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Computer Vision and Machine Learning in Agriculture, Volume 2 - Couverture souple

 
9789811699931: Computer Vision and Machine Learning in Agriculture, Volume 2

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9789811699900: Computer Vision and Machine Learning in Agriculture

Edition présentée

ISBN 10 :  9811699909 ISBN 13 :  9789811699900
Editeur : Springer Verlag, Singapore, 2022
Couverture rigide

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ISBN 10 : 9811699933 ISBN 13 : 9789811699931
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Vendeur : moluna, Greven, Allemagne

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Kartoniert / Broschiert. Etat : New. Dieser Artikel ist ein Print on Demand Artikel und wird nach Ihrer Bestellung fuer Sie gedruckt. This book is as an extension of previous book Computer Vision and Machine Learning in Agriculture for academicians, researchers, and professionals interested in solving the problems of agricultural plants and products for boosting production by renderi. N° de réf. du vendeur 822917095

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Jagdish Chand Bansal
ISBN 10 : 9811699933 ISBN 13 : 9789811699931
Neuf Taschenbuch
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Vendeur : BuchWeltWeit Ludwig Meier e.K., Bergisch Gladbach, Allemagne

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Taschenbuch. Etat : Neu. This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -This book is as an extension of previous book 'Computer Vision and Machine Learning in Agriculture' for academicians, researchers, and professionals interested in solving the problems of agricultural plants and products for boosting production by rendering the advanced machine learning including deep learning tools and techniques to computer vision algorithms. The book contains 15 chapters. The first three chapters are devoted to crops harvesting, weed, and multi-class crops detection with the help of robots and UAVs through machine learning and deep learning algorithms for smart agriculture. Next, two chapters describe agricultural data retrievals and data collections. Chapters 6, 7, 8 and 9 focuses on yield estimation, crop maturity detection, agri-food product quality assessment, and medicinal plant recognition, respectively. The remaining six chapters concentrates on optimized disease recognition through computer vision-based machine and deep learning strategies. 276 pp. Englisch. N° de réf. du vendeur 9789811699931

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Edité par Springer, 2023
ISBN 10 : 9811699933 ISBN 13 : 9789811699931
Neuf Couverture souple

Vendeur : Ria Christie Collections, Uxbridge, Royaume-Uni

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Jagdish Chand Bansal
ISBN 10 : 9811699933 ISBN 13 : 9789811699931
Neuf Taschenbuch

Vendeur : AHA-BUCH GmbH, Einbeck, Allemagne

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Taschenbuch. Etat : Neu. Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - This book is as an extension of previous book 'Computer Vision and Machine Learning in Agriculture' for academicians, researchers, and professionals interested in solving the problems of agricultural plants and products for boosting production by rendering the advanced machine learning including deep learning tools and techniques to computer vision algorithms. The book contains 15 chapters. The first three chapters are devoted to crops harvesting, weed, and multi-class crops detection with the help of robots and UAVs through machine learning and deep learning algorithms for smart agriculture. Next, two chapters describe agricultural data retrievals and data collections. Chapters 6, 7, 8 and 9 focuses on yield estimation, crop maturity detection, agri-food product quality assessment, and medicinal plant recognition, respectively. The remaining six chapters concentrates on optimized disease recognition through computer vision-based machine and deep learning strategies. N° de réf. du vendeur 9789811699931

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Uddin, Mohammad Shorif
Edité par Springer, 2023
ISBN 10 : 9811699933 ISBN 13 : 9789811699931
Neuf paperback

Vendeur : Russell Books, Victoria, BC, Canada

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paperback. Etat : New. 1st ed. 2022. Special order direct from the distributor. N° de réf. du vendeur ING9789811699931

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Uddin, Mohammad Shorif (Editor) / Bansal, Jagdish Chand (Editor)
Edité par Springer, 2023
ISBN 10 : 9811699933 ISBN 13 : 9789811699931
Neuf Paperback

Vendeur : Revaluation Books, Exeter, Royaume-Uni

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Paperback. Etat : Brand New. 273 pages. 9.25x6.10x0.58 inches. In Stock. N° de réf. du vendeur x-9811699933

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