需要在多年生果实和坚果作物中控制害虫的新型策略,因为由于对少数活性成分和调节性问题的过度依赖,目标害虫通常表现出对化学控制的敏感性降低。作为化学控制的替代方法,可以将昆虫病作用真菌用作生物控制剂来管理害虫群体。但是,缺乏基本知识会阻碍现有产品的开发。现成的产品的开发需要收集,筛查和表征更多潜在的昆虫病变真菌和菌株。创建一个标准化的研究框架来研究昆虫病变真菌,将有助于确定真菌可能具有的生物控制活性的潜在机制,包括抗生素代谢物的产生;最适合在不同气候和农业生态系统中生存的菌株和物种;并优化了昆虫病作用真菌和新型制剂的组合。因此,这项迷你综述讨论了收集和表征新的昆虫病毒菌株,测试生物防治活性的不同潜在机制,检查不同物种和菌株耐受不同气候的能力的策略,最后如何利用这些信息将这些信息开发为种植者的产品。
。cc-by-nd 4.0国际许可证(未经同行评审证明)获得的是作者/资助者,他已授予Biorxiv的许可证,以永久显示预印本。这是该版本的版权持有人,该版本发布于2025年3月6日。 https://doi.org/10.1101/2025.03.05.641676 doi:Biorxiv Preprint
Joanna Szczurkowska, 1,8 Seong-Il Lee, 1,8 Alan Guo, 1 Andrzej W. Cwetsch, 4,5 Tanvir Khan, 1 Sneha Rao, 1 Gerd Walz, 2 Tobias B. Huber, 3 Laura Cancedda, 4,6 Sophie Pautot, 7 and Maya Shelly 1,9, * 1 Department of Neurobiology and行为,Stony Brook大学,Stony Brook,纽约州11794-5230,美国2医学系,大学医学中心弗莱堡大学医学院,弗莱堡大学医学院,弗莱堡大学,弗莱堡IM BREISGAU,德国3 III。Department of Medicine, University Medical Center Hamburg-Eppendorf, Hamburg, Germany 4 Local Micro-environment and Brain Development Laboratory, Istituto Italiano di Tecnologia, Genova, Italy 5 Universita` degli Studi di Genova, Genova, Italy 6 Dulbecco Telethon Institute, Italy 7 ITAV-CNRS USR 3505, Toulouse 31106,法国8这些作者同等贡献9铅联系 *通信:maya.shelly@stonybrook.edu https://doi.org/10.1016/j.cellerep.2020.03.03.083
我们诚挚地邀请您参加下一版的国际科学会议:中学会议6,2025。这一次,我们想讨论人工智能在人类生活的各个领域的中介过程与应用之间的关系和依赖关系。特别是我们对人与算法因素之间的相互作用感兴趣,这些因素以不同的方式推动了这些过程的过程。我们邀请了理论反思和经验研究的介绍,这些研究将反映和分析介导现象的各种表现和实例。主题演讲(在线):人工智能时代的人机关系将由代表北伊利诺伊大学传播系的安德里亚·古兹曼教授提供。随附的活动,2025年3月8日:方法论小组 - 与Margrit Schreier教授(商学院,社会与决策学院,建筑商University Bremen)的定性分析。
Boem欢迎对EIS的所有方面的评论,但鼓励利益相关者,组织,联邦机构以及部落,州和地方政府提供遵循以下准则的评论。评论仅支持或反对该计划没有为Boem提供足够的特异性或实质来评估潜在影响。此外,通过表单信件提交的评论与其他评论相似的信息对BOEM的帮助不太有用,以开发准确的EIS草案。
提案详情概述:请愿人正在寻求批准将区域从 J Business 2 区更改为 PRC 住宅区(计划退休社区)。区域变更将允许按照拟议场地规划中所述开发场地,该规划也包含在 2024 年 11 月 14 日提交给萨福克县规划委员会的主题推荐中。拟议场地规划包括建造六 (6) 栋两层住宅楼,将为老年人 (55 岁以上) 提供 74 个住宅公寓单元;一层社区建筑和露台/门廊;户外娱乐设施;污水泵站;雨水补给盆地;道路;停车区;景观美化和 4.99 +/- 英亩的开放空间。该标的物业由两块税图地块组成,面积约为 12.43 +/- 英亩,位于布鲁克海文镇科拉姆村纽约州 25 号公路(Middle Country Rd)南侧。项目场地临纽约州 25 号公路(Middle Country Rd),可从那里进入场地。标的物业空置,大部分被树木覆盖,有起伏的山丘和
在葡萄栽培中,通过超高的空间分解图像快速而准确地获取了冠层光谱信息以进行决策支持。普遍的做法涉及使用从纯藤冠像素获得的光谱数据创建活力图。基于对象的图像分析(OBIA)在常规方法中表现出由于其特征提取的功能而在树冠分类中表现出合理的效率。近年来,深度学习(DL)技术在果园监测中表现出了巨大的潜力,并利用了它们自动学习图像特征的能力。这项研究评估了不同方法的性能,包括掩盖R-CNN,U-NET,OBIA和无监督方法,以识别纯冠类像素。比较了阴影和背景检测方法的有效性以及错误分类像素对NDVI的影响。将结果与2021年和2022年生长季节进行的农艺调查进行了比较,重点是两个不同的物候阶段(BBCH65-BBCH85)。蒙版R-CNN和U-NET在整体准确性(OA),F1得分和与联合(IOU)相交方面表现出卓越的性能。在OBIA方法中,高斯混合模型(GMM)被证明是冠层分割的最有效的分类器,并且支持向量机(SVM)也表现出合理的稳定性。相反,随机森林(RF)和K-均值的准确性和较高的错误率产生了较低的误差率。由于准确性有限,因此在葡萄园行高的葡萄园排被高估了,而对于高活力的檐篷,NDVI被低估了。可显着提高确定系数,以进行总叶面积(TLA)与源自蒙版R-CNN和U-NET得出的NDVI数据之间的比较。还发现了来自GMM和SVM算法的NDVI数据的正相关性。关于叶叶绿素(CHL)和NDVI相关性,蒙版R-CNN和U-NET方法显示出较高的性能。此外,TLA和投影冠层区域(PCA)之间的关系得到了U-NET和Mask R-CNN的明显代表,而不建议使用PCA来估计叶绿素含量。这项调查确定,改善了葡萄树冠划界的贡献,可改善葡萄园活力监测,为葡萄酒生长提供了更准确,更可靠的农艺信息,以进行管理决策。
1医学与药学学院微生物,血液学和免疫学系,DSchang大学,P.O。Box 96, Dschang, Cameroon 2 Laboratory of Tropical and Emerging Infectious Diseases, Buea, Cameroon 3 Molecular Design and Synthesis, Department of Chemistry, KU Leuven, Celestijnenlaan 200F, Leuven B-3001, Belgium 4 Department of Biomedical Sciences, Faculty of Health Sciences, University of Bamenda, P.O.Box 39,Bambili,喀麦隆5综合系统生物学研究所(I2SYSBIO),Valencia的CSIC-大学,Paterna 46980,西班牙6日6医学实验室科学系,Bamenda大学卫生科学学院,P.O. BOX 39,BAMBILI,喀麦隆7动物生物学系,科学系,DSchang大学,P.O。 box 067,Dschang,喀麦隆8江西省传统中医学药理学主要实验室,国家工程研究中心现代化中国医学现代化研究中心 - 甘丹医科大学,甘尼医科大学,甘尼医学院,341000,中国>Box 39,Bambili,喀麦隆5综合系统生物学研究所(I2SYSBIO),Valencia的CSIC-大学,Paterna 46980,西班牙6日6医学实验室科学系,Bamenda大学卫生科学学院,P.O.BOX 39,BAMBILI,喀麦隆7动物生物学系,科学系,DSchang大学,P.O。 box 067,Dschang,喀麦隆8江西省传统中医学药理学主要实验室,国家工程研究中心现代化中国医学现代化研究中心 - 甘丹医科大学,甘尼医科大学,甘尼医学院,341000,中国>BOX 39,BAMBILI,喀麦隆7动物生物学系,科学系,DSchang大学,P.O。box 067,Dschang,喀麦隆8江西省传统中医学药理学主要实验室,国家工程研究中心现代化中国医学现代化研究中心 - 甘丹医科大学,甘尼医科大学,甘尼医学院,341000,中国
图2 |横截面示意图,SEM图像和I-V特征的特征。a,示意图。B植入物用于在GE中创建P接触区域(最深的蓝色),P植入物用于在Si中创建N-Contact区域。SI中的其他B植入物形成GE以下的两个区域,一个作为电荷层(较轻的蓝色),一个作为筛选层(较深的蓝色)。Si中的其他P植入物形成了埋入的SIO 2上方的深N孔区域,以及N-Contact区域和深N-Well区域之间的N-链接区域。b,SEM图像。图像被捕获,对应于图中的黄色虚线包围的黄色区域2(a)。请注意,PT,即白色的共形层,在设备上沉积以避免使用SEM充电。c,d,光电流(实心曲线)和暗电流(虚线曲线)及其相应的增益,绘制为S1(蓝色)和S2(红色)的施加电压的函数。由参考PD的照片电流确定,图。2(c)和图中的统一增益点2(d)分别通过蓝色和红色点缀的圆圈标记和标记。
电气化,能源存储和其他主动需求管理技术导致客户转向可再生能源或其他清洁能源技术。•Cape Cod和Martha的葡萄园太阳能装置的快照(2016-2018)