2％至2％的患者中，直到其并发症的发展。心脏棘球菌病突然死亡主要归因于心律不齐，冠状动脉疾病，瓣膜疾病，心肌病，心包炎和心脏卫生条。，我们在此报告了一个罕见的心脏杂质囊肿病例，在一名26岁男性尸检期间偶然发现，该男性因电损伤而死亡。在顶端上方4 cm的左侧前室壁上检测到1.5厘米x 1.2厘米的单个灰白色囊性质量，并作为氢化囊肿进行了微观确认。死亡原因归因于外部伤害。
使用机器学习的杂草检测
蔬菜种植园”，由于蔬菜种植园和作物的植物间距可变，杂草识别比作物中的杂草鉴定更加困难。到目前为止，对蔬菜种植园的杂草鉴定的研究很少。传统的农作物杂草鉴定方法主要集中于直接通过传统方法检测杂草。然而，杂草种类差异很大。相比之下，这项研究提供了一种将机器学习和图像处理技术融合的新方法。第一步是使用训练有素的中心网模型来检测蔬菜并在它们周围创建边界框。然后将剩余的绿色物体从边界盒中掉出来，然后被标记为杂草。结果，该结构仅集中于检测蔬菜和杂草。此外，通过减少训练图像数据集的数量和杂草检测的复杂性，该技术可以提高杂草识别性能和准确性。在图像处理中使用了基于颜色指数的分割，以从背景中提取杂草。遗传算法（气体）用于确定和评估所使用的颜色指数，该指数基于贝叶斯分类误差。训练有素的中心网模型的精度为95.6％，召回95.0％，在现场测试中，F1得分为0.953。