ISBN13: | 9781032765884 |
ISBN10: | 1032765887 |
Kötéstípus: | Keménykötés |
Terjedelem: | 304 oldal |
Méret: | 234x156 mm |
Nyelv: | angol |
Illusztrációk: | 125 Illustrations, black & white; 50 Halftones, black & white; 75 Line drawings, black & white; 29 Tables, black & white |
700 |
A mezőgazdaság általános kérdései
Növénytermesztés
Villamosmérnöki tudományok, híradástechnika, műszeripar
Számítógép architektúrák, logikai tervezés
Szoftverfejlesztés
Adatbázis kezelő szoftverek
Mesterséges intelligencia
Adatvédelem, adatbiztonság
A számítástechnika biztonsági és egészségügyi vonatkozásai
Környezetmérnöki tudományok
Közgazdaságtan
Agráripar
További könyvek a szociológia területén
A mezőgazdaság általános kérdései (karitatív célú kampány)
Növénytermesztés (karitatív célú kampány)
Villamosmérnöki tudományok, híradástechnika, műszeripar (karitatív célú kampány)
Számítógép architektúrák, logikai tervezés (karitatív célú kampány)
Szoftverfejlesztés (karitatív célú kampány)
Adatbázis kezelő szoftverek (karitatív célú kampány)
Mesterséges intelligencia (karitatív célú kampány)
Adatvédelem, adatbiztonság (karitatív célú kampány)
A számítástechnika biztonsági és egészségügyi vonatkozásai (karitatív célú kampány)
Környezetmérnöki tudományok (karitatív célú kampány)
Közgazdaságtan (karitatív célú kampány)
Agráripar (karitatív célú kampány)
További könyvek a szociológia területén (karitatív célú kampány)
Digital Farming and Smart Agriculture for Sustainable Future
GBP 145.00
Kattintson ide a feliratkozáshoz
This book presents the impact and scope of Internet of Things (IoT), Artificial Intelligence (AI), and Machine L?arning (ML) in the growth of intelligent digital farming and smart agriculture.
This book presents the impact and scope of Internet of Things (IoT), Artificial Intelligence (AI), and Machine Learning (ML) in the growth of intelligent digital farming and smart agriculture. It offers insights into advanced analytics, prognostics capabilities, and the development of economic models for creating innovative software applications and tools necessary for developing IoT devices for precision agriculture. It explores the latest advancements in these fields and their applications, gaining valuable insights into the future of digital farming. The case studies and exploration of future implications make it an excellent guide for academicians and researchers of this field.
? Discusses various aspects of AI-driven demand forecasting and management
? Covers smart IoT framework for precision agriculture
? Includes topics related to deep learning techniques combined with IoT for smart agriculture
? Explores the scope of computer vision technologies aid in precise crop management
? Highlights the potential of energy optimization and environmental sustainability in agricultural practices
This reference book serves as a valuable resource for researchers and graduates in the fields of technology-driven revolution in agriculture.
1.Data-Driven Harvests: Navigating Modern Agronomic Technology for Sustainable Smart Agriculture 2.PrecisionAgro: An Intelligent and Efficient Smart Farm System Leveraging Machine Learning for Optimal Crop Management 3.From Fields to Bytes - AI Powered Solution for Indian Agriculture 4. Soil fertility rate prediction using XGBoost and Explainable AI (XAI) with SHAP towards sustainable agriculture 5. Variable Rate Granular Fertilizer Application for Precision Farming 6. Intelligent Farm Management Using Artificial Intelligence 7. Advancements in Automated Multi-class Weed Management Using Enhanced YOLOv8 Object Detection Algorithm 8. Enhancing Crop Selection and Yield Optimization in Indian Agriculture through Machine Learning-Based Recommendation Systems 9. Smart Greenhouse IoT: Enhancing Crop Yield through Intelligent Regulation of Climate and Nutrients 10. Digitizing the Field: Exploring IoT Applications in Modern Farming 11. Towards Smart Farms: IoT-driven Automation for Future Agriculture 12. Mobile Application for Augmented Reality-based Learning of Rice Crop Management 13. Smart Sensors for Precision Agriculture 14. Drones Over Fields: Harnessing UAV Technology for Precision Farming 15. Routing and Navigation among Aerial Obstacles using Deep Learning and Depth Maps for Obstacle Routing in Unmanned Aerial Vehicles 16. Farming from Above: The Role of UAVs in Modern Agricultural Practices 17. An AI based Smart Analysis of Brown-Spot Leaf Disease Proliferation in Sugarcane Plantations of Maharashtra using Drone Captured Images