本文探讨了人工智能 (AI) 在食品科学和技术中的整合,强调了其最先进的应用和相关挑战。人工智能正在重塑各个领域,包括食品质量控制、供应链优化、安全监控和产品开发。机器学习、预测分析和计算机视觉等创新技术正在被部署,以提高食品安全和质量、简化供应链和优化农业实践。值得注意的应用包括实时监测环境条件、微生物检测和个性化营养建议。然而,在食品技术中采用人工智能并非没有障碍。对数据隐私的担忧、人工智能算法中的潜在偏见、监管挑战以及劳动力的技能差距对实施构成了重大障碍。此外,人工智能技术对环境的影响需要仔细考虑以确保可持续的实践。使用人工智能的组织必须应对复杂的数据安全和隐私挑战,尤其是在 GDPR 等法规的背景下。解决这些挑战需要采取多方面的方法,包括旨在保护个人数据的技术、政策和实践。组织可以更好地确保遵守数据保护法,同时在其 AI 计划中培养信任和问责制。本文强调了技术人员、食品科学家和政策制定者之间的合作对于有效应对这些挑战的重要性。通过利用 AI 的功能,同时确保合乎道德和负责任的做法,食品行业可以提高其弹性、效率和可持续性。最终,AI 的持续发展有望改善全球食品领域的食品安全、质量和整体公共卫生结果。关键词:AI;人工智能;食品科学与技术;微生物学;生物技术
由于人口对新鲜食品和食品安全的需求增加,当前食品系统的不可持续性引起了全世界的粮食安全问题。不安全的食物事件导致贫困和经济损失的高风险。这包括从农场生产到消费者的可持续食品系统过程中的食物浪费,安全和安全。需要在可持续食品系统中实施快速的可追溯性系统,例如射频识别(RFID),以确保食品质量和安全性,满足客户需求并实现可持续发展目标(SDGS):1 - 贫困,2-零饥饿和2030年目标的13个气候行动。研究目标是探索影响射电频率识别(RFID)(RFID)的因素。该研究采用了脚趾(技术 - 组织 - 环境)框架,以探索影响食品供应链中RFID采用的因素。该研究利用系统文献综述来检查影响食品供应链中RFID的脚趾因素。结果表明,技术(复杂性,成本和安全性),组织(技术技能和管理支持)以及环境(维护和支持,IT政策和法规)是影响RFID在可持续食品系统行业中采用的主要因素。该研究建议打算采用RFID的组织分配足够的资源,并准备克服RFID采用外部挑战。该研究得出结论,技术因素,组织因素和环境因素是食品供应链中RFID采用的重要因素。但是,需要进一步的经验研究来克服基于二级数据和便利抽样的系统文献综述的挑战。
随着世界人口不断增长,农业对未来粮食供应的需求将成为农业界面临的最大挑战之一。换句话说,农业对于实现粮食安全至关重要。化肥和农药已成为植物生产的必需品,以满足人口的快速增长以及随之而来的营养需求的增加。然而,这些肥料/农药的滥用和滥用造成了许多问题,并对当今许多国家的农业生产产生了负面影响。此外,由于工业和农业的快速发展以及人口增长带来的人类压力破坏了自然生态系统,化肥、农药和重金属造成的土壤污染对环境和粮食安全构成了威胁。重金属污染也对生态系统和人类构成许多风险,影响食物链的安全、食品质量和利用土地进行农业生产的能力,进而影响粮食安全。为了应对这一挑战,需要投入大量精力关注土壤生物系统和整个农业生态系统,以便更好地了解控制农业用地可持续性的土壤、植物和微生物之间的复杂过程和相互作用。植物相关微生物在溶解矿物基质方面起着关键作用,有助于从主要矿物质中释放关键营养物质,并使土壤中提供必需的植物元素,从而提高作物生产力(Etesami 和 Adl,2020 年)。此外,这些有益微生物还参与生态系统中有机和无机化合物的降解和/或解毒(生物修复)(Etesami,2018 年)。因此,将这种植物微生物组引入农业是一种有效的方法,因为它具有长期和环境有利的机制,可以促进植物生长并保持植物健康和质量。近年来,低成本和环境友好的农业实践受到越来越多的关注。
摘要:农业价值链总体上,尤其是食品加工,面临着多层次的挑战(社会、生态、金融)。在欧盟,食品和饮料 (F&B) 是最大的经济部门,其中 99% 以上为中小企业 (SME)。由于缺乏财务灵活性,中小企业在实施和整合流程和资源效率方面通常处于不利地位,从而阻碍了先进加工方法的开发,进而阻碍了高质量产品的生产。此外,根据可持续发展目标 2 和 12,通过可持续农业和粮食生产方法,改善全球粮食和营养安全非常重要。因此,开发不仅经济实惠而且可持续的创新解决方案至关重要。在食品加工链中,干燥是最古老和最常用的加工方法之一,用于保存食品、减少收获后损失并提高食品和营养状况。干燥看似简单,但其实是一个相当复杂的过程,如果不在系统层面进行优化,将导致 (1) 质量严重下降和 (2) 资源浪费。此外,由于大多数食品至少要经过部分干燥,优化这一过程显然有助于改善和优化食品加工链。在此背景下,“智能食品工厂”和“工业 4.0”等概念认识到需要智能加工方法,以促进生产定制的最终产品质量。最近,由于物联网 (IoT)、云计算和人工智能 (AI) 等方法,信息和通信技术领域取得了重大进步,从而推动了餐饮业数字化的快速发展。研究表明,模糊逻辑和人工神经网络等人工智能方法是解决干燥过程中问题的有用工具。此外,机器学习模型与人工智能方法的结合还可以实现干燥系统的实时优化和控制。为此,本研究旨在深入回顾对流干燥过程中集成的人工智能应用的现状,并为智能干燥系统的发展提供未来展望,同时提高食品质量、能源和资源效率。
•审查USDA所有保护计划的实施; •审查USDA在2018年《农业改善法》中对保护合规规定的实施; •审查自然资源保护服务(NRCS)的预算和计划活动,包括确保足够的人员和人员需求的努力; •审查环境保护署(EPA)的监管活动以及此类活动如何影响农业生产率,包括根据《清洁水法》(CWA)(CWA)和《清洁空气法》(CAA)(CAA)的法规; •审查影响农业的EPA赠款计划活动; •审查根据《濒危物种法》(ESA)或该法案对农业生产者的任何拟议立法更改进行的监管活动的影响; •回顾政府对农作物保护工具的监管活动对美国农业生产的影响; •审查证券交易委员会的监管活动,特别是为投资者增强和标准化与气候相关的披露的规则,以及此类活动如何影响农业生产者; •在联合国气候变化会议下审查正在进行的讨论和对美国农业的潜在后果; •审查EPA对《联邦杀虫剂》,《杀菌剂》和《啮齿动物法案》(FIFRA)的实施,《 2022年农药注册改进法》(PRIA V)以及《食品质量保护法》(FQPA); •审查EPA对动物喂养操作的调节; •审查总每日负荷策略和对生产农业的影响。联邦作物保险,商品政策和风险管理:•查看美国农业部在气候智能商品试点计划下的活动的实施,分发和评估; •审查美国农业部对通过《降低通货膨胀法》提供的部门保护计划提供的资金; •审查USDA为改善土壤健康的努力,包括在土壤中对PFA进行修复。
短食品供应链:关键概念、好处、风险、欧盟支持、罗马尼亚模式、发展战略 Florin PUIU、Adrian TUREK-RAHOVEANU 布加勒斯特农学与兽医学大学,59 Marasti Boulevard,1 区,011464,布加勒斯特,罗马尼亚,电话:+40213182564,传真:+40213182888,电子邮件:florin.puiu@gmail.com;turek.adrian@managusamv.ro 通讯作者:turek.adrian@managusamv.ro 摘要 短食品供应链是传统食品分销系统的替代渠道。创建可行的食品供应链是当今社会面临的挑战。本文探讨了短食品供应链的概念、其出现以及对当地经济、可持续性和消费者行为的影响。通过回顾文献和理论框架,本文阐明了短供应链带来的好处和挑战,包括提高食品质量、减少碳足迹和提高社区恢复力。此外,本文还分析了欧盟农村发展政策,并强调了消费者对短食品供应链未来发展方向的认识的重要性。关键词:短食品供应链、当地经济、分销系统引言“短食品供应链”的概念设想了一种食品分销模式,其中生产者和消费者在少数中介机构的帮助下直接互动。这些链条可能包括当地市场、直接向消费者销售产品的农场、农业合作社或其他避免传统分销渠道的商业形式[3, 9]。随着人们对食品可持续性和推广当地和区域产品的兴趣日益浓厚,短食品供应链的概念最近开始在农业和食品领域使用[8, 27]。这一术语在农业和食品研究人员、从业人员以及关于食品生产和分销方式的公开讨论中越来越受欢迎 [28]。尽管从生产者到消费者的直接销售早已为人所知并实行,但从透明度和可行性的角度来看,“短食品供应链”的概念以更加连贯的方式描述了这种食品增值程序 [21,4, 16, 26]。
课程名称:蔬菜生产的最新趋势 课程代码:VSC 601 学分:(3+0) 为什么要选这门课程? 印度是世界第二大蔬菜生产国,仅次于中国。最具挑战性的任务是确保为不断增长的人口提供持续且足够的蔬菜。城市人口正在大幅增加;这种增长伴随着饮食习惯的改变和对食品质量的日益关注。这里的食品质量是指食品中营养的最佳水平以及蔬菜生产中使用的化学(农药/肥料)残留量的最小化。蔬菜季节性强,易腐烂,也是资本和劳动力密集型的,在处理和运输时需要小心。环境压力(气候变化)以及水和土地资源短缺是困扰生产的主要制约因素。尽管科学和信息技术的进步带来了更加舒适的全球联系,但这些进步也导致了生产实践的变化。因此,蔬菜科学的学生需要了解蔬菜作物生产技术及其管理的最新趋势。课程目标 跟上蔬菜作物生产技术的最新发展和趋势。课程结构如下:编号 模块编号 单元 1. 蔬菜生产的最新趋势 1. 茄科作物 2. 油菜作物 3. 秋葵、洋葱、豌豆和豆类、苋菜和鼓槌菜。 4. 块根作物和葫芦科植物 5. 块茎作物 理论 蔬菜种植的现状和前景;营养、抗氧化和药用价值;气候和土壤是蔬菜生产的关键因素;品种的选择;高科技苗圃管理;水和杂草管理的现代概念;化学品和生长调节剂对生长、产量和品质的生理基础的影响;有机肥、无机肥料、微量营养素和生物肥料的作用;基因型对低和高营养管理的反应,营养缺陷/紊乱及纠正方法;不同的种植制度;覆盖;蔬菜的保护性栽培、集装箱栽培
1 德国莱比锡亥姆霍兹环境研究中心 – UFZ,环境化学品研究科,2 德国莱比锡大学医学院,3 挪威公共卫生研究所 – NIPH,化学毒理学系,挪威奥斯陆,4 德国杜塞尔多夫莱布尼茨环境医学研究所 IUF,5 德国杜塞尔多夫 DNTOX GmbH,6 瑞士巴塞尔大学应用人体毒理学中心,瑞士巴塞尔,7 瑞典乌普萨拉大学生物系,8 芬兰赫尔辛基欧洲化学品管理局 (ECHA),9 德国柏林德国联邦风险评估研究所 (BfR),10 波尔多大学国立卫生与医学研究院 (INSERM),罕见疾病:遗传和代谢(MRGM),法国佩萨克,11 奥斯陆大学,药理学和药物生物科学系,药学系,挪威奥斯陆,12 荷兰国家公共卫生与环境研究所(RIVM),健康保护中心,荷兰比尔特霍芬,13 伯明翰大学,环境研究与正义中心,英国伯明翰,14 挪威生命科学大学(NMBU),兽医学院,挪威奥斯特,15 格但斯克大学,环境化学信息学实验室,波兰格但斯克,16 汉诺威兽医大学,基金会,食品质量与食品安全研究所,德国汉诺威,17 康斯坦茨大学,体外毒理学和生物医学/CAAT-Europe,德国康斯坦茨,18 AIT 奥地利技术研究所有限公司,分子诊断能力单位,健康与生物资源中心,奥地利维也纳, 19 多瑙河私立大学,牙科和医学院,医学系,克雷姆斯,奥地利, 20 乌普萨拉大学和生命科学实验室,药物生物科学系,瑞典乌普萨拉, 21 卡洛斯三世健康研究所 (ISCIII),国家环境卫生中心 (CNSA),环境毒理学单位,马亚达洪达,西班牙
光学生物传感器具有直接、实时和无标记生物分子检测的巨大优势。因此,由于它们具有高特异性和灵敏度、紧凑性和成本效益,因此已广泛应用于医疗保健、食品质量控制和药物发现领域。[1,2] 表面等离子体共振 (SPR) 技术一直是终端用户中占主导地位的技术,目前在光学生物传感器市场中占有最大份额。在传统的 SPR 系统中,来自薄金膜的高度受限等离子体场用于通过可见光折射测量来监测生物识别事件(即生物受体和目标分析物结合后引起的折射率变化)。[3] 同时,中红外 (mid-IR) 光谱在研究发展中引起了广泛关注,因为它显示出对生物分析物的联合分子特异性识别和定量的有希望的机会。中红外窗口范围在 2 至 20 µ m 之间,具有分子独特的振动吸收带,可通过光吸收进行特异性探测。[4,5] 因此,中红外光谱测量可以揭示生物分析物的分子指纹,提供有关其分子成分和结构组成的信息。然而,主要的挑战仍然在于克服 µ m 级红外波长和 nm 级生物分子之间的弱光学相互作用。表面增强红外吸收 (SEIRA) 光谱法已被提出通过采用支持高度亚波长表面结合光学模式的纳米结构超表面来克服较弱的光分子相互作用。[6] 最成熟的 SEIRA 平台基于支持局部 SPR (LSPR) 的金纳米结构,已证明生物分子检测(例如蛋白质和 DNA)可将 SEIRA 信号增强 10 到 100 倍。 [7–10] 尽管最近的 SEIRA 发展获得了更好的光学灵敏度(例如,采用金属-绝缘体-金属结构的完美吸收体设计),[11,12] 但金属基超表面由于缺乏光谱选择性和相对较差的红外场限制(典型衰减长度 ≈ 10 2 d )而受到限制。[13]
这项研究的目的是评估从香蕉(Musa paradisiaca L.)和甜橙(柑橘Sinensis l.)果皮中的水提取物中生物合成的银纳米颗粒(AGNPS)生物合成的抗菌活性。使用特定量的香蕉和橙皮提取物以及Agno 3作为前体,成功地将Agnps成功地生物合成。AGNP溶液中明显的颜色变化,在24小时后从黄色转移到深棕色,是AGNP形成的初始指标。uv-vis分光光度计和粉末XRD吸收光谱均用于香蕉皮 - agnps(bpagnps)和橙皮 - agnps(opagnps)均表现出明显的峰,证实了AGNP的存在。此外,FTIR光谱表明存在有助于AGNP合成的酚类化合物。sem和DLS分析表明,两种类型的AGNP的球形均为球形,平均粒径小于100 nm。此外,发现在这项研究中检查的香蕉,橙色和木瓜的果实样品被塞里芽孢杆菌,金黄色葡萄球菌,大肠杆菌和烟曲霉污染,它们使用MALDI-TOF MS进行了分离和鉴定。这项研究还确定了尼日尔,A。Alterata,P。digitatum和F. oxysporum的感染是该地区水果变质的主要因素。均表现出显着的抗菌活性,尤其是针对土壤传播的病原体。A。faecalis和M. morganii(以30 µg/ml的抗氯霉素抗性),以及某些水果变质真菌,例如digitatum和F. oxysporum和F. oxysporum(对2%酮酮的抵抗),以前曾经在研究过,以前曾经研究过,以前曾经在研究过。均表现出显着的抗菌活性,尤其是针对土壤传播的病原体。A。faecalis和M. morganii(以30 µg/ml的抗氯霉素抗性),以及某些水果变质真菌,例如digitatum和F. oxysporum和F. oxysporum(对2%酮酮的抵抗),以前曾经在研究过,以前曾经研究过,以前曾经在研究过。因此,生物型AGNP显示出有效的抗菌剂在医疗环境中应用以及保存食品质量和安全性。