Überwachung von Erdnussblättern aus der Ferne mit Techniken des maschinellen Lernens
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Bol
Ziel des Klassifizierers für Erdnussblattkrankheiten ist es, die relevanten Blattkrankheiten mit besserer Klassifizierungsgenauigkeit zu identifizieren. Identifizierung und Management von Pflanzenkrankheiten in einem besonders ländlichen Gebiet und Entwicklung eines bauernfreundlichen Expertensystems für den Präzessionsanbau. Verbesserung der DCNN-Leistung durch Verwendung probabilistischer grafischer Modelle der DCNN-Methode zur Erkennung und Bewältigung von Pflanzenkrankheiten. Kartierung der Pflanzenkrankheiten in Indien und Entwicklung eines auf Vorhersagen basierenden Ansatzes für die Landwirte unter Berücksichtigung verschiedener Pflanzensorten mit unterschiedlichen Krankheiten.
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(2)
Ziel des Klassifizierers für Erdnussblattkrankheiten ist es, die relevanten Blattkrankheiten mit besserer Klassifizierungsgenauigkeit zu identifizieren. Identifizierung und Management von Pflanzenkrankheiten in einem besonders ländlichen Gebiet und Entwicklung eines bauernfreundlichen Expertensystems für den Präzessionsanbau. Verbesserung der DCNN-Leistung durch Verwendung probabilistischer grafischer Modelle der DCNN-Methode zur Erkennung und Bewältigung von Pflanzenkrankheiten. Kartierung der Pflanzenkrankheiten in Indien und Entwicklung eines auf Vorhersagen basierenden Ansatzes für die Landwirte unter Berücksichtigung verschiedener Pflanzensorten mit unterschiedlichen Krankheiten.
AmazonPagina's: 116, Paperback, Verlag Unser Wissen
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