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谷物作物中的铁生物风化：最近的进度和前景
抽象的微量营养素营养不良是发展中国家人类疾病的主要原因之一。铁（Fe）是一种重要的微量营养素，因为它在人类代谢（例如免疫系统和能量生产）中使用。估计表明，全球人口占30％以上的人口不足，对婴儿和孕妇构成了特定威胁。植物已经适应了各种策略，用于吸收，运输，积累和储存组织和器官中的FE，后来可以被人类消费。生物强化是指植物可食代部分中的小质营浓度的增加，并了解植物中Fe积累的途径。常规的植物育种，转基因，农艺干预措施和微生物介导的生物体现都是解决FE缺乏的潜在方法。本评论文章对谷物作物中的Fe BioFortification的关键评估进行了严格评估。它涵盖了对FE的整体存在，在人类和植物环境中的重要性以及在FE吸收，运输，累积，积累和存储植物零件中使用的各种策略的深入分析。此外，本文探讨了FE的生物利用度，并研究了生物化的策略，并特别强调了传统方法和近期旨在增强粮食作物中FE含量的分类。鉴于FE对人类生命的重要性，适当的生物强化策略可以更好地消除隐藏的饥饿而不是人为的补充。
富含不同聚合纯度含量的谷物基础食物的质量特征：评论
摘要：全身性红斑狼疮（SLE）是一种多因素自身免疫性疾病，其特征是自免疫耐受性崩溃和自身抗体的产生，导致免疫复合物沉积并触发炎症和免疫介导的损害。SLE发病机理涉及遗传倾向和环境因素的组合。临床表现是可变的，这使得早期诊断具有挑战性。属于伴侣系统的热休克蛋白（HSP）与免疫系统相互作用，充当促炎性因子，自身抗原以及免疫耐受性启动子。一些HSP的水平增加，并且对它们的自身抗体产生与SLE发作和进展相关。这些自身抗体的产生归因于分子模仿，该分子模仿发生在病毒和细菌感染上，因为它们是进化性高度保守的。肠道菌群营养不良与SLE的发生和严重程度有关。许多发现表明，共生细菌的蛋白质和代谢产物可以模仿自身抗原，从而诱导自身免疫性，这是由于分子模拟的。在这里，我们提出，人类HSP与肠道分子细菌之间的共享表位会导致与人分子交叉反应的抗HSP自身抗体的产生，从而导致SLE发病机理。因此，应协调研究伴侣系统，肠道菌群营养不良和分子模仿的参与。
使用机器学习谷物的作物产量预测
农业是印度金融福祉的主要贡献者。但是，人口增长和气候变化等挑战会影响作物产量。机器学习对于作物预测和决策至关重要，根据我们的分析，有助于选择农作物并优化农作物实践，最常用的特征是湿度，温度，土壤类型，降雨，降雨，pH，面积，生产和应用算法是决策树，决策树，支持矢量机（SVM），随机森林和梯度培养。此预测有助于根据天气条件确定最佳的谷物作物。近年来，农民面临着降雨量降低和土壤质量差的问题，导致农作物失败。cision养殖有助于使作物管理适应不断变化的环境条件，从而使智能耕作发展。该研究旨在帮助人们种植高产谷物作物，计划其活动，并找到解决农业挑战的解决方案。
B.C.森林碳偏移协议 2023 PSO气候变化责任报告 2023 PSO气候变化责任报告 Nirmatrelvir/Ritonavir（Paxlovid）5天治疗包处方 PSO气候变化问责制报告 里士满学区 在森林碳偏移项目中证明添加性的指南 2023年不列颠哥伦比亚省气候进度报告 成为碳中性-B.C。的省级公共部门 2023 PSO气候变化责任报告 中央公立学校（SD23）2023 PSO气候变化问责制报告 Ghgenius 5.02b用户指南谷物乙醇 洪水碎片管理秘书处（FDMS） 信息隐私与安全版本3.6 2024-09-19 BC指导文件 2023气候变化问责制报告 TSBC EPR计划和批准信2024 意图纸：碳捕获和存储 湖采样器 - 2024年秋季
sfu已开发了5年的PSO气候变化问责报告报告，该报告的2023年1月1日至2023年12月31日，总结了我们的温室气体（GHG）排放概况，以达到零排放的总偏移，我们在2023年取得了净净排放，我们在2023年所取得的措施使我们的GHG成分和我们的GHG零食和我们的计划降低了2024和2024的成分。（SEMP）在所有校园内都采取行动在新旧建筑中实施。该计划支持大学能源利用政策（GP 43），而2023年，西蒙·弗雷泽大学（Simon Fraser University's（SFU）的GHG总排放量为10,382 TCO2E，比2007年基线降低了46％。这些排放包括894 TCO2E，原因是制冷剂泄漏以及226 TCO2E的常规制冷剂补充剂。不包括制冷剂部分，SFU的排放量为9,262 TCO2E，表明与前几年相比，持续下降趋势。2023年实现的排放减少是我们继续努力优化能源消耗和过渡到可再生能源的结果。ke y里程碑和2 023中采取的行动，以最大程度地减少排放inc
在波兰农业条件下建模的谷物作物生产中的温室气和氨排放：一个例子春季大麦
摘要：基于统计数据的分析，计算了2010 - 2020年波兰大麦的平均面积和大麦的平均收率。大麦是波兰种植的最重要的谷物之一。在这些年中，其栽培面积平均占920,595公顷，平均产量为3.66 mg∙ha -1。大麦是一种谷物，主要是春季谷物。这些年中春季物种下的平均面积占该谷物总面积的95％（875,771公顷），春季品种的平均产量为3.60 mg∙ha -1。为了估计温室气体（GHG）和氨（NH 3）的排放，分析了所选大麦培养技术的无机肥料的排放源（无机肥料，燃料消耗），通过产量水平有所不同，并开发了变异的模型生产技术以获得预测的产量。计算了单个温室气体（N 2 O，CH 4和CO 2）的排放，并根据每种气体的温室电位（GWP - 全球变暖潜力）进行重新计算，以便能够比较被分析的变体的温室气体排放的总量。耕种技术的温室气体排放量为134.53至136.48 kg CO 2 EQ，1 mg产量。考虑到土壤状况和气候区，使用了更准确的层2方法来估计NH 3排放。矿物质肥料的施用估计的氨排放量为1 mg的收率为0.99 kg至2.35 kg。
谷物自动化和数字农学
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卑诗省的范围摘要公共部门温室气体排放 药物基因组学测试 不列颠哥伦比亚省的旧生长森林 地方政府气候行动计划传统服务报告边界和范围指南 药物基因组学测试 BC指导文件 保护免受住宅单元过热 B.C.森林碳偏移协议 2023 PSO气候变化责任报告 2023 PSO气候变化责任报告 Nirmatrelvir/Ritonavir（Paxlovid）5天治疗包处方 PSO气候变化问责制报告 里士满学区 在森林碳偏移项目中证明添加性的指南 2023年不列颠哥伦比亚省气候进度报告 成为碳中性-B.C。的省级公共部门 2023 PSO气候变化责任报告 中央公立学校（SD23）2023 PSO气候变化问责制报告 Ghgenius 5.02b用户指南谷物乙醇 洪水碎片管理秘书处（FDMS） 信息隐私与安全版本3.6 2024-09-19 BC指导文件 2023气候变化问责制报告 TSBC EPR计划和批准信2024 意图纸：碳捕获和存储 湖采样器 - 2024年秋季
PGX探讨了个体的基因如何影响他们对药物的反应方式。一个人从父母那里继承了基因。基因就像说明身体如何成长，发展和功能的指示。就像有一些基因确定眼睛颜色和血型一样，也有一些基因告诉人体如何对药物反应。有时这些基因的差异会导致某些药物的工作速度或缓慢的速度或可能导致患者具有更多（或更少）的副作用的差异。PGX测试探讨了个体的基因如何影响其对药物的反应。PGX测试有可能帮助患者和提供者选择最有可能起作用并限制副作用的药物，并减少对找到合适药物的试验方法的需求。
将大麦谷物提取物作为碳钢
从不同温度下，大麦种子提取物对1M盐酸在1M盐酸中腐蚀的作用是从它们作为绿色抑制剂在清洁和降水过程中的潜在用途的角度研究的。使用50％乙醇/水（VOL）溶液进行提取。使用了两种提取方法：浸泡和超声。通过通过电化学方法（Potentiodynalicallization（Tafel曲线）和电化学耐药性光谱）研究吸附和腐蚀过程来研究抑制剂的抑制作用机制。研究结果没有表明提取方法对抑制行为没有影响，抑制作用作为浓度的函数显示，抑制效率的抑制效率显着提高到浓度为400 ppm，然后在这两种方法中都与其无关。然而，浸泡方法的抑制效率在800 ppm时（87.01％，而超声方法为80％）。对该提取物的抑制机制的研究表明化学吸附的可能性。抑制活性随温度增加。抑制活性随温度增加。
目录 - 谷物，普渡大学
摘要过去几十年见证了各种机器学习模型的惊人预测能力，但通常的假设是这些模型被部署在良性环境中。尽管取得了很多进展，但在攻击下许多机器学习模型的鲁棒性仍未得到探索。在这次演讲中，我将介绍有关数据中毒攻击的工作，旨在通过向培训集中注入恶意或误导性数据（即对对抗性样本）来操纵机器学习模型的行为。我将介绍我们开发的方法，以系统地创建对抗性样本，这些样本可能会使模型的原始目标偏向一系列机器学习任务，包括结果解释，公平的机器学习，Next-ISEM建议和知识图嵌入。对我们设计攻击的实验和理论分析为机器学习模型的脆弱性提供了宝贵的见解，并可以为更安全和可靠的机器学习系统的开发提供信息。
Arimax模型，以预测巴西半干旱地区降雨不稳定性下的谷物产量
摘要 - Ceará的状态在巴西半干旱地区的大部分地区。最初，该研究将CEARá的年降雨分为6个时期：非常多雨，多雨，正常，正常干旱，干旱和干旱。此细分基于1901年至2020年之间的年度降雨量。研究估计该期间该州的年降雨量的平均降雨量和不稳定，以及估计降雨分割的时期的平均降雨量和降雨量。随后，研究开发了针对收获区域，收益率，生产价值和平均年平均谷物价格（在1947年至2020年）（可用年份）之间的预测模型。进行这些预测，研究使用了Arimax模型，该模型是盒子模型的扩展，并添加了外源变量。假设该变量会影响这些预测，则模型中包含的外源变量是1947年至2020年之间观察到的年降雨量。结果表明，该州的降雨量具有很高的不稳定性，并且从统计的角度来看，调整后的模型被证明是简约而强大的。