MARC

 008240109t20232023flu          s          001  0  eng  d
■001on1372137479
■003OCoLC
■00520230309213022.0
■006m                d                
■007cr
■020    ▼a9781000644333▼q(electronic  bk.)
■020    ▼a1000644332▼q(electronic  bk.)
■020    ▼z9781032223575
■035    ▼a3336614▼b(N$T)
■035    ▼a(OCoLC)1372137479
■040    ▼aN$T▼beng▼erda▼epn▼cN$T▼dN$T
■049    ▼aMAIN
■050  4▼aS494.5.D3▼bA767  2023
■0700  ▼aS494.5.D3▼bA78  2023
■08204▼a338.10285▼223/eng/20220722
■090    ▼a전자도서
■1001  ▼aKose,  Utku▼d1985-▼eeditor.
■24510▼aArtificial  intelligence  and  smart  agriculture  applications▼h[electronic  resource]▼cedited  by  Utku  Kose,  V.B.  Surya  Prasath,  M.  Rubaiyat  Hossain  Mondal,  Prajoy  Podder,  and  Subrato  Bharati.
■250    ▼aFirst  edition.
■264  1▼aBoca  Raton,  FL  ▼bCRC  Press▼c[2023]
■264  4▼c©2023
■300    ▼a1  online  resource
■336    ▼atext▼btxt▼2rdacontent
■337    ▼acomputer▼bc▼2rdamedia
■338    ▼aonline  resource▼bcr▼2rdacarrier
■500    ▼aIncludes  index.
■50500▼g1.  --▼tApplication  of  drone  and  sensors  in  advanced  farming:  the  future  smart  farming  technology  --▼g2.  --▼tDevelopment  and  research  of  a  greenhouse  monitoring  system  --▼g3.  --▼tA  cloud-computing  model  for  implementing  smart  agriculture  --▼g4.  --▼tApplication  of  conversational  artificial  intelligence  for  farmer's  advisory  and  communication  --▼g5.  --  The▼tuse  of  an  intelligent  fuzzy  logic  controller  to  predict  the  global  warming  effect  on  agriculture:  the  case  of  the  chickpea  cicer  arietinum  L.  --▼g6.  --▼tUsing  machine  learning  algorithms  for  mapping  soil  macronutrient  elements  variability  with  digital  environmental  data  in  an  alluvial  plain  --▼g7.  --  A▼tsmart  IoT  framework  for  soil  fertility  enhancement  assisted  via  deep  neural  networks  --▼g8.  --▼tPlant  disease  detection  with  the  help  of  advanced  imaging  sensors  --▼g9.  --▼tArtificial  intelligence-aided  phenomics  in  high  throughput  stress  phenotyping  of  plants  --▼g10.  --▼tPlant  disease  detection  using  hybrid  deep  learning  architecture  in  smart  agriculture  application  --▼g11.  --▼tClassification  of  coffee  leaf  diseases  through  image  processing  techniques  --▼g12.  --  The▼tuse  of  artificial  intelligence  to  model  oil  extraction  yields  from  seeds  and  nuts  --▼g13.  --▼tApplications  of  artificial  intelligence  in  pest  management  --▼g14.  --▼tApplying  clustering  technique  for  rainfall  received  by  different  district  of  Maharashtra  state  --▼g15.  --▼tPredicting  rainfall  for  Aurangabad  division  of  Maharashtra  by  applying  auto-regressive  moving  average  model  (ARIMA)  using  Python  programming.
■520    ▼a"As  a  result  of  the  advances  in  Artificial  Intelligence  (AI),  many  aspects  of  daily  life  have  been  transformed  by  smart  digital  technology.  Advanced  intelligent  algorithms  can  provide  powerful  solutions  to  real  world  problems.  Smart  applications  have  become  commonplace.  All  areas  of  life  are  being  changed  by  smart  tools  developed  to  deal  with  complex  issues  challenging  both  the  Earth  and  humanity.  Artificial  Intelligence  and  Smart  Agriculture  Applications  presents  the  latest  smart  agriculture  applications  developed  across  the  globe.  It  covers  a  broad  array  of  solutions  using  data  science  and  AI  to  attack  problems  facing  agriculture  worldwide.  Highlights  of  the  book  include:  Application  of  drones  and  sensors  in  advanced  farming  A  cloud-computing  model  for  implementing  smart  agriculture  Conversational  AI  for  farmer's  advisory  communications  Intelligent  fuzzy  logic  to  predict  global  warming's  effect  on  agriculture  Machine  learning  algorithms  for  mapping  soil  macronutrient  elements  variability  A  smart  IoT  framework  for  soil  fertility  enhancement  AI  applications  in  pest  management  A  model  using  Python  for  predicting  rainfall  The  book  examines  not  only  present  solutions  but  also  potential  future  outcomes.  It  looks  at  the  role  of  AI-based  algorithms  and  the  almost  infinite  combinations  of  variables  for  agricultural  applications.  Researchers,  public  and  private  sector  representatives,  agriculture  scientists,  and  students  can  use  this  book  to  develop  sustainable  and  solutions  for  smart  agriculture.  This  book's  findings  are  especially  important  as  the  planet  is  facing  unprecedented  environmental  challenges  from  over-farming  and  climate  change  due  to  global  warming"--▼cProvided  by  publisher.
■5880  ▼aOnline  resource;  title  from  PDF  title  page  (EBSCO,  viewed  March  9,  2023).
■590    ▼aWorldCat  record  variable  field(s)  change:  050,  082,  650
■650  0▼aAlternative  agriculture.
■650  0▼aAgricultural  innovations.
■650  0▼aArtificial  intelligence▼xAgricultural  applications.
■650  7▼aAgricultural  innovations.▼2fast▼0(OCoLC)fst00800915
■650  7▼aAlternative  agriculture.▼2fast▼0(OCoLC)fst00806134
■650  7▼aArtificial  intelligence▼xAgricultural  applications.▼2fast▼0(OCoLC)fst00817248
■7001  ▼aPrasath,  V.  B.  Surya▼eeditor.
■7001  ▼aMondal,  M.  Rubaiyat  Hossain▼eeditor.
■7001  ▼aPodder,  Prajoy▼eeditor.
■7001  ▼aBharati,  Subrato▼eeditor.
■85640▼3EBSCOhost▼uhttps://search.ebscohost.com/login.aspx?direct=true&scope=site&db=nlebk&db=nlabk&AN=3336614
■938    ▼aEBSCOhost▼bEBSC▼n3336614
■994    ▼a92▼bN$T

미리보기

내보내기

chatGPT토론

Ai 추천 관련 도서