Andere Kunden interessierten sich auch für
![Ulepszony model CNN]( "Ulepszony model CNN")
Ulepszony model CNN44,99 €![Wyzwania i przysz¿o¿¿ sztucznej inteligencji]( "Wyzwania i przysz¿o¿¿ sztucznej inteligencji")
Wyzwania i przysz¿o¿¿ sztucznej inteligencji39,99 €![System wykrywania i ¿ledzenia wolnych miejsc parkingowych oparty na IoT]( "System wykrywania i ¿ledzenia wolnych miejsc parkingowych oparty na IoT")
System wykrywania i ¿ledzenia wolnych miejsc parkingowych oparty na IoT23,99 €![Bezpiecze¿stwo oparte na sztucznej inteligencji: Ulepszanie du¿ych modeli j¿zykowych i cyberbezpiecze¿stwo]( "Bezpiecze¿stwo oparte na sztucznej inteligencji: Ulepszanie du¿ych modeli j¿zykowych i cyberbezpiecze¿stwo")
Bezpiecze¿stwo oparte na sztucznej inteligencji: Ulepszanie du¿ych modeli j¿zykowych i cyberbezpiecze¿stwo44,99 €![Innowacje technologiczne w zarz¿dzaniu projektami]( "Innowacje technologiczne w zarz¿dzaniu projektami")
Innowacje technologiczne w zarz¿dzaniu projektami51,99 €![Un'occhiata ai progetti di auto robot basati su Arduino]( "Un'occhiata ai progetti di auto robot basati su Arduino")
Un'occhiata ai progetti di auto robot basati su Arduino40,99 €![Cultivo sustentável de algodão através de IoT acessível]( "Cultivo sustentável de algodão através de IoT acessível")
Cultivo sustentável de algodão através de IoT acessível51,99 €
Ta ksi¿¿ka bada skrzy¿owanie uczenia maszynowego (ML), sztucznej inteligencji (AI) i rolnictwa, koncentruj¿c si¿ na ulepszaniu praktyk rolniczych poprzez rozwi¿zania oparte na danych. Zaczyna si¿ od oceny systemów nawo¿enia i nawadniania, zajmuj¿c si¿ wyzwaniami integracyjnymi i podstawowymi komponentami, takimi jak czujniki, interfejsy komunikacyjne i mechanizmy nawo¿enia. Ksi¿¿ka podkre¿la trudno¿ci w wyborze odpowiednich modeli ze wzgl¿du na mnogo¿¿ opcji, co prowadzi do opó¿nie¿ i wy¿szych kosztów. Aby temu zaradzi¿, porównano modele nawo¿enia i nawadniania w oparciu o wskäniki wydajno¿ci, takie jak dok¿adno¿¿, koszt, z¿o¿ono¿¿ i skalowalno¿¿. Proponuje równie¿ ulepszenia, takie jak fuzja modeli, w celu poprawy wydajno¿ci systemu i zmniejszenia wysi¿ków zwi¿zanych z walidacj¿. Teza wprowadza struktur¿ "MSMRBEF" do monitorowania gleby, wykorzystuj¿c bioinspirowane przetwarzanie zespo¿owe i algorytmy genetyczne do rekomendowania upraw w oparciu o warunki ¿rodowiskowe. Przedstawiono model "LEIFMCY", niedrogie, oparte na IoT rozwi¿zanie do analizy plonów bawe¿ny, optymalizuj¿ce plony poprzez monitorowanie gleby w czasie rzeczywistym i analiz¿ predykcyjn¿.