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L'identification des feuilles de plantes ayurvédiques deviendra de plus en plus importante à mesure que de plus en plus de personnes recourent aux médecines alternatives et naturelles. L'identification des feuilles de plantes ayurvédiques, basée sur l'apprentissage automatique, est une technique novatrice qui pourrait révolutionner les pratiques de la médecine ayurvédique. Identifier et catégoriser précisément les espèces végétales peut contribuer à améliorer le contrôle et le traitement des maladies. Pour surmonter ces obstacles et garantir la précision et la fiabilité des résultats,…mehr

Produktbeschreibung
L'identification des feuilles de plantes ayurvédiques deviendra de plus en plus importante à mesure que de plus en plus de personnes recourent aux médecines alternatives et naturelles. L'identification des feuilles de plantes ayurvédiques, basée sur l'apprentissage automatique, est une technique novatrice qui pourrait révolutionner les pratiques de la médecine ayurvédique. Identifier et catégoriser précisément les espèces végétales peut contribuer à améliorer le contrôle et le traitement des maladies. Pour surmonter ces obstacles et garantir la précision et la fiabilité des résultats, davantage de recherche et développement dans ce domaine sont nécessaires. L'Ayurveda a le potentiel de prospérer et d'aider les individus à mener une vie plus saine et plus équilibrée en alliant connaissances ancestrales et technologies modernes.
Autorenporträt
O Dr. Kazi Kutubuddin Sayyad Liyakat completou a sua licenciatura, mestrado e doutoramento em Engenharia E&TC e trabalha atualmente como Professor e Chefe de Departamento, Departamento de Engenharia E&TC. Ele é bolsista de pós-doutorado trabalhando em IoT em aplicativos de saúde. A sua área de interesse é IoT, IoRT, IoBT, AI, ML e AIIoT.