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World File Search System杂草
通过生物草药对杂草的非精细管理
抽象的杂草，一种害虫，是一种不需要的植物，或者是一种植物。杂草是对生物多样性和农业生产力的主要威胁。在美国，杂草造成的年损失估计超过260亿美元，澳大利亚的33亿美元，印度仅在10种主要农作物中造成的110亿美元。对个人和农民中化学残留物的潜在健康风险的不断提高，重点是种植有机作物，以使我们保持健康和长寿。此外，在农业系统中不断使用除草剂，还为杂草种类耐药性的出现铺平了道路。生物草药是一种对杂草非化学管理的环保替代品，被定义为基于基于本地生物宿主特异性的微生物和辅助成分的制剂，以类似于化学除草剂类似的方式应用。术语微生物除草剂优选用于基于微生物的制剂。这些来自真菌，细菌和病毒。生物草药剂市场正在迅速增长，预计以15％的速度见证了市场的增长，预计到2029年将达到1.84美元。尽管做出了所有努力，但由于广泛的限制（例如，环境，技术，宿主特异性，监管，资金和与人类相关的），用户接受生物草皮剂的接受程度很低。环境条件在目标宿主的微生物发芽，穿透，感染和生物防治功效中发挥重要作用。26个基于微生物的除草剂已在全球开发。At present, 13 bioherbicides are available in the market namely DeVine TM , Collego TM (Lockdown R ), BioMal R , BioChon TM , MycoTech TM , Chontrol ™ (EcoClear TM ), Smolder R , Sarritor TM , Solvinix R , Gibbartrianth, Biophoma TM and Di-Bak Parkinsonia R .为了成功地将生物草药剂部署到农业，园艺和林业中，除了促进其市场外，科学家还需要开发具有长期存在的消费者 - 友好的生物草药剂，不受环境条件的影响，受环境条件的影响，受到农作物中的杂草的能力，以及与生物控制效率更好的杂草相比，比起合成的杂草。本评论的目的是讨论生物控制
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
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。
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
了解杂草：打造健康草坪的简单指南
杂草可以告诉您很多有关草坪状况的信息，并表明您需要做些什么才能种植出天然抗杂草和害虫的健康草。学会“读懂杂草”，了解它们对您的草坪护理方法和土壤条件的影响，这样您就可以创建健康的草坪，从长远来看，这将减少工作量。杂草在土壤压实、施肥不足、pH 值不平衡以及浇水、播种或修剪不当的草坪中茁壮成长。读懂杂草其实非常简单。使用下表识别草坪中的杂草，并根据以下信息纠正促进杂草生长的条件。例如，一年生蓝草通常表明土壤压实和浇水过多。曝气和适当的灌溉将纠正促进蓝紫色生长的条件。请记住，许多被视为杂草的植物具有有益的特性。尝试培养对某些杂草的耐受性。例如，三叶草被认为是一种典型的草坪杂草，它从大气中吸收游离氮并将其分布到草中，从而帮助草生长。三叶草根系广泛且极耐旱，为土壤生物提供重要资源，而且在草坪自然休眠后，三叶草仍能长时间保持绿色。马唐草可控制侵蚀；蒲公英的深根可将养分返回地表；而芭蕉是可食用的！
使用深度学习技术的高级杂草检测
简介 CNN 或卷积神经网络是深度学习的一个子集。深度学习是机器学习和人工智能的更广泛的集合。深度学习是一种从数据集中进行复杂学习的方法，并根据数据集创建模型（Patel 等人，2018 年）。深度学习可以是一种监督学习的方式，也可以是一种无监督学习的方式。通常，它有一个现实生活中的问题的解决方案，学习结果可以是监督的、半监督的或无监督的，首先给出一个数据集，然后首先要对数据进行操作，必须清理数据，因为在现实生活中的数据模型中有很多数据缺失，无法用缺失数据创建模型，为此，必须准备数据以供算法运行，在应用算法之前，必须仔细清理数据并了解实际情况，然后才能应用合适的算法，应用算法后，人们将得到基于人工神经网络的理想数据表示（Mongaet al. 2020）。人工神经网络 (ANN) 的名称听起来可能与生物神经元相似，因为其结构与位于大脑内的神经元非常相似，但它与生物神经元有一些关键区别，例如人工神经网络是静态的，而另一个是活体生物体，因此本质上是动态的，另一个是人工神经网络是符号的，生物神经网络是模拟的。深度学习具有多种架构，这种多种架构在许多领域都有多种应用，例如“自然语言处理 (NLP)、医学图像分析、药物设计、生物信息学、语音识别、深度神经网络、卷积神经网络、医学视觉、计算机视觉”。转换或卷积神经网络处理图像恢复。卷积神经网络在“图像分割、裁剪图像分析、脑机接口、图像分类”等领域有着广泛的应用。受深度学习技术在图像处理领域的最新成功的启发，我们利用样本图像集使用反向传播对前馈深度卷积神经网络 (CNN) 与 Inception-ResnetV2 进行训练，以识别 RGB 和灰度值中的模式。然后，给定测试图像的灰度 L 通道，使用训练后的神经网络预测两个 a* 和 b* 色度通道。CNN 在融合层的帮助下生动地为图像着色，同时考虑了局部特征和全局特征。采用两个目标函数，即均方误差 (MSE) 和峰值信噪比 (PSNR)，对估计的彩色图像与其基本事实之间的质量进行客观评估。该模型在我们自己创建的数据集上进行训练，该数据集包含 1.2 K 张尼泊尔古老而古老的照片，每张的分辨率为 256×256。损失即 MSE、PSNR，模型的自然度和准确率分别为 6.08%、34.65 dB 和 75.23%。除了展示训练结果之外，还通过用户研究来评估生成图像的公众接受度或主观验证，其中模型在评估彩色结果时显示出 41.71% 的自然度。随着计算机图形渲染和图像编辑技术的巨大进步，计算机生成的假图像通常不能反映现实情况，现在可以很容易地欺骗人类视觉系统的检查。在这项工作中，我们提出了一个基于卷积神经网络 (CNN) 的模型，通过通道和像素相关性来区分计算机生成的 (CG) 图像和自然图像 (NI)。所提出的 CNN 架构的关键组件是一个自编码模块，它将彩色图像作为输入来提取
杂草管理中的基因技术 - Legros Mathieu
随着基因沉默和基因驱动等新基因技术的出现，开发更多杂草管理工具的努力正在获得巨大的发展势头。这些技术有望为开发可持续杂草控制方案提供新方法，因为基因沉默可以关闭介导适应性的基因（例如生长、除草剂抗性），而基因驱动可用于传播改良性状并设计适应性降低的野生种群。然而，应用基因沉默和/或基因驱动预计本质上是复杂的，因为它们的应用受到多种方法和技术困难的限制。在这篇评论中，我们探讨了这些技术的挑战，并讨论了加速开发基于基因技术的杂草管理工具的策略和资源。我们还重点介绍了如何将基因技术整合到现有的管理策略（例如传统的生物防治）中，以及它们可能的相互作用。
路边杂草和害虫计划控制计划2023-
•在市政乡村路边处理“区域禁止的杂草”； •控制和防止“区域控制的杂草”的传播以及与DJPR合规项目和/或支持社区主导的杂草和害虫防治活动相吻合的市政乡村路面上的兔子的传播； •为理事会以前的路边杂草和害虫防治计划提供资助的项目的后续治疗工程； •在市政乡村路边的“区域控制杂草”和兔子的控制活动，这些活动支持其他投资用于综合景观保护项目或解决社区问题。•控制社区广泛关注的市政道路上的“限制杂草”活动； •对“区域禁止的杂草”，“区域控制的杂草”和“受限制的杂草” MACEDON RANGES进行计划，进行计划，制图和社区咨询，负责在整个郡的大约3000公顷的理事会管理道路上进行害虫动物和杂草控制。理事会还与土地所有者和社区合作，以实现综合的景观规模成果。
地面传感器技术在杂草检测中的潜在用途
场地特定杂草管理是精准农业 (PA) 的一部分，旨在以最小的经济和环境负担有效控制杂草侵染。这可以借助地面或近距离传感器结合决策规则和精确应用技术来实现。近距离传感器技术是为安装在车辆上而开发的，在过去三十年中已在 PA 应用中出现。这些技术专注于识别植物并借助其光谱和形态特征测量其生理状态。相机、光谱仪、荧光计和距离传感器是 PA 应用中最突出的传感器。本文的目的是描述可用于杂草检测和杂草侵染水平测量的地面传感器。概述了当前的传感器系统，描述了它们的概念、已取得的成果、已经使用的商业系统和仍然存在的问题。给出了这些传感器的发展前景。c ⃝ 2013 化学工业学会
培养变革：杂草检测和管理中的渐进技术审查
杂草侵扰对可持续农业构成了关键的挑战，导致农作物产量损失巨大，并使用化学除草剂的使用，这有助于环境降解和健康风险。杂草管理中最紧迫的问题之一是传统杂草控制方法的有效性下降，这些方法努力与日益增长的全球粮食需求以及预期人口到2050年所面临的挑战。重点是精确杂草管理（PWM），强调尖端技术，例如Com Puter Vision，无人驾驶飞机（UAV），GPS控制的补丁喷涂，激光处理和自动除草机器人。采用图像处理和深度学习的计算机视觉是自动杂草检测的关键参与者，挑战了传统的除草剂方法。配备高级传感器的无人机有助于及时进行干预措施。激光和热处理展示了针对性，有效的杂草控制，而自主除草机器人则体现了一种无提动手，精确的方法。这些技术的整合不仅承诺增强生产率，而且还表示全球农业中可持续和环保的转变。本文强调了传统的杂草控制方法的局限性，并强调了新兴技术革新杂草管理的潜力，提供精确，具有成本效益和环境精神友好的解决方案。