1162 편의 논문
이 연구는 수수-대두 간작이 *Bacillus* 및 *Pseudomonas*와 같은 유익한 속을 풍부하게 하여 근권 세균 군집을 재구성함으로써 대두의 내염성을 향상시키고, 이를 통해 염해 토양 미세환경을 최적화하며 산화 스트레스를 완화한다는 것을 입증한다.
본 연구는 1D-CNN과 SMOTE를 근적외선(NIR) 분광법과 결합한 딥러닝 프레임워크가 태국 북부 지역의 토양 유기물과 총 탄소를 정확하고 신속하게 분류할 수 있음을 입증하며, 이는 정밀 농업 및 지속 가능한 토지 관리를 위한 기존의 실험실 방식에 대한 비파괴적이고 고성능인 대안을 제공한다.
본 연구는 토마토 잎의 색소 및 영양 성분을 비파괴적으로 예측하기 위해 시료 분할, 스펙트럼 전처리, 특징 선택 및 머신러닝 모델의 최적 조합을 식별하고자 하이퍼스펙트럴 이미징 워크플로를 체계적으로 평가하였으며, 질소 관련 형질은 CNN을 사용하여 신뢰성 있게 예측된 반면 엽록소 예측은 제한적이었고 워크플로 최적화는 특정 대상 형질에 맞춤화되어야 한다는 점을 밝혔다.
본 연구는 구연산 매개 마이크로파 추출법(CAM-MAE)이 강력한 항당뇨 및 항산Oxidative 활성을 가진 병풀(Centella asiatica)로부터 고순도, 고분자량 다당류를 신속하게 얻어냄으로써 기존의 가열 방식보다 성능이 현저히 우수함을 입증한다.
이 비판적 검토는 농림복합경영(agroforestry)과 레인포레스트레이션(rainforestation)이 열대 지역의 산림 벌채 압력을 줄이기 위한 상호 대체적인 전략이 아닌 상호 보완적인 전략이라고 주장하며, 이들의 성공은 온전한 산림 보호 및 자연 재생을 우선시하는 경관 위계와 맥락에 맞는 실행, 토지 소유권 보장, 그리고 강력한 모니터링에 달려 있음을 강조한다.
본 연구는 고해상도 실험실 분광법에서 현장 적용 가능한 로봇 LiDAR 시스템으로 전환되는 머신러닝 기반 프레임워크를 제시하며, 이를 통해 환경 제어 농업의 자동 관수를 위한 암면 무토양 배지 내 부피 함수율의 비접촉식 고정밀 추정을 성공적으로 달성하였다.
본 연구는 카르복시메틸 셀룰로오스, 나노키토산, 그리고 녹색 포멜로 에센셜 오일로 구성된 새로운 저용량 레스베라트롤 함유 바이오나노복합체 코팅이 중량 감소를 줄이고, 경도를 유지하며, 저장 기간 동안 방향성 화합물을 보존함으로써 냉장 저장 중 신선한 버섯의 유통 기한을 효과적으로 연장하고 품질을 유지한다는 것을 입증한다.
본 연구는 콩고민주공화국에서 소비되는 *Rhynchophorus phoenicis* 및 *Oryctes rhinoceros* 유충의 영양적 및 생리활성 특성을 규명하며, 이들의 풍부한 미네랄 프로필, 식물성 화학 성분의 다양성, 그리고 강력한 항산화 활성을 밝힘으로써 사하라 이남 아프리카의 식량 불안정과 산화 스트레스를 해결하기 위한 기능성 식품 전략에 이들을 통합하기 위한 과학적 근거를 제시한다.
이 체계적 문헌 고찰은 가뭄에 강한 대두 유전자형을 개발하기 위한 생리적, 유전적, 사회경제적 전략에 관한 전 세계적 근거를 종합하여 주요 분자 기작과 육종 기술을 식별하는 동시에, 탄자니아의 대두 생산성과 기후 회복력을 높이기 위한 핵심적인 공백과 맞춤형 로드맵을 강조한다.
이 논문은 정밀 농업에서 자동화된 결절 탐지 및 생물학적 질소 고정 평가를 위한 딥러닝 모델 개발을 촉진하기 위해 설계된, 49,210개의 바운딩 박스와 1,701개의 주석 처리된 콩 뿌리 및 분리된 결절 이미지를 포함하는 FAIR 준수 데이터셋인 SoyNodules를 소개한다.