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紫杉醇对碳水化合物积累的影响...
摘要。苹果树（Malus housea borkh。'Spartan'在1976年在马里兰州贝尔茨维尔的一个果园种植的mm 106根含量上，用紫杉醇A gibberellin生物合成抑制剂治疗，1982年春季，再次于1983年。在1982年，Paclo Butrazol [50湿粉（WP）]在1982年5月4日，14日和25日在333 mg litt1上应用于叶子喷雾。4月27日1983年，这些树干上涂有75 g升的紫杉醇1。紫杉醇在1983年没有抑制芽的增长，但在1984年降低了芽的生长。在春季，从冬季休眠时期到春季的生长恢复，在所有采样的日期中，经氯唑处理的木材的碳水化合物含量通常更高。在冬季采样日期中发现淀粉和可溶性碳水化合物之间的负相关系数，而在春季生长恢复期间，正相关系数很明显。在两年没有抑制生长（1983）或抑制（1984）时，通过治疗引起的碳水化合物的增加相似，表明紫杉醇对碳水化合物的代谢和生长有影响。使用的化学名称：P - [（4-氯苯基）甲基] -A-（L，l-二甲基乙基）-L // - 1,2,4--Triazole-1-乙醇（紫杉醇）。
bng居民银行委员会报告
参考号：24/00715/Habita建议批准签署S106协议以确保生物多样性净收益的栖息地银行为59.85HA。提案这是一项提议，在德文郡中部的地方规划管理局内的地点上建立一个59.85公顷的栖息地银行。根据《环境法》 2021年的附表14，由于提议，所有发展都需要至少提高生物多样性的10％；生物多样性净收益（BNG）。这可以在现场或现场交付。栖息地银行是一种解决方案，可以在当地解锁更可持续的发展并实现更广泛的自然恢复目标。该地点位于高等艾什福德农场，位于艾什福德小村庄的北部和东北。该地点包括16个领域，在三个单独的土地上，目前是为农业目的而积极管理的。该站点不在任何景观名称之外，在洪水区1。大西部运河保护区位于该地点的东南边界附近。南部是许多上市建筑物，包括I级Ayshford Chapel和II级* Ayshford Court。 就场地的基准而言，栖息地银行包括5个田园，总计14.85公顷，作为可耕地的Leys，11个田地，总计40.48ha作为谷物作物，1.78公顷的耕地区域内的强化果园。 该地点内发现的其他栖息地包括树篱，林地和河岸栖息地，包括沟渠和池塘。 该网站将作为生物多样性单位银行进行管理至少30年。南部是许多上市建筑物，包括I级Ayshford Chapel和II级* Ayshford Court。就场地的基准而言，栖息地银行包括5个田园，总计14.85公顷，作为可耕地的Leys，11个田地，总计40.48ha作为谷物作物，1.78公顷的耕地区域内的强化果园。该地点内发现的其他栖息地包括树篱，林地和河岸栖息地，包括沟渠和池塘。该网站将作为生物多样性单位银行进行管理至少30年。该地点的拟议栖息地将主要由保留的树篱边界内的物种丰富的草原组成。栖息地管理和监测计划（HMMP）详细介绍了实现拟议栖息地所需的栖息地创建和长期管理建议。管理期是由与拟议开发相关的净收益原则和计划义务定义的，因此必须涵盖至少30年的期限。该计划旨在成为自适应的“实时”文件，应进行审查并进行定期修订，以确保管理目标在30年的管理期内保持适当的目标，以实现其预期的目标。第三方监督HMP将由德文郡中部议会作为地方规划管理局进行，他们将审查针对拟议的管理目标的栖息地银行的进度。申请人的支持信息栖息地管理和监测计划，Statuary BNG相关计划历史记录在本网站上没有相关的计划历史记录。
是核桃树的人工授粉，无人驾驶飞机能够最大程度地减少Xanthomonas arboricola PV的存在。 juglandis？评论
摘要：核桃（Juglans Regia L.）是一种单一的物种，尽管它表现出自我兼容，但它表现出不完全的花粉棚和女性接受性的重叠。因此，交叉授粉是最佳水果产生的先决条件。交叉授粉可以通过风，昆虫，人为或手工自然发生。花粉已被认为是黄虫植物植物植物PV的一种可能途径。Juglandis感染，一种导致核桃疫病疾病的致病细菌。除了众所周知的文化和化学控制实践外，使用无人机的人工授粉技术可能是果园中核桃疫病疾病管理的成功工具。无人机可以携带花粉并将其释放到农作物上或模仿蜜蜂和其他传粉媒介的作用。尽管这种新的授粉技术可以被视为一种有前途的工具，但花粉发芽和知识是传播细菌疾病的潜在途径，对于核桃树的开发和生产空中授粉机器人的开发和生产仍然是至关重要的信息。因此，我们的目的是描述具有基本成分的授粉模型，包括识别“核心”花粉微生物群，无人机将人工授粉作为一种成功管理核桃疫病疾病的成功工具，指定适当的花授粉算法，通过自动授粉的平均授粉机器人的平均粉丝和微小的粉料来设计算法。
COVID-19疫苗的第一次剂量的疗效与无疫苗接种长期相互作用的症状：基于比较E-Cohort
抽象的目的评估COVID-19疫苗接种对长期共同患者症状严重程度的影响。设计目标试验仿真基于比较电子果园。数据源比较了法国长期招募和随访的全国电子杂货（即，在线招募和随访）的长期COVID队列（即法国长期招募和随访）。方法（年龄≥18岁）在2021年5月1日之前招募的队列中招募的人群，如果他们报告了确认或怀疑的SARS-COV-2感染，症状在发病后持续> 3周，并且至少可归因于基线的症状。接受了首次共同注射疫苗的患者，根据其倾向得分，以1：1的比例与未接种疫苗的对照组相匹配。记录了120天后报告症状状态不可接受的症状状态的长时间症状，长时间的完全缓解率以及报告不可接受症状状态的比例。结果910例患者被包括在分析中（在接种组中为455例，对照组455例）。在120天内，疫苗接种减少了长期互联症状的数量（平均13.0（标准偏差9.4），在对照组中接种疫苗的V组V 14.8（9.8）中；平均差异-1.8，95％置信区间-95％置信区间-3.0至-0.5），并使9.5％的置换率（16.6.6.6.6.6.6.6.6 fustrand cartistal）率（16.6.6.6.6.6 farsio）。 1.18至3.14）。疫苗接种降低了长卷对患者生活的影响（平均得分对撞击
![arxiv：2410.01273v1 [cs.ro] 2024年10月2日](/simg/7\78380b4f2236d49e7003725348d32370ccf2f6c5.webp)
arxiv：2410.01273v1 [cs.ro] 2024年10月2日
摘要 - 现实生活中的机器人导航不仅涉及到达目的地；它需要在解决方案特定目标的同时优化运动。人类表达这些目标的一种直观方式是通过诸如口头命令或粗略草图之类的抽象提示。这样的人类指导可能缺乏细节或嘈杂。尽管如此，我们希望机器人能够按预期导航。让机器人根据人类期望来解释和执行这些抽象说明，他们必须与人类对基本导航概念有共同的理解。为此，我们介绍了Canvas，这是一个新颖的框架，结合了常识感知导航的视觉和语言说明。它的成功是由模仿学习驱动的，使机器人能够从人类航行行为中学习。我们提出命令，这是一个具有人类通知结果的综合数据集，范围超过48小时，219公里，旨在训练模拟环境中的常识性导航系统。我们的实验表明，画布在所有环境中都超过了强大的基于规则的系统，并以嘈杂的说明显示出了卓越的性能。值得注意的是，在果园环境中，Ros Navstack记录了总成功率0％，帆布的总成功率为67％。画布也与人类的示范和常识性约束密切一致，即使在看不见的环境中也是如此。此外，画布的现实部署展示了令人印象深刻的Sim2real转移，总成功率为69％，强调了在模拟环境中为现实世界应用中的人类展示学习的潜力。
斯波坎县官方地方 - 选民小册子
• Airway Heights 图书馆 - 1213 S Lundstrom St • Argonne 图书馆 - 4322 N Argonne Rd • CenterPlace 活动中心 - 2426 N Discovery Pl • 中央图书馆（市中心） - 906 W Main Ave • Cheney 图书馆 - 610 First St • Deer Park 图书馆 - 208 S Forest Ave • 选举办公室 - 1033 W Gardner Ave • Fairfield 图书馆 - 305 E Main St • Hillyard 图书馆 - 4110 N Cook St • Latah 市政厅 - 108 Market St • Liberty Lake 图书馆 - 23123 E Mission Ave • Liberty Park 图书馆 - 402 S Pittsburg St • Medical Lake 图书馆 - 321 E Herb St • Millwood 市政厅 - 9103 E Frederick Ave • Moran Prairie 图书馆 - 6004 S Regal St • North Spokane 图书馆 - 44 E Hawthorne Rd •奥蒂斯果园图书馆 - 22324 E Wellesley Ave • 罗克福德镇政厅 - 20 W Emma St • 沙德尔公园图书馆 - 2111 W Wellesley Ave • 斯潘格尔镇政厅 - 115 W 2nd St • 斯波坎县法院 - 1116 W Broadway Ave • 斯波坎谷图书馆 - 12004 E Main Ave • STA Plaza - 701 W Riverside Ave • The Hive - 2904 E Sprague Ave • 韦弗利镇政厅 - 255 N Commercial St
拟议林地计划
划线区域；开放空间作为物种丰富的半天然草地保留，周围有树篱、墙壁、水道和电线，并带有扇贝状边缘。绿地；橡树/鹅耳枥林地：多层林分，以有梗橡树（POK）为主，中层和下层为鹅耳枥（HBM）。橡树和鹅耳枥将混合种植。次要树种包括山毛榉、小叶椴树、桦树、山杨、花楸、野樱桃、欧洲山榆等。树种分布：POK 70 – 90% HBM 10 – 30% 次要树种：< 10%。在连续覆盖制度下进行管理，尽可能利用天然更新。建立：每个集群种植 20 – 30 棵 POK（间距 0.3 – 1 米）。HBM 种植在 POK 集群周围。集群之间以较低的密度种植次要树种。棕色区域；两层林地，主要为悬垂橡树 (POK)，下层为榛树矮林。桦树、野樱桃树、野生山楂树等次要树种主要分布在上层。树种分布：OK 80%，HAZ（丰富矮林），次要树种：< 20%。按照标准系统管理矮林。OK 经过几个 HAZ 矮林轮作管理，自然再生或通过种植，其他树种来自填充。建立：OK：每簇种植 20 – 30 棵 OK（间距 0.3 – 1 米），簇数与预计的 FC 树数相对应。HAZ/MB：自然再生或种植。黄色区域；有潜力成为社区果园（例如）传统苹果树种或其他树种。
使用更新的橄榄 F2 'Koroneiki' 连锁图首次对低活力性状的 QTL 进行定位
橄榄树 ( Olea europaea L. ) 是地中海盆地农业的特色，它在适应高密度果园和机械化栽培方面面临着挑战。这项研究解决了一个关键问题：控制树木大小以提高橄榄种植的效率和可管理性。利用基因作图方法，我们已鉴定出与橄榄树低活力性状相关的重要数量性状位点 (QTL) 和候选基因。我们对 ' Koroneiki ' F2 后代的研究已确定了一个与树干基部直径相关的 QTL——根据形态测量，该性状与植物高度相关。结果强调这些性状受到强大的遗传控制，并且随着时间的推移观察到一致的相关性。我们确定了两个候选基因——酸性磷酸酶 1、莽草酸 O-羟基肉桂酰转移酶和可能与钙反应蛋白相关的 SNP 标记——每个候选基因都可能与植物激素相互作用从而影响生长。控制橄榄树的大小面临着若干挑战，包括大小和活力等多基因性状的遗传复杂性以及有限的砧木选择。通过将参考基因组与我们的基因分析相结合，我们提供了一种概念上的进步，与传统方法相比，它可以大大加快育种时间表。尽管由于橄榄遗传学的复杂性和该物种对转化的顽固性，基因组编辑在未来仍然是一种可能性，但我们的研究为指导未来的育种计划奠定了基础。通过针对已确定的候选基因，这项研究代表着朝着选择新的低活力基因型和砧木迈出了关键的一步，为橄榄种植的创新做出了贡献。
丛林火灾缓解景观策略
阿德莱德山区议会 (AHC) 地区占地面积 795 平方公里，总人口约为 40,000 人。该地区的主要特征之一是植被丰富多样。这包括牧场、农田、果园和葡萄园等初级生产区；以及具有高生物多样性价值的原生植被区。然而，一旦发生森林火灾，高植被水平可能会加剧火灾的影响。从历史上看，阿德莱德山区曾多次受到重大森林火灾事件的影响，并被宣布为森林火灾紧急事件。人口相对密集，特别是在城郊地区和丘陵地带，对有效管理未来风险构成挑战。为应对 2019-20 年森林火灾多发季节而制定的 Keelty 审查发现，在那个季节，极端天气条件意味着任何程度的减灾措施都无法阻止火灾。 1 对于任何生活在森林火灾高风险地区的人来说，这都是一个至关重要的信息：燃料危害减少计划并不总是足以防止火灾的影响。减少负面影响的最有效方法是将有效的燃料负荷管理与教育和社区准备相结合，并根据最新研究和最佳实践制定新的森林火灾风险缓解方法。该战略阐述了 AHC 将如何持续实现这些目标，以及更广泛的社区如何支持这些努力。虽然理事会已经制定了许多其他举措和计划来支持准备工作，但该战略的范围专门围绕植被管理，这本身就是一个复杂的领域。它旨在确保 AHC 发挥其作用，以满足 Keelty 审查的第 5 条建议：澄清和简化流程，并教育社区了解他们在管理原生植被以改善危害减少方面的角色和责任。
农业数字技术
3 Zoltan Madaras 佩CS研究所应用数字技术解决方案的葡萄种植发展 5 Paul Schmit、Ranko Gantner、Anna Neubauer、Anna Garré 通过数字数据记录评估马耕耕技术 6 Mario Kožul、Goran Fruk,热利科Hederić 设计用于精准农业的自主漫游车 8 Ana Šunić, Zdenko Lončarić 克罗地亚耕作作物施肥的众包数据 11 Mario Kožul、Ivan Aleksi、Željko Hederić 果园应用自主机器人平台的能源管理 12 Dušan Dunđerski、Ivana Varga、Dario Iljkić、Dubravka Užar 大麻评估使用 IMAGEJ 软件确定幼苗大小 13 Nenad Bestvina 信息系统支持工厂生产 14 Luka Šumanovac、Petra Pejić 用于苹果识别和机器人操作的图像处理方法 15 Lech Gałęzewski、Edward Wilczewski、Marek Kościński、Iwona Jaskulska、Jacek Majcher、Andrzej Wilczek 土壤湿度测量的可靠性作为决定因素了解精准农业的有效性 16 Karolina Kajan、Vlatko Galić ANDROID组织植物育种计划的申请 17 Davor Bilić, Zdenko Lončarić 无人机获得的数据对作物可变追肥的适用性和充分性 18 Domagoj Grgić, Marija Ravlić 使用无人机和机器人控制杂草 21 Ana Marija Antolković, Martina Skend罗维奇·巴博耶利奇、雷亚·弗托杜西奇、米哈埃拉萨特瓦尔·弗尔班西奇、马尔科·佩特克、安东尼奥·维杜卡、托米斯拉夫Karažija，Goran Fruk 用于目标检测的苹果园数据集