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Application of Machine Learning Models in Agricultural and Meteorological Sciences
Librería: Ria Christie Collections, Uxbridge, Reino Unido
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
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Soil Erosion Control in Drylands
Librería: GreatBookPrices, Columbia, MD, Estados Unidos de America
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
EUR 112,68
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Soil Erosion Control in Drylands
Librería: Lucky's Textbooks, Dallas, TX, Estados Unidos de America
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
EUR 111,51
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Soil Erosion Control in Drylands
Librería: California Books, Miami, FL, Estados Unidos de America
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
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Soil Erosion Control in Drylands
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Soil Erosion Control in Drylands
Librería: Ria Christie Collections, Uxbridge, Reino Unido
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
EUR 112,30
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Soil Erosion Control in Drylands
Librería: Ria Christie Collections, Uxbridge, Reino Unido
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Soil Erosion Control in Drylands
Librería: GreatBookPricesUK, Woodford Green, Reino Unido
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
EUR 113,47
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Soil Erosion Control in Drylands
Librería: GreatBookPrices, Columbia, MD, Estados Unidos de America
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
EUR 128,12
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Soil Erosion Control in Drylands
Librería: GreatBookPricesUK, Woodford Green, Reino Unido
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
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Estimating Ore Grade Using Evolutionary Machine Learning Models
Librería: Ria Christie Collections, Uxbridge, Reino Unido
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
EUR 136,11
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Estimating Ore Grade Using Evolutionary Machine Learning Models
Librería: Ria Christie Collections, Uxbridge, Reino Unido
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
EUR 136,50
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Soil Erosion Control in Drylands
Librería: Books Puddle, New York, NY, Estados Unidos de America
Calificación del vendedor: 4 de 5 estrellas
EUR 149,02
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Application of Machine Learning Models in Agricultural and Meteorological Sciences
Librería: Ria Christie Collections, Uxbridge, Reino Unido
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
EUR 159,93
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Estimating Ore Grade Using Evolutionary Machine Learning Models
Librería: Books Puddle, New York, NY, Estados Unidos de America
Calificación del vendedor: 4 de 5 estrellas
EUR 174,37
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Application of Machine Learning Models in Agricultural and Meteorological Sciences
Librería: GreatBookPricesUK, Woodford Green, Reino Unido
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
EUR 161,10
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Application of Machine Learning Models in Agricultural and Meteorological Sciences
Librería: GreatBookPrices, Columbia, MD, Estados Unidos de America
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
EUR 177,38
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Estimating Ore Grade Using Evolutionary Machine Learning Models
Librería: California Books, Miami, FL, Estados Unidos de America
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
EUR 180,67
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Application of Machine Learning Models in Agricultural and Meteorological Sciences
Librería: GreatBookPrices, Columbia, MD, Estados Unidos de America
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
EUR 181,68
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Soil Erosion Control in Drylands
Librería: Revaluation Books, Exeter, Reino Unido
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
EUR 169,42
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Añadir al carritoPaperback. Condición: Brand New. 719 pages. 9.25x6.10x1.44 inches. In Stock.
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Application of Machine Learning Models in Agricultural and Meteorological Sciences
Librería: California Books, Miami, FL, Estados Unidos de America
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
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Soil Erosion Control in Drylands
Librería: Revaluation Books, Exeter, Reino Unido
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
EUR 171,51
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Añadir al carritoHardcover. Condición: Brand New. 719 pages. 9.25x6.10x1.50 inches. In Stock.
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Estimating Ore Grade Using Evolutionary Machine Learning Models
Librería: Books Puddle, New York, NY, Estados Unidos de America
Calificación del vendedor: 4 de 5 estrellas
EUR 186,32
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Añadir al carritoCondición: New. 1st ed. 2023 edition NO-PA16APR2015-KAP.
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Estimating Ore Grade Using Evolutionary
Librería: Kennys Bookshop and Art Galleries Ltd., Galway, GY, Irlanda
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
EUR 183,77
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Application of Machine Learning Models in Agricultural and Meteorological Sciences
Librería: GreatBookPricesUK, Woodford Green, Reino Unido
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
EUR 181,29
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Application of Machine Learning Models in Agricultural and Meteorological Sciences
Idioma: Inglés
Publicado por Springer Nature Singapore, 2023
ISBN 10: 9811997322 ISBN 13: 9789811997327
Librería: Buchpark, Trebbin, Alemania
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
EUR 102,75
Envío por EUR 105,00
Se envía de Alemania a Estados Unidos de AmericaCantidad disponible: 1 disponibles
Añadir al carritoCondición: Hervorragend. Zustand: Hervorragend | Sprache: Englisch | Produktart: Bücher | This book is a comprehensive guide for agricultural and meteorological predictions. It presents advanced models for predicting target variables. The different details and conceptions in the modelling process are explained in this book. The models of the current book help better agriculture and irrigation management. The models of the current book are valuable for meteorological organizations.Meteorological and agricultural variables can be accurately estimated with this book's advanced models. Modelers, researchers, farmers, students, and scholars can use the new optimization algorithms and evolutionary machine learning to better plan and manage agriculture fields. Water companies and universities can use this book to develop agricultural and meteorological sciences. The details of the modeling process are explained in this book for modelers. Also this book introduces new and advanced models for predicting hydrological variables. Predicting hydrological variables help water resource planning and management. These models can monitor droughts to avoid water shortage. And this contents can be related to SDG6, clean water and sanitation. The book explains how modelers use evolutionary algorithms to develop machine learning models. The book presents the uncertainty concept in the modeling process. New methods are presented for comparing machine learning models in this book. Models presented in this book can be applied in different fields. Effective strategies are presented for agricultural and water management. The models presented in the book can be applied worldwide and used in any region of the world. The models of the current books are new and advanced. Also, the new optimization algorithms of the current book can be used for solving different and complex problems. This book can be used as a comprehensive handbook in the agricultural and meteorological sciences. This book explains the different levels of the modeling process for scholars.
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Estimating Ore Grade Using Evolutionary Machine Learning Models
Idioma: Inglés
Publicado por Springer Nature Singapore, Springer Nature Singapore Dez 2022, 2022
ISBN 10: 9811981051 ISBN 13: 9789811981050
Librería: buchversandmimpf2000, Emtmannsberg, BAYE, Alemania
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
EUR 149,79
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Se envía de Alemania a Estados Unidos de AmericaCantidad disponible: 2 disponibles
Añadir al carritoBuch. Condición: Neu. Neuware -This book examines the abilities of new machine learning models for predicting ore grade in mining engineering. A variety of case studies are examined in this book. A motivation for preparing this book was the absence of robust models for estimating ore grade. Models of current books can also be used for the different sciences because they have high capabilities for estimating different variables. Mining engineers can use the book to determine the ore grade accurately. This book helps identify mineral-rich regions for exploration and exploitation. Exploration costs can be decreased by using the models in the current book. In this book, the author discusses the new concepts in mining engineering, such as uncertainty in ore grade modeling. Ensemble models are presented in this book to estimate ore grade. In the book, readers learn how to construct advanced machine learning models for estimating ore grade. The authors of this book present advanced and hybrid models used to estimate oregrade instead of the classic methods such as kriging. The current book can be used as a comprehensive handbook for estimating ore grades. Industrial managers and modelers can use the models of the current books. Each level of ore grade modeling is explained in the book. In this book, advanced optimizers are presented to train machine learning models. Therefore, the book can also be used by modelers in other fields. The main motivation of this book is to address previous shortcomings in the modeling process of ore grades. The scope of this book includes mining engineering, soft computing models, and artificial intelligence.Springer Verlag GmbH, Tiergartenstr. 17, 69121 Heidelberg 116 pp. Englisch.
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Application of Machine Learning Models in Agricultural and Meteorological Sciences
Librería: Books Puddle, New York, NY, Estados Unidos de America
Calificación del vendedor: 4 de 5 estrellas
EUR 212,11
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Añadir al carritoCondición: New. 2023rd edition NO-PA16APR2015-KAP.
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Estimating Ore Grade Using Evolutionary Machine Learning Models
Librería: AHA-BUCH GmbH, Einbeck, Alemania
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
EUR 154,30
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Añadir al carritoBuch. Condición: Neu. Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - This book examines the abilities of new machine learning models for predicting ore grade in mining engineering. A variety of case studies are examined in this book. A motivation for preparing this book was the absence of robust models for estimating ore grade. Models of current books can also be used for the different sciences because they have high capabilities for estimating different variables. Mining engineers can use the book to determine the ore grade accurately. This book helps identify mineral-rich regions for exploration and exploitation. Exploration costs can be decreased by using the models in the current book. In this book, the author discusses the new concepts in mining engineering, such as uncertainty in ore grade modeling. Ensemble models are presented in this book to estimate ore grade. In the book, readers learn how to construct advanced machine learning models for estimating ore grade. The authors of this book present advanced and hybrid models used to estimate oregrade instead of the classic methods such as kriging. The current book can be used as a comprehensive handbook for estimating ore grades. Industrial managers and modelers can use the models of the current books. Each level of ore grade modeling is explained in the book. In this book, advanced optimizers are presented to train machine learning models. Therefore, the book can also be used by modelers in other fields. The main motivation of this book is to address previous shortcomings in the modeling process of ore grades. The scope of this book includes mining engineering, soft computing models, and artificial intelligence.
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Estimating Ore Grade Using Evolutionary Machine Learning Models
Idioma: Inglés
Publicado por Springer Nature Singapore, Springer Nature Singapore, 2023
ISBN 10: 9811981086 ISBN 13: 9789811981081
Librería: AHA-BUCH GmbH, Einbeck, Alemania
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
EUR 154,30
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Añadir al carritoTaschenbuch. Condición: Neu. Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - This book examines the abilities of new machine learning models for predicting ore grade in mining engineering. A variety of case studies are examined in this book. A motivation for preparing this book was the absence of robust models for estimating ore grade. Models of current books can also be used for the different sciences because they have high capabilities for estimating different variables. Mining engineers can use the book to determine the ore grade accurately. This book helps identify mineral-rich regions for exploration and exploitation. Exploration costs can be decreased by using the models in the current book. In this book, the author discusses the new concepts in mining engineering, such as uncertainty in ore grade modeling. Ensemble models are presented in this book to estimate ore grade. In the book, readers learn how to construct advanced machine learning models for estimating ore grade. The authors of this book present advanced and hybrid models used to estimate oregrade instead of the classic methods such as kriging. The current book can be used as a comprehensive handbook for estimating ore grades. Industrial managers and modelers can use the models of the current books. Each level of ore grade modeling is explained in the book. In this book, advanced optimizers are presented to train machine learning models. Therefore, the book can also be used by modelers in other fields. The main motivation of this book is to address previous shortcomings in the modeling process of ore grades. The scope of this book includes mining engineering, soft computing models, and artificial intelligence.
