Cultivo sostenible del algodón mediante IoT asequible - Ambade, Swapnil; Chavate, Shrikant; Singh, Santosh
52,99 €
inkl. MwSt.
Versandkostenfrei*
Versandfertig in 1-2 Wochen
payback
26 °P sammeln
  • Broschiertes Buch

Este libro explora la intersección entre el aprendizaje automático (ML), la inteligencia artificial (IA) y la agricultura, centrándose en la mejora de las prácticas agrícolas a través de soluciones basadas en datos. Comienza con una evaluación de los sistemas de fertilización y riego, abordando los retos de integración y los componentes esenciales como sensores, interfaces de comunicación y mecanismos de fertilización. El libro destaca la dificultad de seleccionar los modelos adecuados debido a la abundancia de opciones, lo que provoca retrasos y mayores costes. Para resolver este problema,…mehr

Andere Kunden interessierten sich auch für
Produktbeschreibung
Este libro explora la intersección entre el aprendizaje automático (ML), la inteligencia artificial (IA) y la agricultura, centrándose en la mejora de las prácticas agrícolas a través de soluciones basadas en datos. Comienza con una evaluación de los sistemas de fertilización y riego, abordando los retos de integración y los componentes esenciales como sensores, interfaces de comunicación y mecanismos de fertilización. El libro destaca la dificultad de seleccionar los modelos adecuados debido a la abundancia de opciones, lo que provoca retrasos y mayores costes. Para resolver este problema, compara los modelos de fertilización e irrigación en función de parámetros de rendimiento como la precisión, el coste, la complejidad y la escalabilidad. También propone mejoras como la fusión de modelos para mejorar el rendimiento del sistema y reducir los esfuerzos de validación. La tesis introduce el marco "MSMRBEF" para la monitorización del suelo, que utiliza el procesamiento de conjuntos bioinspirados y algoritmos genéticos para recomendar cultivos en función de las condiciones ambientales. Se presenta el modelo "LEIFMCY", una solución de bajo coste basada en IoT para el análisis del rendimiento del algodón, que optimiza el rendimiento de los cultivos mediante la monitorización del suelo en tiempo real y el análisis predictivo.
Autorenporträt
Dr Swapnil Ambade posiada tytu¿ licencjata w dziedzinie elektroniki i telekomunikacji, tytu¿ magistra in¿yniera w dziedzinie komunikacji cyfrowej oraz tytu¿ doktora w dziedzinie in¿ynierii elektronicznej. Dzi¿ki ponad 15-letniemu do¿wiadczeniu w nauczaniu otrzymä nagrod¿ dla najlepszego nauczyciela (2018) oraz nagrod¿ A-Class Award od IIT Bombay. Jego badania koncentruj¿ si¿ na systemach wbudowanych i IoT.