2,136 research outputs found
Blandsæd – Et aktiv mod det ekstreme vejr
Efter to usædvanlige vækstsæsoner – den ene kold og våd, den anden ekstremt varm og tør – er det virkelig blevet tydeligt, at metrologernes forudsigelser om mere ekstremt vejr i fremtiden kan holde stik. Dette sætter større krav til diversitet, fleksibilitet og robusthed i sædskiftet. Her har blandsæd en fordel
Landmand kend din jord
Læs om hvordan du diagnosticerer din jord: Hvordan gør du? Hvad skal du kigge efter? Hvad kan gøres for at forbedre din jord
Fokus på jordfrugtbarhed hos Nørby Grøntsager
Ole Nørby driver Nørby Grøntsager på Stevns. Gården er 24 ha og har været drevet økologisk siden år 2000. Her dyrkes 50 forskellige grøntsager, som sælges i egen gårdbutik, via en abonnementsordning og til enkelte lokale aftagere. Gårdbutikken står for 70% af grøntsagssalget og kunderne kommer hovedsageligt fra de nærliggende større byer som Køge
Havresorter 2019
Anbefalinger: Til gryn og glutenfri gryn - Symphony og Seldon. Til foder –Poseidon, Delfin og Symphony
Termination of cover crops with reduced tillage methods in organic agriculture
Studies were made with the ability of green manure plants to regrow after variable extent of mechanical damage, and variable depth of soil cover. The study showed highly significant differences in responses among the plants, differences which may be used for species choice as well as for defining optimal methods for termination in reduced tillage organic farming
Autoencoding beyond pixels using a learned similarity metric
We present an autoencoder that leverages learned representations to better
measure similarities in data space. By combining a variational autoencoder with
a generative adversarial network we can use learned feature representations in
the GAN discriminator as basis for the VAE reconstruction objective. Thereby,
we replace element-wise errors with feature-wise errors to better capture the
data distribution while offering invariance towards e.g. translation. We apply
our method to images of faces and show that it outperforms VAEs with
element-wise similarity measures in terms of visual fidelity. Moreover, we show
that the method learns an embedding in which high-level abstract visual
features (e.g. wearing glasses) can be modified using simple arithmetic
- …