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这项在埃塞俄比亚西北部进行的研究表明，虽然商业饲料在雄性尼罗罗非鱼指鱼的生长性能方面表现最高，但一种由当地可用原料制成的农场自制饲料（饲料 4）在实验配方中取得了最佳结果，且显著优于其他本地饲料。
本文提出了一种利用随机森林机器学习模型来优化灌溉调度、实现气候适应型农业的智能物联网框架，该框架实现了97.8%的预测准确率，并与传统方法相比减少了31.7%的用水量。
本研究开发并评估了一种紧凑型真空辅助搅拌脱水机，在70°C、-80 kPa和60 rpm的最佳条件下，该机器将无刺蜂蜂蜜的干燥时间从168小时显著缩短至9小时，同时提高了热效率并降低了生产高质量、稳定性高的蜂蜜的能源成本。
本研究利用校准后的 APSIM 模型表明，尽管未来的气候变化将显著影响乌干达西南地区的玉米-豆类生产力，但通过采用如 Longe 5 等抗逆品种并整合豆科植物，可以在各种气候情景下大幅提高产量并保障粮食安全。
本研究提出了一种用于吉尔吉斯斯坦小麦产量决策支持的可复现可靠性审计与容量受限审查协议，证明了与标准验证方法相比，通过冻结模型路由并策略性地审查高漂移区域，可以显著缓解时空性能退化。
本研究分离并鉴定了来自阿根廷大麻（*Cannabis sativa*）的本土细菌菌株，确定了广义伯克霍尔德氏菌（*Burkholderia* sensu lato）分离株 Rt1* 作为一种具有前景的生物投入剂候选物，与对照组相比，该菌株显著提高了大麻插条的生根成功率。
本研究确定了耐锰枯灵（mancozeb）的溶磷真菌——维绿孢木霉（*Trichoderma virens*，分离株 SHO-13）是一种高效生物制剂，其与锰枯灵联用时，能显著降低枯萎病的发病率并促进辣椒植株的生长与产量。
本文提出了 UMAF，一个统一的多矩阵分析框架，通过量化农气象变量之间的边际、比例、交互及成本相关关联，增强了作物产量建模的可解释性，并通过在公共数据集上的概念验证应用以及与基于 SHAP 的随机森林模型的对比分析，展示了其潜力。
本研究评估了喀麦隆高地复合（CHC）玉米品种在不同氮磷钾（NPK）施肥方案下的表现，结果表明，虽然肥料剂量会驱动生长参数并增加草地贪夜蛾的危害，但 CHC202 品种在受害程度最低的情况下实现了最高的产量，且结合植株活力、收获时植株数量和病虫害程度的回归模型能最有效地预测总作物产量。
这项为期三年的田间研究表明，在灌溉条件下，亚麻荠（*Camelina sativa*）与蚕豆（*Vicia faba*）比例为50:50的平衡间作优化了生理表现，并增强了关键的工业油脂质量属性（如氧化稳定性及生育酚含量），这表明其作为生物燃料原料生产的一种低投入策略具有潜力。