Azeezat ojoogun (57 resultados)
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Taschenbuch. Condición: Neu. Early Detection of Disease in Tomatoes | Using Artificial Intelligence and Machine Learning | Azeezat Ojoogun | Taschenbuch | Englisch | 2024 | LAP LAMBERT Academic Publishing | EAN 9786208011864 | Verantwortliche Person für die EU: preigu GmbH & Co. KG, Lengericher Landstr. 19, 49078 Osnabrück, mail…[at]preigu[dot]de | Anbieter: preigu.
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Taschenbuch. Condición: Neu. Detección precoz de enfermedades en el tomate | Inteligencia artificial y aprendizaje automático | Azeezat Ojoogun | Taschenbuch | Spanisch | 2024 | Ediciones Nuestro Conocimiento | EAN 9786208247270 | Verantwortliche Person für die EU: preigu GmbH & Co. KG, Lengericher Landstr. 19, 49078 Osnabrück,…mail[at]preigu[dot]de | Anbieter: preigu.
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Taschenbuch. Condición: Neu. Détection précoce des maladies chez les tomates | Utiliser l'intelligence artificielle et l'apprentissage automatique | Azeezat Ojoogun | Taschenbuch | Einband - flex.(Paperback) | Französisch | 2024 | Editions Notre Savoir | EAN 9786208247287 | Verantwortliche Person für die EU: preigu GmbH & Co. KG…, Lengericher Landstr. 19, 49078 Osnabrück, mail[at]preigu[dot]de | Anbieter: preigu.
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Taschenbuch. Condición: Neu. Deteção precoce de doenças em tomates | Utilização da inteligência artificial e da aprendizagem automática | Azeezat Ojoogun | Taschenbuch | Einband - flex.(Paperback) | Portugiesisch | 2024 | Edições Nosso Conhecimento | EAN 9786208247256 | Verantwortliche Person für die EU: SIA OmniScriptum Publish…ing, Brivibas Gatve 197, 1039 RIGA, LETTLAND, customerservice[at]vdm-vsg[dot]de | Anbieter: preigu.
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Taschenbuch. Condición: Neu. Individuazione precoce delle malattie nei pomodori | Utilizzo dell'intelligenza artificiale e dell'apprendimento automatico | Azeezat Ojoogun | Taschenbuch | Einband - flex.(Paperback) | Italienisch | 2024 | Edizioni Sapienza | EAN 9786208247263 | Verantwortliche Person für die EU: SIA OmniScriptum P…ublishing, Brivibas Gatve 197, 1039 RIGA, LETTLAND, customerservice[at]vdm-vsg[dot]de | Anbieter: preigu.
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Taschenbuch. Condición: Neu. Frühzeitige Erkennung von Krankheiten bei Tomaten | Einsatz von künstlicher Intelligenz und maschinellem Lernen | Azeezat Ojoogun | Taschenbuch | 60 S. | Deutsch | 2024 | Verlag Unser Wissen | EAN 9786208247294 | Verantwortliche Person für die EU: SIA OmniScriptum Publishing, Brivibas Gatve 197, 1039… RIGA, LETTLAND, customerservice[at]vdm-vsg[dot]de | Anbieter: preigu.
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Taschenbuch. Condición: Neu. This item is printed on demand - Print on Demand Titel. Neuware -Plant diseases and pests are a serious problem in agriculture. Accurate and faster detection of diseases and pests in plants could aid in the development of an early treatment method while significantly lowering economic losses. In this… regard, the introduction of deep learning-based image classification has resulted in a significant number of solutions. The primary goal of this research is to detect tomato plant leaf illnesses more quickly by adopting Deep Learning (DL), which can be efficiently utilised for image classification utilising various convolutional neural network (CNN) architectures including VGG-16, ResNet34 and EfficentNet0.Some pre-processing techniques were done on the data before concluding data preparation. An imbalance among the classes was discovered in the dataset, which was remedied using weighted random sample techniques to avoid bias. Model optimization was done to improve perform of the model.The result of the predictions is embedded in an interactive GUI. The GUI allows shows the disease detected. The user may just put their own image for it to detect the class of disease.VDM Verlag, Dudweiler Landstraße 99, 66123 Saarbrücken 52 pp. Englisch.
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Taschenbuch. Condición: Neu. This item is printed on demand - Print on Demand Titel. Neuware -Plant diseases and pests are a serious problem in agriculture. Accurate and faster detection of diseases and pests in plants could aid in the development of an early treatment method while significantly lowering economic losses. In this… regard, the introduction of deep learning-based image classification has resulted in a significant number of solutions. The primary goal of this research is to detect tomato plant leaf illnesses more quickly by adopting Deep Learning (DL), which can be efficiently utilised for image classification utilising various convolutional neural network (CNN) architectures including VGG-16, ResNet34 and EfficentNet0.Some pre-processing techniques were done on the data before concluding data preparation. An imbalance among the classes was discovered in the dataset, which was remedied using weighted random sample techniques to avoid bias. Model optimization was done to improve perform of the model.The result of the predictions is embedded in an interactive GUI. The GUI allows shows the disease detected. The user may just put their own image for it to detect the class of disease.VDM Verlag, Dudweiler Landstraße 99, 66123 Saarbrücken 52 pp. Englisch.
