背景:罐头食品可能被微生物污染,主要是孢子形成细菌。本研究旨在提供有关通过伊拉克易卜拉欣·哈利尔国际边界进口的罐头食品的微生物负载的信息。方法:总共有119种包括35种家禽肉,40条鱼类和44种番茄酱的罐头食品样本,从易卜拉欣·哈利尔国际边界收集。使用常规方案,评估样品的总板数(有氧和厌氧微生物),变质的致病性和大肠菌菌生物。通过单向方差分析(ANOVA)起诉GraphPad Prism(V.5.01),对获得的结果进行了分析。结果:在37°C孵育时的总有氧板数为1.30±0.2 log sumoning单位(CFU)/g,鱼类的1.32±0.3 log cfu/g,番茄酱占2.11±0.5 log log cfu/g。另一方面,在肉样品中的厌氧板计数为0.95±0.2 log cfu/g,鱼类的1.08±0.2 log cfu/g,西红柿的评分为0.95±0.2 log cfu/g。枯草芽孢杆菌,肠分裂芽孢杆菌,灌注梭状芽胞杆菌和克雷伯氏菌属。。结论:比家禽肉类产品相比,西红柿和鱼类的微生物相对多。这些数据表明,加工线中的卫生标准差可能导致微生物控制损失。
abhishek_official@hotmail.com,mahato.satyajeet1@gmail.com摘要:农业是我们社会最关键的领域之一,自从中世纪以来。作物疾病是对粮食安全的重大威胁,但是由于世界许多地方缺乏设施,因此很难及时检测。细菌和真菌以多种方式感染番茄植物。早期疫病和晚期疫病是两种影响植物的真菌疾病。细菌斑是由四种xanthomonas物种引起的,可以在多于西红柿的任何地方找到。智能手机辅助疾病检测现在是可能的,这要归功于全球智能手机的渗透不断上升,并且通过深度学习使机器视觉的最新发展成为可能。为了区分不同的番茄叶,我们使用了54,306张在受控条件下收集的患病和健康植物叶片图像的公共数据集训练了深度卷积神经网络疾病,并选择了西红柿的图像。对越来越广泛且公共可访问的图像数据集的培训深度学习模型指向技术诊断的直接途径。关键字:早期疫病,晚疫病,细菌斑点,叶片,片状叶斑,靶点点,黄色叶卷病毒,Mosiac病毒,两个斑点的蜘蛛螨1.引言农业是每个文明的基本基础之一。种植蔬菜(如西红柿)在印度各种亚热带气候中有效。一种患病的植物无法达到其正常状态。晚疫病和早期疫病是两种常见的番茄疾病[1]。一种疾病也可以描述为干扰植物的产量并降低其活力。在印度,疾病随季节的变化而受到环境因素的影响。病原体和本季节种植的各种作物在这些疾病中起作用。他们有可能破坏番茄植物和农业土地。可能会发现晚期疫病和植物叶的早期疫病,但是如果手动执行需要很长时间。结果,需要更新的更改。借助图像处理和计算机视觉,有很多方法可以检测对象及其独特的特征。深度学习CNN模型[2]是最常见的方法之一。在我们的情况下,该模型将根据叶子的图片检测疾病。
社区倾向于改善健康的生活水平,利用草药成分作为功能性食品制剂的积极成分,药物和化妆品的活跃成分倾向于通过增加人口而积极地改善。经常发生并引起农民焦虑的事实,即质量的下降,甚至每种耕种活动的数量,以便越来越受到阻碍功能性食品,药物和化妆品的活性成分。在植物遗传工程领域具有能力或所谓的现代生物技术(重组DNA技术)的挑战和责任正在发展以发展它,即,通过partenocarpy Engineering方法(无生育水果),生物物理学(辐射),需要对有限的现场测试来进行抗衡,因此可以抗过时,因此可以在prock oterge中进行抗衡,从而可以抗过时。通过琼脂糖凝胶结果。 可以作为功能性食品剂量,药物和化妆品(即西红柿)开发的园艺商品植物之一。 最新研究的结果证明,番茄红素形式的番茄含量可以作为漱口水,高血压,高血压,作为配方和唇膏制剂的形式的美容制剂,以及抗氧化剂液体肥皂。 类黄酮生物合成途径,由两种路径组成,即c醇酸酯途径和丙啉酸酯酸。在植物遗传工程领域具有能力或所谓的现代生物技术(重组DNA技术)的挑战和责任正在发展以发展它,即,通过partenocarpy Engineering方法(无生育水果),生物物理学(辐射),需要对有限的现场测试来进行抗衡,因此可以抗过时,因此可以在prock oterge中进行抗衡,从而可以抗过时。通过琼脂糖凝胶结果。可以作为功能性食品剂量,药物和化妆品(即西红柿)开发的园艺商品植物之一。最新研究的结果证明,番茄红素形式的番茄含量可以作为漱口水,高血压,高血压,作为配方和唇膏制剂的形式的美容制剂,以及抗氧化剂液体肥皂。类黄酮生物合成途径,由两种路径组成,即c醇酸酯途径和丙啉酸酯酸。西红柿中包含的番茄红素在抵消自由基中的抗氧化剂来源起着重要作用,因此可以通过代谢工程途径(生物化学)作为功能性食品,药物和化妆品开发为功能性食品,药物和化妆品。
这项研究由西红柿 /园艺新西兰委托,旨在探索可再生能源的选择和温室气候控制的可持续能源技术。向更可持续的温室产业以及最终无碳或无化石经济的过渡需要新技术。这项研究将介绍一些正在海外使用或试用过的解决方案,尤其是在荷兰。在温室中生产蔬菜和其他农作物,利用大量能量来控制温度和湿度(加热),以及二氧化碳富集,有时甚至是照明。能源需求取决于位置,气候,温室,作物和其他变量。高能量使用是/是由极高的生产来证明的,例如,西红柿每年可产生100 kg,每年每年1,000吨。这是任何田间种植作物的生产的10到20倍。全球温室行业正在面临重大挑战,因为政府呼吁大幅度减少二氧化碳排放量,从而减少化石燃料的使用来打击气候变化。这项研究着眼于荷兰(NLD),因为荷兰温室产业是世界上最大,最具创新性的温室行业之一。它覆盖了大约9,000公顷的高科技开发室(用于蔬菜,鲜花和植物),生产的价值为60亿欧元或近100亿新西兰$(2021年4月)。新西兰的温室产业(以及英国,美国,加拿大和许多其他国家)主要基于荷兰模型,涉及玻璃屋结构,材料,技术,知识等。
大型公司的战略:如本报告提供的专利申请概述所示,BASF,BASF,BAYER-MON-SANTO,SYNGENTA或KWS等公司似乎都可以系统地从事对法律环境的最大可能利用。他们筛选植物的基因组,以找到随机的突变和感兴趣的变体,然后声称它们是其发明。在2021年发表的一些专利申请涵盖了在大豆和玉米等谷物中鉴定出的数十个,数百甚至数千种遗传变异;或在蔬菜中,例如土豆,菠菜,生菜,黄瓜;或水果植物,例如西红柿和瓜。随后,无论育种方法如何,这些特定基因和基因变体的所有进一步用法都要求专利保护。
应将通讯发送给StanisławLem:s tanislawl@pec.unipd.it文章IFIC杂志机器人Spectrum(https://anapub.co.ke.ke/journals/jrs/jrs/jrs.html) 2023;从2024年3月2日修订; 2024年4月2日接受。2024年5月23日在线可用。©2024作者。由Anapub出版物出版。这是CC BY-NC-ND许可证下的开放访问文章。(http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/)摘要 - 这项研究中正在解决的机器人设备有两个武器:一个用于选择水果,另一个用于切碎它。手臂在使用相机的复杂视觉系统的帮助下找到并定位豆荚。在这个人类机器人的工作流程中,操作员选择了他们想要采摘的西红柿,然后机器人进行了实际采摘。机器人管理和通信系统使用Ethercat Bus与图形用户界面(GUI)创建链接,从而实现人类管理和控制。该项目的目的是创建和评估配备双臂的机器人系统,用于收获西红柿。该系统结合了一个配备两个机器人臂的移动模型和一个末端效应器,可提高番茄收集的效率。该系统使用GUI来增强机器人与人类操作员之间的相互作用。此外,它采用视觉模型来简化水果检测过程。这项研究的发现表明,HMI可能会显着提高番茄收集机器人的准确性。最后,开发3D模型存在一些困难,因为这项研究包括户外实验。
在粮食作物中增强了营养成分,这种蛋白质和碳水化合物含量的增加也可以以有效和经济的方式改善营养不良。金米是β-胡萝卜素含量增加的重要例子。这项技术也有助于食品加工,其中有一个“ Flavr-Savr”西红柿的例子。GM食品不仅限于植物,而转基因鱼是一项成就之一,目的是增加生长激素的产生,从而导致生长和体重增加。GM食品通过粘膜免疫可作为口服疫苗,产生抗体。正在研究几种农作物(例如大豆,玉米,土豆和大米)是可食用疫苗的可能载体,可以应对各种感染,例如狂犬病病毒,B型病毒肝炎,大肠杆菌大肠杆菌毒素和幽门螺杆菌细菌。他们有害吗?a
其他交易的活动农业生产虽然受到不利天气条件的挑战,但在2023年的前六个月中增加了。蔬菜和水果作物的产量增加了15%,由辣椒,百里香,哈密瓜和俄克拉荷马州。增加的产量被西红柿,生菜,茄子,西瓜和热胡椒的下降所抵消。根源作物的增加是由地瓜引起的,反对山药产量下降。牛奶的产量增加了2.7%,并随着群量增加而辅助。由于萨尔加斯(Sargassum)海藻和历史过度捕捞涌入的稀缺,鱼类着陆点下降了。鸡的生产受益于增强的经济活动,到2023年5月底增长了3.5%。在一年中的前五个月中,总体肉类生产(不包括鸡蛋和鱼)增长了2.9%。