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Técnicas avançadas de deteção do estado fitossanitário: Leveraging Artificial Intelligence and Machine Learning explora métodos de ponta para monitorizar e diagnosticar a saúde das plantas utilizando tecnologias de IA e ML. O texto investiga a forma como estas técnicas melhoram a deteção precoce de doenças, pragas e factores de stress nas culturas, permitindo medidas proactivas de proteção das culturas e otimização do rendimento. Ao aproveitar os algoritmos de IA e ML, as partes interessadas da agricultura podem melhorar a eficiência, a precisão e a sustentabilidade na gestão da saúde das…mehr

Produktbeschreibung
Técnicas avançadas de deteção do estado fitossanitário: Leveraging Artificial Intelligence and Machine Learning explora métodos de ponta para monitorizar e diagnosticar a saúde das plantas utilizando tecnologias de IA e ML. O texto investiga a forma como estas técnicas melhoram a deteção precoce de doenças, pragas e factores de stress nas culturas, permitindo medidas proactivas de proteção das culturas e otimização do rendimento. Ao aproveitar os algoritmos de IA e ML, as partes interessadas da agricultura podem melhorar a eficiência, a precisão e a sustentabilidade na gestão da saúde das plantas, contribuindo assim para a segurança alimentar global e a resiliência agrícola.
Autorenporträt
Dr. NAGAMANI H.S Recebeu um mestrado em sistemas informáticos da Universidade de Mysore. M.Phil em Ciências e Engenharia Informáticas pela Universidade de Annamalai, TN. Doutoramento em Ciências Informáticas pela Universidade de Mysore. Atualmente trabalha como Professor Associado no Departamento de Informática, Smt VHD Central Institute Of Home Science Bengaluru, Índia.