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Técnicas avanzadas de detección fitosanitaria: Leveraging Artificial Intelligence and Machine Learning explora métodos de vanguardia para la monitorización y el diagnóstico de la salud de las plantas utilizando tecnologías de IA y ML. El texto profundiza en cómo estas técnicas mejoran la detección temprana de enfermedades, plagas y factores de estrés en los cultivos, lo que permite tomar medidas proactivas para la protección de los cultivos y la optimización del rendimiento. Aprovechando los algoritmos de IA y ML, las partes interesadas del sector agrícola pueden mejorar la eficiencia, la…mehr

Produktbeschreibung
Técnicas avanzadas de detección fitosanitaria: Leveraging Artificial Intelligence and Machine Learning explora métodos de vanguardia para la monitorización y el diagnóstico de la salud de las plantas utilizando tecnologías de IA y ML. El texto profundiza en cómo estas técnicas mejoran la detección temprana de enfermedades, plagas y factores de estrés en los cultivos, lo que permite tomar medidas proactivas para la protección de los cultivos y la optimización del rendimiento. Aprovechando los algoritmos de IA y ML, las partes interesadas del sector agrícola pueden mejorar la eficiencia, la precisión y la sostenibilidad de la gestión fitosanitaria, contribuyendo así a la seguridad alimentaria mundial y a la resiliencia agrícola.
Autorenporträt
Dr. NAGAMANI H .S Licenciado en Sistemas Informáticos por la Universidad de Mysore. Máster en Ciencias e Ingeniería Informáticas por la Universidad de Annamalai, TN. Doctorado en Informática por la Universidad de Mysore. Actualmente trabaja como Profesor Asociado en el Departamento de Ciencias de la Computación, Smt VHD Central Institute Of Home Science Bengaluru, India.