Deep Learning for Sustainable Agriculture

Idioma: inglés

Editorial: Elsevier Science & Technology, Academic Press, 2022

0323852149 / 9780323852142

Serie: Libro 7 de 10 - Cognitive Data Science in Sustainable Computing

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This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -The evolution of deep learning models, combined with with advances in the Internet of Things and sensor technology, has gained more importance for weather forecasting, plant disease detection, underground water detection, soil quality, crop condition monitoring, and many other issues in the field of agriculture. agriculture. Deep Learning for Sustainable Agriculture discusses topics such as the impactful role of deep learning during the analysis of sustainable agriculture data and how deep learning can help farmers make better decisions. It also considers the latest deep learning techniques for effective agriculture data management, as well as the standards established by international organizations in related fields. The book provides advanced students and professionals in agricultural science and engineering, geography, and geospatial technology science with an in-depth explanation of the relationship between agricultural inference and the decision-support amenities offered by an advanced mathematical evolutionary algorithm. Englisch.

N° de ref. del artículo 9780323852142

Título
Deep Learning for Sustainable Agriculture
Autor
Ramesh Chandra Poonia
Editorial
Elsevier Science & Technology, Academic Press
Año de publicación
2022
Estado
Neu
Encuadernación
Taschenbuch
Idioma
inglés
ISBN 10
0323852149
ISBN 13
9780323852142
Peso del artículo
660 gramos
Dimensiones
229x152x18 mm
Serie
Libro 7 de 10: Cognitive Data Science in Sustainable Computing

BuchWeltWeit Ludwig Meier e.K.

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