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水試所推漁業永續 漁具網目擴大助小魚蝦穿越
水產試驗所於宜蘭灣進行底拖網漁具試驗,發現將網目由2公分擴大至4公分,仍可留住主要經濟魚種,並讓體型較小或細長的小魚蝦穿越逃逸。研究結合水下影像觀測漁獲生物活動情形,作為降低非目標物種捕獲及推動漁業資源永續管理的參考。
全國首例!高雄廢耕鳳梨田變身碳匯森林 30年創420噸碳權
高雄市農業局將大寮區1.12公頃廢耕鳳梨田轉為造林碳匯基地,栽植1350株台灣原生相思樹,兼顧減碳、防火、生態復育與土地活化,預估30年可累積約420噸二氧化碳當量減量額度。
基於YOLOv8之細菌微菌落顯微影像偵測模型設計
美國南伊利諾大學研究團隊針對高解析度顯微影像中細菌微菌落不易辨識的問題,於YOLOv8目標偵測架構下,比較不同主幹網路與特徵融合設計。結果顯示,以EfficientNetV2-S作為主幹網路並搭配YOLOv8原生頸部網路,可兼顧偵測精準度、信賴度穩定性與推論效率,具高通量顯微篩檢應用潛力。
研究發現啤酒花與大麻可能共享性別決定基因區域
愛爾蘭都柏林大學學院研究團隊發現,大麻性別表現可能受到X染色體上一段特定DNA區域控制,該區域稱為Monoecy1,包含三個緊密連結的基因,可能共同影響雄性、雌性或雌雄共同株發育。研究也在啤酒花X染色體對應區域發現相同關鍵基因,顯示兩種植物可能共享性別決定機制,可作為作物育種與性別管理之參考。
微生物代謝物混合物可望應對抗性雜草
美國生物農藥公司Invasive Species Corporation(ISC)研究團隊正開發以微生物代謝物混合物為基礎的生物除草劑,以因應嘉磷塞抗性等多重抗性雜草問題。該技術透過演算法輔助篩選天然微生物,並利用其代謝物組合,尋找不同於傳統化學除草劑的新作用機制,可作為抗性雜草管理參考。
研究揭示水稻田氮氣排放主要來自土壤而非肥料
中國科學院土壤研究所研究團隊透過氮-15同位素示蹤法,結合膜進樣質譜(MIMS)原位監測技術發現,淹水稻田釋放的氮氣中, 約72%至75%來自於土壤有機氮,而非當季施用的氮肥。研究指出,施肥可能促進土壤有機氮礦化,間接增加氮氣損失,可作為水稻田施肥管理與減少氮損失之參考。
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利用人工智慧語言模型加速作物種子性狀研究
2024/08/14
全球領先的農業技術公司之一先正達種子(Syngenta Seeds) 今天宣布與人工智慧公司InstaDeep 合作,將先正達的專有性狀研發能力與InstaDeep 的大語言模型(LLM) 平台結合起來,加快開發為農民提供解決方案的作物性狀。
國際
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日本產學合作共同研發設施園藝專用小型裝置-m-DAC®
2024/08/13
日本高齡化問題伴隨而來的勞動力短缺,直接導致農作物產量減少,加上全球暖化大幅影響農業總體運作,農民需要採取以永續農業為目標並減少對環境影響的措施。
國際
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日本智慧農業之風-以自然為本的農業數位先端技術
2024/08/11
氣候變遷的加劇,讓過去農民大多憑直覺或依循前例等模式逐漸失靈,特別是在作物生長階段。
國際
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日本IIJ與千葉縣智慧農業稻作IoT與無線技術的先期驗證
2024/08/09
本網路服務公司IIJ(Internet Initiative Japan Inc.)自2017年參與政府推動智慧農業計畫,應用IoT與無線網路技術,執行農事現場生產管理最佳化作業,並改善因繁瑣農事作業所造成的人力負擔問題,以更精準的方式來提升農作物生產效率。目前,IIJ已協助日本全國從北海道、至南邊的宮崎縣等50家以上農業法人與相關自治團體導入相關設備。
國際
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水資源、數據與和平之間的聯繫
2024/07/27
聯合國糧食及農業組織開發了WaPOR,透過數據來觀測水資源,以減少紛爭,並成為指導農技和重建計畫的依據。
國際
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透過自動化影像分析節省農業勞動力
2024/07/16
由日本國家農業與食品研究組織(NARO)研究團隊開發了一個農業灌溉水路等的磨耗調査程式,以大幅地減少調査的工作量。這個程式透過自動化圖像分析,將之前的手動分析工作大幅地減少。研究結果減少了農業灌溉水路的磨耗調査工作量,提高了調査的效率。使用深度學習自動化圖像分析的方法也可以應用於其他領域,對於自動化圖像分析在農業領域影做出貢獻。
國際
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應用數位化支援農業永續經營-日本NTT的農事管理服務
2024/07/13
日本NTT農業科技公司2024年初推出「Digital Farmer」農事管理服務系統。這項服務系統主攻設施園藝的數位化和資料管理,期望藉此增進生產效率,並打造長期穩定的農業經營環境。
國際
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利用運算進行玉米冠層3D建模
2024/07/10
研究由中國科學院提供,本研究利用計算智慧(CI)技術建立3D玉米冠層模型,以克服密植作物內部遮蔽和資源競爭的挑戰。研究團隊開發了一種基於CI的3D玉米冠層建模方法,重點在於可視化和驗證不同種植密度和品種下玉米冠層的結構。為農作物3D模型建造精確性做出貢獻。
國際
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以AI學習模型驗證氣候變遷下對水稻產量的影響
2024/07/08
研究團隊由普渡大學、康乃爾大學和戴爾·邦柏斯國家水稻研究中心的研究人員組成,開發了一個預測模型,使用機器學習算法預測氣候變遷對水稻產量的影響。團隊開發的新品種擴大了美國水稻的基因庫,同時也融入了特定的、有針對性的性狀。這項研究強調了這些公共育種計畫的歷史性和持續貢獻的重要性。
國際
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作物根表型研究:從影像自動估算長度
2024/07/05
以色列內蓋夫本-古里安大學(Ben-Gurion University of the Negev)團隊利用卷積神經網路模型,自動根長度估算技術可以在現場拍攝的影像中分析根系特徵,例如根系的長度、寬度和形狀。這些方法可以提供即時監控根系生長資訊來支持未來精準農業發展。
國際
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日本農業自動化機器人的未來與現況發展趨勢
2024/07/03
本久保田農機製造商等企業正致力於開發可遠距監控的自動化農機,以及集成智慧型手臂技術的農業機械,這些技術旨在提高效率並解決人力短缺問題。北海道大學與NTT通訊團隊合作,進行遠端操作和監控技術的研發與驗證,期望通過這些創新技術推動農業向更高效能和自動化方向發展。
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運用機器學習以節省大量農業用水
2024/06/18
美國加州種植許多作物,但隨著氣候變遷和過度抽取地下水,對農業用水造成壓力,加州大學研究員利用大數據和機器學習提出更改灌溉方式可以在不更換作物和休耕下節省大量農業用水。
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