Informacja

Drogi użytkowniku, aplikacja do prawidłowego działania wymaga obsługi JavaScript. Proszę włącz obsługę JavaScript w Twojej przeglądarce.

English (EN)·Polski (PL)·Yкраїнський (UK)
Przejdź do strony domowej biblioteki Centralna Biblioteka Wojskowa Link otwiera się w nowym oknie Logo biblioteki Prolib Integro - strona głównaCentralna Biblioteka Wojskowa

Wyszukujesz frazę "pest identification" wg kryterium: Temat

  Lista filtrów
Wyrównaj
    Wyświetlanie 1-4 z 4
    Tytuł:
    The expert system supporting decision-making in the process of vegetable pests extermination during vegetation period
    System ekspertowy wspomagający podejmowanie decyzji w procesie zwalczania szkodników warzyw w okresie wegetacji
    Autorzy:
    Sojak, Mariusz
    Głowacki, Szymon
    Tulej, Weronika
    Bryś, Andrzej
    Hutsol, Taras
    Horetska, Iryna
    Stroianovska, Liliia
    Rozkosz, Anna
    Prístavka, Miroslav
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/23215190.pdf
    Data publikacji:
    2023
    Wydawca:
    Polskie Towarzystwo Inżynierii Rolniczej
    Tematy:
    decision suport
    expert system
    pest identification
    red beet
    mechanical engineering
    wspomaganie decyzji
    system ekspertowy
    identyfikacja szkodników
    burak czerwony
    inżynieria mechaniczna
    Opis:
    The paper presents a computer system supporting the identification of vegetable pests during the vegetation period and the way in which it works on the example of red beet. The objective was to develop an expert system to facilitate the identification of pests and suggest an appropriate method of controlling them. Filling the database with the knowledge applying to one narrow area of knowledge turns the expert system framework into an expert system in this area of knowledge. The system consists of the expert system and the database in the form of text files, which contain additional explanations. The user of the expert system - “DSS - pest control” needs to answer the following questions: in the first stage the user selects the diagnosed vegetable, in the second stage, the user selects the symptom or symptoms on the above-ground vegetable part, in the third stage, the user selects the symptom or symptoms on the below-ground vegetable part. The designed decision support system (“DSS - pest control”) may be used by individual vegetable growers. It may also serve as an educational program, e.g. for students who want to find out more about the specific areas of knowledge as well as for scientists and researchers.
    Artykuł przedstawia system komputerowy wspomagający identyfikację szkodników warzyw podczas procesu wegetacji, a także sposób jego działania na przykładzie buraka czerwonego. Celem było opracowanie systemu ekspertowego ułatwiającego identyfikację szkodników oraz zaproponowanie odpowiedniej metody ich zwalczania. Wypełnienie bazy wiedzy informacjami odnoszącymi się do wąskiego obszaru wiedzy zamienia system ekspertowy w system w danej dziedzinie wiedzy. System składa się z systemu ekspertowego oraz bazy danych w postaci plików tekstowych, które zawierają dodatkowe wyjaśnienia. Użytkownik systemu ekspertowego - "DSS - zwalczanie szkodników" musi odpowiedzieć na następujące pytania: w pierwszym etapie użytkownik wybiera diagnozowane warzywo, w drugim etapie użytkownik wybiera objaw lub objawy na nadziemnej części warzywa, w trzecim etapie użytkownik wybiera objaw lub objawy na podziemnej części warzywa. Zaprojektowany system wspomagania decyzji ("DSS - zwalczanie szkodników") może być stosowany przez indywidualnych plantatorów warzyw. Może również służyć jako program edukacyjny, np. dla studentów, którzy chcą pogłębić swoją wiedzę, może być także pomocny dla naukowców i badaczy.
    Źródło:
    Agricultural Engineering; 2023, 27, 1; 331--348
    2083-1587
    Pojawia się w:
    Agricultural Engineering
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Development of thermotolerant isolates of Beauveria bassiana (Bals.-Criv.) Vuill. with ethyl methanesulfonate
    Autorzy:
    Wongwanich, Y.
    Cobelli, P.
    Boonchuay, D.
    Wangsomboondee, T.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/65516.pdf
    Data publikacji:
    2017
    Wydawca:
    Polska Akademia Nauk. Czytelnia Czasopism PAN
    Tematy:
    thermotolerance
    entomopathogenic fungi
    Beauveria bassiana
    ethyl methanesulphonate
    brown planthopper
    Nilaparvata lugens
    pest insect
    pest control
    mutation
    fungal isolate
    molecular identification
    pathogenicity test
    Opis:
    Beauveria bassiana is an entomopathogenic fungus that is widely used in Thailand to control pest insects. However, the increasing temperature has influenced the insect control efficiency of the fungus. Therefore, determination of thermotolerant isolates of B. bassiana that can grow and remain pathogenic at higher temperatures than its current optimum temperature may be a better way to control pest insects in a high temperature environment. Three isolates of B. bassiana obtained from the Rice Department, Thailand were selected for mutagenesis using ethyl methanesulfonate (EMS) with subsequent screening at high temperatures (33 and 35°C). In addition, the recovery of fungal growth after exposure to a high temperature for a period of time (5–15 days) and then transferring to 25°C was evaluated. No isolates were found that grew at 35°C but one mutant isolate (BCNT002MT) produced larger diameter colonies and more spores than the corresponding wild type (WT) at 33°C. Growth and spore production of the BCNT002MT isolate were greater than its WT when incubated at 25°C for 14 days following exposure to 33°C for 7 days. In addition, the spore germination level (%) of BCNT002MT was significantly higher than its WT during culture at 25°C after prior exposure to 33°C for 5, 10 and 15 days. The pathogenicity against the brown planthopper, Nilaparvata lugens (Stål), of this mutant isolate was also prominent.
    Źródło:
    Journal of Plant Protection Research; 2017, 57, 4
    1427-4345
    Pojawia się w:
    Journal of Plant Protection Research
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Konwersja graficznych danych empirycznych do postaci zbiorów uczących w procesie neuronowej identyfikacji szkodników jabłoni
    Empirical graphics data conversion to learning sets in apple-tree pests neural identification process
    Autorzy:
    Majewski, A.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/336457.pdf
    Data publikacji:
    2007
    Wydawca:
    Sieć Badawcza Łukasiewicz - Przemysłowy Instytut Maszyn Rolniczych
    Tematy:
    szkodnik
    identyfikacja neuronowa
    sztuczna sieć neuronowa
    SSN
    pest
    neural identification process
    artificial neural network
    ANN
    Opis:
    Szkodliwość oddziaływania owadów na rośliny uprawne polega przede wszystkim na ich żerowaniu. Fakt ten powoduje daleko posunięte zmiany w morfologii i fizjologii roślin, co w efekcie końcowym prowadzi do ich zamierania. Żeby prawidłowo oznaczyć szkodnika, trzeba mieć możliwość identyfikacji cech kluczowych. Cechy te umiejscowione są na rozmaitych częściach ciała. Wymaga to jednak sporej wiedzy i dobrego rozeznania w grupach. Dotychczasowe metody identyfikacji owadów opierają się na rozpoznawaniu za pomocą kluczy. Klucze używane przez badaczy są ściśle dopasowane do danego osobnika. W zależności od rodzaju czy gatunku szkodnik może być opisany za pomocą setek a nawet tysięcy kluczy, co świadczy o trudności i czasochłonności w ich oznaczaniu. Sztuczne sieci neuronowe ze względów technicznych są uproszczonym symulatorem pracy ludzkiego mózgu posiadając jego cechy. Potrafią się uczyć, są mało wrażliwe na niekompletną informację wejściową przetwarzają wprowadzone sygnały i podają na wyjściu wyniki w czasie rzeczywistym [2]. Wskazane właściwości oraz analizy podczas badań pozwalają przypuszczać, że SNN mogą wykonać zadanie identyfikacji podobnie jak człowiek. Dzięki takiemu zautomatyzowaniu procesu identyfikacji udałoby się wyeliminować współczynnik obiektywizmu.
    The mischievous of insects is mostly about their preying on the cultivated plants. In order to identify a pest correctly, one has to have the ability to identify its key characteristics. These are placed all over the insects corpse. A pest can be described by hundreds or even thousands of 'keys' - depending on the kind or species - what proves how difficult and time-consuming the identification is. ANN (Artificial Neural Networks) can learn, are less sensible to incomplete incoming information, they are processing entered signals and give results in actual time. The above properties and the analysis during the research allow to make a conclusion that ANN may do the identification task similarly to a human being. Thanks to such identification process automation it could be possible to eliminate the objectivism factor.
    Źródło:
    Journal of Research and Applications in Agricultural Engineering; 2007, 52, 1; 37-40
    1642-686X
    2719-423X
    Pojawia się w:
    Journal of Research and Applications in Agricultural Engineering
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    New perspectives to control Colorado potato beetle (Leptinotarsa decemlineata Say) – a short review devoted to the recent identification of the aggregation pheromone of Colorado potato beetle
    Autorzy:
    Polec, I.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/54978.pdf
    Data publikacji:
    2010
    Wydawca:
    Sieć Badawcza Łukasiewicz - Instytut Przemysłu Organicznego
    Tematy:
    new perspective
    control
    Colorado potato beetle
    Leptinotarsa decemlineata
    identification
    aggregation
    pheromone
    potato crop
    pest control
    chemical control
    preparation
    potato field
    Opis:
    The short review of investigations done in the field of identification, application and synthesis of the aggregation pheromone of Colorado potato beetle, (S)-3,7-dimethyl-2-oxooct-6-en-1,3-diol, is presented.
    Źródło:
    Pestycydy; 2010, 1-4
    0208-8703
    Pojawia się w:
    Pestycydy
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
      Wyświetlanie 1-4 z 4

      Ta witryna wykorzystuje pliki cookies do przechowywania informacji na Twoim komputerze. Pliki cookies stosujemy w celu świadczenia usług na najwyższym poziomie, w tym w sposób dostosowany do indywidualnych potrzeb. Korzystanie z witryny bez zmiany ustawień dotyczących cookies oznacza, że będą one zamieszczane w Twoim komputerze. W każdym momencie możesz dokonać zmiany ustawień dotyczących cookies