في هذه الدراسة، تم تطوير إطار عمل للتعلم العميق (DL) للكشف متعدد الفئات عن أمراض المحاصيل، مع التركيز بشكل خاص على الذرة والطماطم والبطاطس. كان الهدف هو تعزيز الكشف المبكر عن الأمراض من خلال تحسين دقة التصنيف، والتعميم عبر مجموعات البيانات، وقابلية التفسير باستخدام طرق الذكاء الاصطناعي القابلة للتفسير (XAI). استخدمت الأبحاث مجموعتين كبيرتين من…

تدرس الدراسة تأثير التطبيق الورقي لحمض الهيوميك (HA) على إنتاجية وجودة بذور خمسة أصناف من الفاصوليا المونغ (Kawmy-1 و King و AVM125 و VC1354 و VC3896) في مصر، حيث تحدث نقص موسمي في البقوليات الصالحة للأكل خلال الصيف. أجريت الدراسة على مدى موسمين زراعيين (2022/2023 و 2023/2024) في محطة بحوث النوبارية، حيث تم تقييم ثلاثة…

تؤكد الورقة البحثية على الدور الحاسم لتصنيف أمراض النباتات بدقة في تعزيز الأمن الغذائي وإنتاجية الزراعة. بينما تقدمت تقنيات التعلم العميق في هذا المجال، لا يزال دمج التدريب عبر مجموعات البيانات مع التدريب داخل مجموعة البيانات غير مستكشف بشكل كافٍ. لمعالجة هذه الفجوة، يقترح المؤلفون نموذجًا جديدًا يعتمد على الشبكات العصبية التلافيفية (CNN) مصممًا لتعزيز…

تدرس هذه الدراسة تأثير الضغوط غير الحيوية، وخاصة الملوحة، على نمو الطماطم وإنتاجيتها في بيئات الإنتاج المختلفة – الدفيئة، المنزل الشبكي، والحقول المفتوحة – النموذجية للمناطق الجافة. تقيم الأبحاث كيف تتفاعل عوامل مثل الضوء، ودرجة الحرارة، والرطوبة، وملوحة مياه الري (التي تتراوح من 2 إلى 5 ديسي سيمنز/متر) لتؤثر على الصفات المورفوفسيولوجية والعائد. تشير النتائج…