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World File Search System田地
自主送货机器人小印度人...
摘要：现代农业在确保粮食安全和可持续作物生产方面面临重大挑战。植物疾病是对农作物产量和质量的主要威胁。为了解决这个问题，我们针对现代农业遇到紧迫挑战的创新解决方案是一种智能的农业机器人，融合了早期植物性疾病检测的先进机器学习算法。这个自主机器人会导航田地，并通过高分辨率摄像头和传感器视觉检查农作物。这些捕获了由在不同数据集上训练的机器学习模型处理的植物健康数据。带有坚固的底盘和高级导航，机器人有效地穿越了不同的地形，不仅从图像，而且还从环境传感器（温度，湿度，土壤水分）收集实时数据。深度学习模型根据此综合数据集确定并分类疾病。这种综合方法可以提高作物产量和质量，从而解决粮食安全和可持续农业的关键方面。关键字：智能农业机器人，植物疾病检测，卷积神经网络，机器学习，深度学习
隧道纳米管：重塑连接
抽象的隧穿纳米管（TNT），连接的细胞之间的开放膜通道代表了一种新型的直接通信方式，以扩散各种细胞材料，包括生存信号或死亡信号，遗传材料，细胞器和病原体。他们的发现促使我们回顾了我们对涉及细胞通讯的许多生理和病理过程的理解，但也使我们能够在远处发现新的交流机制。虽然这已经丰富了田地，但它也引起了一些混乱，因为已经描述了不同的TNT样突起，尚不清楚它们是否具有相同的结构 - 功能。大多数研究都是基于低分辨率成像方法的，主要问题之一是不一致地证明了这些各种连接与转移属于不同种群之间的材料之间的概念。此简短审查研究了TNT的基本属性。在成年组织中，TNT被不同的疾病，应力和燃料信号刺激。“另外”，基于突触刺和TNT伪造的发展过程的相似性，我们认为大脑中的TNT早于突触传播，在未成熟神经元电路的编排中发挥了作用。
在 Jammikunta 的 Krishi Vigyan Kendra 庆祝世界土壤日，
海得拉巴 ICAR、ATARI、Zone X 主任 Shaik N Meera 博士讨论了世界土壤日及其主题“关爱土壤：测量、监测、管理”。他表示，自然农法是留给子孙后代的健康地球母亲。通过提高土壤碳含量和水分利用效率，NF 中的土壤微生物和生物多样性得到增加。他介绍了 NMNF（国家自然农法），在 NMNF 下，将在 Krishi Vigyan Kendras (KVKs)、农业大学 (AUs) 和农民田地建立约 2000 个 NF 模范示范农场，并由经验丰富且训练有素的农民主培训师提供支持。感兴趣的农民将在模范示范农场接受 NF 实践包的培训，包括 NF 投入品的准备和在 NF 农民田地中的实践。约 187.5 万名经过培训的农民将利用自己的牲畜或从生物资源中心 (BRC) 采购，准备 Jeevamrit、Beejamrit 等投入品。将部署约 30,000 名 Krishi Sakhis，以提高集群中经过培训的农民的认识、动员和指导。
Tanworth-in-Arden 社区发展规划草案
坦沃思教区 1.9。该教区基本上是农村，是古代阿登景观的一部分，其特点是小块不规则的田地被本地树篱包围，由孤立的农庄耕种。整个教区都有这片古老林地的遗迹，其中两个区域被指定为具有特殊科学价值的地点 (SSSI)。布莱斯河和阿尔恩河从教区流出，流向相反，前者也被指定为 SSSI。这两条河为野生动物提供了宝贵的走廊，还有许多其他公认的当地野生动物保护区。坦沃思也是该区较大的教区之一，面积为 34.1 平方公里，人口约为 3150 人，位于该区的北端，与索利哈尔 MBC、沃里克 DC、雷迪奇 BC 和布罗姆斯格罗夫 DC 接壤。 M42 穿过教区中部，虽然不是特别具有侵扰性，但却在以厄尔斯伍德为中心的教区北部与以坦沃思为中心的教区南部之间造成了某种心理隔阂。
基因组编辑植物安全性评估指南...
中国科学家于 2002 年破译了水稻基因组。印度农业研究所 (IARI) 的科学家利用基因组测序培育出更好的水稻品种，如 Pusa Basmati-1 和 Pusa Basmati-1121，这两种水稻目前占印度大米出口的大部分。还培育出了几种转基因品种，包括抗虫棉花、耐除草剂大豆和抗病毒木瓜。因此，1 是正确的。在传统育种中，植物育种者会仔细检查他们的田地并寻找表现出所需性状的个体植物。这些性状通过一种称为突变的过程自发产生，但自然突变率非常缓慢且不可靠，无法产生育种者希望看到的所有植物性状。然而，基因组测序所需时间更短，因此更可取。因此，2 是正确的。宿主-病原体相互作用被定义为微生物或病毒在分子、细胞、生物体或种群水平上如何在宿主生物体内维持自身。基因组测序可以研究作物的整个 DNA 序列，从而有助于了解病原体的生存或繁殖区。因此，3 是正确的。因此，选项 (d) 是正确答案
玛丽·伊丽莎白·斯蒂尔 - 华盛顿州 - 华盛顿州立大学
o在2021年在加利福尼亚州沃森维尔 - 萨利纳斯（Watsonville-Salinas）进行了69个草莓田和2022年在加利福尼亚州圣玛丽亚的68个田地。通过重组酶聚合酶扩增（RPA）诊断出的有症状植物（RPA），用于草莓的四种主要土壤生殖病原体（Macrophomina stapepolina，oxysporum oxysporum f。fragariae，phytophthora spp。和verticillium dahliae）表明，在沃森维尔 - 萨利纳纳斯（Watsonville-Salinas）中，病原体存在的比例大致相等，而菜豆则是圣玛丽亚（Santa Maria）中最普遍的病原体。o进行了复制的温室和野外试验，在将草莓种植在土壤中的草莓含有已知的接种水平的M. phoseolina水平之前，将小麦作为覆盖作物种植。巨摩托菌在草莓植物上的腐烂发生率，对土壤中的菜豆水平的影响以及土壤微生物组分析显示，在这种情况下，小麦覆盖的种植在减轻巨摩托菌的根腐腐烂方面无效。
无人机应用程序 - 促进 -
近几十年来，对粮食生产和消费的需求不断提高，使当代农业部门比以前更加重要。无人机是学者，农艺学家，农业工程师和农民的快速发展和有效的方式，可以精确计划和监督当前和未来的发展，同时在可持续的农业管理平台中简化农业运营。一个繁忙的科学领域，未来方向的可能性很高是智能农业，它使用强大的数据分析来获得有关农作物和田地的洞察力知识。使农业专家能够专注于现在可用的资源和方法来增强农业业务，但精密农业在提高可持续性标准方面起着至关重要的作用。无人驾驶汽车也称为无人机，它整合了先进的数据模型，人工智能，通信和信息技术，以及高度技术创新，例如定位系统，遥控传感器系统以及土壤和作物检测软件以及可变速率技术，是精确农业的最新用途之一。因此，可以使用无人机进行一系列园艺农业运营，包括作物和托儿所的监视，早期的害虫和疾病鉴定和补救，并绘制该领域的作物发展评估。
咨询摘要：自然状况指标
使用特定指标的使用是由一组标准触发的，这些条件会随着用户从入门级到高级指标的发展而扩展。触发因素由生态系统，物种和强化土地使用生物群体进行分类：类别1：生态系统•入门级：影响高度威胁的生态系统的活动或与符合关键生物多样性领域或高保护价值标准的领域相互作用。•标准：扩展到与其他优先生态系统的交互。•高级：进一步扩展到符合脆弱或几乎受到威胁标准的生态系统。类别2：物种•入门级：影响高度威胁物种的活动，或符合关键生物多样性区域或高保护价值标准的物种。•标准：扩展到与其他优先物种相互作用。•高级：进一步扩展到对符合脆弱或几乎受到威胁的标准的影响，或在当地规模迅速下降的普通物种。类别3：强化土地使用生物群落•所有层次：年度农田，播种的牧场和田野，种植园和衍生的半自然牧场和旧田地生态系统类型，如全球生态系统类型学所定义。
期刊预释放-Aston Publications Explorer
锂离子电池（LIBS）广泛用于许多田地，例如电动汽车和能源存储，直接影响设备性能和安全性。因此，健康状况（SOH）评估对于LIB使用至关重要。但是，大多数现有数据驱动的SOH建模方法忽略了电池健康预测的固有不确定性，这降低了模型的可靠性。为了解决这个问题，本文提出了一个基于深度学习框架的新型SOH评估模型。SOH结果源自深度特征的分位分布，从而使SOH值具有相关的置信区间。这增强了SOH评估结果的可靠性和概括。此外，为了完成深层模型的优化，开发了基于Wasserstein距离的分位数Huber（QH）损耗函数。此功能集成了Huber损耗和分位回归损失，从而使模型可以根据分布输出进行优化。使用NASA数据集对所提出的方法进行了验证，结果证实了所提出的方法可以在考虑不确定性时有效地估计LIB的SOH。SOH分布的合并增强了SOH评估模型的可靠性和概括能力。
使用机器学习的杂草检测
蔬菜种植园中的杂草鉴定比作物杂草识别由于其随机植物间距更为复杂。传统上，作物杂草识别主要集中在直接识别上，并且很容易识别，但是在蔬菜中很难识别。近年来，杂草负责农业损失。为了克服这一点，农民用除草剂均匀地喷洒了整个田地。，但是，喷洒除草剂的过程会影响环境。杂草的识别和分类在农业行业具有重要的技术和经济意义。使用特定的杂草，使用深度学习或图像处理技术。主要目的是通过应用深度学习技术或图像处理来提高杂草检测的准确性。开始，鉴定了蔬菜，并使用训练有素的中心网模型在它们周围绘制了界限。然后将剩余的绿色物体从边界盒中掉出来被视为杂草。该模型不与其他杂草物种打交道，因为它仅关心识别蔬菜。此外，这种方法有可能显着降低杂草检测的复杂性和训练图像数据集的大小，这两者都有助于提高杂草识别性能和准确性。