Integrating postharvest quality assessment and deep learning to identify the optimal harvest maturity stage of apricot fruit
本研究は、収穫後の品質保持において優れたステージ3をアンズの最適な収穫成熟度として特定し、収穫の意思決定を向上させるために、RGB画像を用いて成熟段階を迅速かつ非破壊的に分類する軽量なディープラーニングモデルを開発した。
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本研究は、収穫後の品質保持において優れたステージ3をアンズの最適な収穫成熟度として特定し、収穫の意思決定を向上させるために、RGB画像を用いて成熟段階を迅速かつ非破壊的に分類する軽量なディープラーニングモデルを開発した。
本研究は、ブラジルの4都市における建設・解体廃棄物のリサイクル品を土壌リモミネラライザーとしての可能性を評価しており、その化学組成は農業利用を支持するものである一方で、地域間および地域内における顕著な組成の変動は、その適合性の慎重な評価を必要とするものであると結論付けている。
本研究は、中性熱中性子放射化分析(NAA)および誘導結合プラズマ質量分析法(ICP-MS)による元素指紋特性解析と機械学習アルゴリズムを組み合わせることで、ブラジルのセラード・テロワール由来の牛肉の認証において100%の精度を達成できることを実証している。
本研究は、イランにおける牛ブルセラ症診断のための国内生産による間接ELISAキットを評価したものであり、当該キットは、従来のローズ・ベンガル・プレート試験を特異性において上回る一方で、確定診断のための血清学的および分子生物学的手法と優れた一致度を示しており、極めて高い感度、特異性、および費用対効果を備えた代替手段であると結論付けている。
本研究は、パランプールにおける実験室および半野外条件下での茶の害虫である*Oligonychus coffeae*の形態計測、発生生物学、および年間のライフサイクルを特徴付け、世代時間の有意な差を明らかにし、その個体群動態に影響を与える主要な環境要因として温度と湿度を特定した。
本研究は、インドネシアの都市周辺部における水田転用がもたらす経済および食料安全保障への影響を調査し、主要な推進要因を特定した上で、土地喪失を軽減し2045年までの食料自給を確保するために、農家の受容支払額から導き出された補償ベースの政策的インセンティブを提案するものである。
本研究では、応答曲面法を用いてマイクロ波試料前処理のパラメータを最適化し、タンパク質・脂質・炭水化物の組成が異なる多様な食品マトリックスにおいて、13種類のミネラルの抽出効率を約94%達成する、47.4%のHNO₃と5.8%のH₂O₂からなる統一された酸混合物を特定した。
本研究は、短周期葉菜類の窒素供給量の予測において、播種前の土壌無機態窒素のみに依存するのではなく、根圏の無機態窒素の可用性、物理的に利用可能な土壌有機物画分、および土壌テクスチャを統合することで、予測精度が大幅に向上することを実証している。
エリシタータンパク質HrpNEAを用いた種子処理は、定着、根系構造、窒素代謝、および抗酸化応答を強化することにより、降雨に頼る乾燥しやすい条件下においてトウモロコシの粒重を増加させ、結果として穀粒収量を21.7%有意に向上させた。
本研究は、社会ネットワーク分析を用いてティグレ、オロミア、およびアディスアベバにわたるエチオピアの国内牛取引をマッピングし、その結果、標的を絞った介入のための主要な市場を特定する、小規模世界特性と強い地域的同類性を備えた、疎に結合されたスケールフリーネットワークであることを明らかにしている。