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土壤水分基阀门控制精密灌溉...
现场测试对于评估系统的现实性能至关重要。在受控的农业环境中进行了试点测试，以监测系统有效管理水的能力。在实施AI驱动的灌溉系统之前和之后记录了各种参数，例如用水，土壤水分水平和作物生长。在拟议的系统和传统灌溉方法之间进行了比较分析，重点是节水，灌溉效率和作物产量提高。分析了现场测试的性能指标，以确定该系统是否符合其减少水浪费和优化灌溉实践的设计目标。此外，还收集了现场专家和农民的反馈，以对系统的设计和功能进行迭代改进。
为低水分准备建立卫生计划 -
本指南旨在帮助低摩斯，即食（LMRTE）人类食品（“ You”）的制造商/处理器2符合21 CFR Part 117 3（第117部分）。必须根据第117部分的要求生产的制造/加工LMRTE食品的示例包括婴儿配方奶粉（PIF），花生酱，坚果奶酪，粉状饮料混合物，巧克力，粉状和糊状的巧克力和糊状食品和糊状食品，加工的树坚果，牛奶粉，奶油粉，奶油，奶油奶油和奶油奶油和奶油奶油和奶油奶油和奶油奶油和奶油奶油和奶油奶油，奶油奶油和奶油奶油和奶油奶油，奶油奶油和饼干，奶油奶油和奶油奶油，奶油奶油，奶油奶油和奶油奶油，奶油酱。本指南还旨在帮助PIF的制造商/处理器遵守21 CFR第106 4部分（第106部分）。5本指南中的建议可以帮助LMRTE食品的制造商/处理器符合当前良好制造实践（CGMP），危害分析和基于风险的预防控制的要求，以确保为这些食物提供安全和卫生的食物供应。
作者更正：磁性氧化石墨烯改性聚氨酯泡沫油水分离效率探究
这篇文章中的资助信息被错误地理解为“本研究工作由机构基金项目资助，资助编号为 (IFPIP:542-135-1443)。作者非常感谢沙特阿拉伯教育部和阿卜杜勒阿齐兹国王大学 (DSR，吉达，沙特阿拉伯) 提供的技术和资金支持”。
实验性种子去甲基化后的长期甲基化组变化及其与香叶草（Geraniaceae）中反复水分胁迫的相互作用
• 全球亚热带和温带地区干旱期的频率和长度正在增加。表观遗传对水分胁迫的反应可能是植物抵御这些难以预测的挑战的关键。实验性 DNA 去甲基化与应激因子的应用相结合是揭示表观遗传学对植物应激反应贡献的适当策略。• 在温室中，我们分析了用 5-氮杂胞苷对种子进行去甲基化和/或反复受水胁迫后，一年生地中海草本植物 Erodium cicutarium 成年植株叶片胞嘧啶甲基化的变化。我们使用亚硫酸盐 RADseq (BsRADseq) 和新报道的 E. cicutarium 参考基因组，以 2 9 2 因子设计表征甲基化变化，控制植物相关性。 • 从长期来看，仅用 5-氮杂胞苷处理会导致单个胞嘧啶的低甲基化和高甲基化，在 CG 环境中会出现显著的低甲基化。在对照条件下，干旱导致除 CHH 环境中所有环境中的甲基化减少。相反，经历反复水胁迫并用 5-氮杂胞苷处理的植物的基因组使 DNA 甲基化水平增加约 5%。• 种子去甲基化和反复干旱在整体和特定环境中的胞嘧啶甲基化方面产生了高度显著的相互作用。大多数甲基化变化发生在基因区域周围和转座因子内。这些与基因相关的差异甲基化区域的注释包括几个在应激反应中具有潜在作用的基因（例如 PAL、CDKC 和 ABCF），证实了表观遗传在分子水平上应对应激的贡献。
营养和水分限制揭示了连接根际代谢组和微生物组的基石代谢物
植物和微生物释放介导根际宿主 - 微生物相互作用并调节植物对环境应激的适应性的代谢产物。然而，根际代谢产物 - 微生物组动力学及其功能和生物学意义的机制在很大程度上尚不清楚。我们的研究表明，某些类型的根际代谢产物对非生物应激源表现出反应，并且与根际微生物群落和植物表型的变化有关。我们建议，一组缺乏的根际化合物可以充当基石代谢物，从而影响根际微生物组的组成，并可能调节植物代谢，以响应养分可用性。这些发现证明了利用植物 - 代谢产物 - 微生物相互作用的巨大潜力，以优化根际微生物组功能，促进植物和生态系统健康，并为土壤微生物组研究提供广泛的途径。
蒸发需求，土壤水分和闪光干旱的下午预测技能从连续美国的两个动态模型
摘要：闪存干旱正在迅速发展中季气候极端事件，这些事件突然降低了土壤水分，这是由于蒸发需求增加和/或持续的降水所驱动的。在连续美国的每个气候区域（conus）中，我们评估了每周根区域土壤水分（RZSM）的预测技能，蒸发需求（et o）和相关的泛烟（FD）索引（FD）索引（FD）索引（FD）索引，源自两个动态模型[GODDARD EARKENT SYSTEM MODEL SYSTEM V2P1（GEOS-VP1）foref and Geos-V2P1（Geos-V2p1（Geos-V2p1）（Geos-V2p1（Geos-V2p1））在2000年至2019年之间针对三个参考数据集之间的亚季节实验（SUBX）项目中：现代时代的研究和应用版本2版（MERRA-2），北美土地数据同化系统，第2阶段（NLDAS-2）和GEFSV12重新分析。ET O及其在第1周的强迫变量具有中度至高度的异常相关系数（ACC）技能（; 0.70 - 0.95）（;除了下降短波辐射以外），到第3-4周，所有强制变量（ACC，0.5）的预性能较低。RZSM（0 - 100 cm）在高平原，西，西部，中西部和南方区域的领先第1周（; 0.7 - 0.85 ACC）中表现出高技能。当针对GEFSV12重新分析时，对MERRA-2和NLDAS-2和ACC的技能较低时，与MERRA-2和ACC的技能相比，第3-4周至0.5的技能仍然较低。gefsv12分析尚未针对原位观察结果进行评估，并且与NLDAS-2相比，RZSM隔离差异很大，我们的分析识别GEFSV12重新质量预测极限，这可以最大程度地实现ACC； RZSM第3和第4周之间的RZSM预测为0.6。对主要FD事件的分析表明，GEFSV12的重新记录不一致地捕获了有助于FD发作的大气和RZSM异常的正确位置，这表明需要改善动态模型的同化和初始化程序以提高亚季节性FD可预测性。
利用智能农业中的时间序列基础模型进行土壤水分预测
最新的自然语言基础模型和计算机视觉基础模型的激增促进了各个领域的创新。受到这一进展的启发，我们探讨了基础模型在智能农业中预测的时间序列的潜力，这是一个经常受到有限数据可用性困扰的领域。具体来说，这项工作提出了一种新的TimeGPT应用，TimeGPT是一种最先进的时间序列基础模型，以预测土壤水潜力（𝜓土壤），这是通常用于灌溉建议的现场水状态的关键指标。传统上，此任务依赖于各种输入变量。我们探索了TimeGPT预测土壤的能力：（𝑖）零拍设置，（𝑖𝑖）仅依靠历史性𝜓土壤测量值的微调设置，以及（𝑖𝑖𝑖）微调的设置，我们还为模型添加了外源变量。我们将TimeGPT的性能与已建立的SOTA基线模型进行了比较，以预测土壤。我们的结果表明，TimeGPT仅使用历史𝜓土壤数据实现竞争性预测准确性，从而强调了其在农业应用中的显着潜力。这项研究通过实现传统上依赖广泛的数据收集和领域实验的预测任务，为农业可持续发展的基础时间序列模型铺平了道路。
MWOS系列油水分离器单位
压缩空气系统可以被视为水，天然气和电力后的第四大能源。有效的存储和传输能量的方式使压缩空气的用法突出显示。在大多数压缩空气系统中使用油来消散压缩热，润滑转子和转子轴承的热量，并密封转子和压缩机壳体之间的边缘。因此，压缩机排水管的油含量太多。除了油外，还包括其他污染物，而空气被加压并产生压缩机冷凝物。该冷凝水混合物被定义为高度有害的工业废物。一升石油会污染100万升水。因此，禁止在没有任何废油系统的情况下沥干此冷凝物。此外，大多数国家对排水管中石油含量的阈值提出了限制性法律。因此，石油的分离是保护环境和遵守法律的必要条件。
