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趨勢快訊
趨勢快訊
2024/11/03
美國田納西大學研究團隊利用基因組和總體基因組數據來預測甘藷的害蟲豐度,並識別出可能增強植物防禦機制的關鍵基因。研究顯示,甘藷在面對粉蝨和象鼻蟲等害蟲時,利用微生物群落的作用來增強其抗性,減少對化學農藥的依賴,這為未來的育種策略提供了新的方向。
2024/11/02
美國賓州州立大學的研究團隊開發一個模型,協助牛奶加工商改善食品安全決策。該模型以牛奶巴氏殺菌等熱處理,評估其對病原性仙人掌桿菌Bacillus cereus群體的潛在風險。研究結果顯示,某些仙人掌桿菌基因型在特定條件下能夠生長,並可能導致食物性疾病的風險上升。該應用程式將可為牛奶加工商食品安全決策提供資訊。
2024/11/01
研究由中國科學院研究團隊開發了一個針對水稻14種NPK(氮、磷、鉀)營養壓力條件的高光譜庫,利用地面高光譜相機收集和分析420張水稻壓力影像。研究中使用的基於變壓器的深度學習網絡SHCFTT能準確識別營養壓力模式,其準確率在93.92%至100%之間,顯著優於支持向量機(SVM)、一維卷積神經網絡(1D-CNN)和三維卷積神經網絡(3D-CNN)模型。這一方法提高了營養壓力檢測的精確性,對作物健康監測和精準農業的決策制定具有重要貢獻。
2024/10/31
越南農業部發布了「2030~2050年農業和農村發展的科技和創意創新策略」行動計畫。該計畫旨在推動農業轉型智慧化,鼓勵國營電信及IT科技企業利用物聯網(IoT)、人工智能(AI)、大數據和區塊鏈等技術,推動越南農業智慧化發展。隨著政策的推動,業者也看好當地市場,並以「農業現代化與永續農業」兩大類為主轉型智慧化。
2024/10/30
由於不同農業機械使用的數據規格不同,造成使用者在作業現場相當大的困擾。因此,在數據規格統一,以及提供使用者做資料管理分析的農事經營服務等需求日益增長。
2024/10/29
TheGreefa 匯集了來自義大利、法國、德國、西班牙、瑞士、波蘭和突尼西亞的研究人員開發更具能源效率和環保的系統來控制溫室內的溫度和濕度,以滿足歐洲的氣候目標和永續農業生產的需求。
2024/10/28
此研究由德國波昂大學研究團隊開發軟體,該軟體能夠根據單一初始影像模擬田間作物的未來生長情況,能夠根據數千張田間實驗的照片,利用學習運算預測作物的未來發展,該軟體能夠從單一的初始影像生成未來的生長圖像,並準確估算如葉面積和產量等參數,此研究成果可幫助農民做出更明智的決策,提升農業的永續性和環保性。
2024/10/27
美國密西西比州立大學研究人員開發出全球首創的棉花品質模組,可以監測環境對這種重要經濟作物的影響。這個模組是GOSSYM應用程式的一部分,GOSSYM可以模擬影響棉花生長和產量的過程。
2024/10/26
英國農業經濟學家研究團隊針對南非西北省農村小規模農場的新研究發現,氣候智慧型農業技術可以提高玉米產量,為農民提供更定期的食物供應,並增加作物種類。氣候智慧農業不僅提高了產量和收入,還改善了土壤健康、環境永續性和糧食安全。
2024/10/25
德國波昂大學研究團隊結合雷射掃描和3D列印技術,創造出一個甜菜3D模型,展示了新技術在 21 世紀作物育種中的應用。這個3D植物模型捕捉了甜菜地上部分的基本特徵,可用於人工智慧輔助作物改良,這些模型可重複使用,適合在田間使用。
2024/10/24
原民常用植物山胡椒天然發芽率大概只有10%,但透過改良場提升發芽率,可以提升到70%左右,再讓種原回歸部落,讓原生地有越來越多的山胡椒樹。透過保種,不只能夠食用,也有保存傳統文化的意義。
2024/10/23
研究由中國科學院研究團隊開發了一個針對水稻14種NPK(氮、磷、鉀)營養壓力條件的高光譜庫,利用地面高光譜相機收集和分析420張水稻壓力影像。研究中使用的基於變壓器的深度學習網絡SHCFTT能準確識別營養壓力模式,其準確率在93.92%至100%之間,顯著優於支持向量機(SVM)、一維卷積神經網絡(1D-CNN)和三維卷積神經網絡(3D-CNN)模型。這一方法提高了營養壓力檢測的精確性,對作物健康監測和精準農業的決策制定具有重要貢獻。

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