Ojoogun azeezat (49 risultati)
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Taschenbuch. Condizione: Neu. Early Detection of Disease in Tomatoes | Using Artificial Intelligence and Machine Learning | Azeezat Ojoogun | Taschenbuch | Englisch | 2024 | LAP LAMBERT Academic Publishing | EAN 9786208011864 | Verantwortliche Person für die EU: preigu GmbH & Co. KG, Lengericher Landstr. 19, 49078 Osnabrück, mai…l[at]preigu[dot]de | Anbieter: preigu.
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Taschenbuch. Condizione: Neu. This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware 56 pp. Spanisch.
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Taschenbuch. Condizione: Neu. This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware 60 pp. Französisch.
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Taschenbuch. Condizione: Neu. This item is printed on demand - Print on Demand Titel. Neuware -Plant diseases and pests are a serious problem in agriculture. Accurate and faster detection of diseases and pests in plants could aid in the development of an early treatment method while significantly lowering economic losses. In thi…s regard, the introduction of deep learning-based image classification has resulted in a significant number of solutions. The primary goal of this research is to detect tomato plant leaf illnesses more quickly by adopting Deep Learning (DL), which can be efficiently utilised for image classification utilising various convolutional neural network (CNN) architectures including VGG-16, ResNet34 and EfficentNet0.Some pre-processing techniques were done on the data before concluding data preparation. An imbalance among the classes was discovered in the dataset, which was remedied using weighted random sample techniques to avoid bias. Model optimization was done to improve perform of the model.The result of the predictions is embedded in an interactive GUI. The GUI allows shows the disease detected. The user may just put their own image for it to detect the class of disease.VDM Verlag, Dudweiler Landstraße 99, 66123 Saarbrücken 52 pp. Englisch.
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Taschenbuch. Condizione: Neu. This item is printed on demand - Print on Demand Titel. Neuware -Plant diseases and pests are a serious problem in agriculture. Accurate and faster detection of diseases and pests in plants could aid in the development of an early treatment method while significantly lowering economic losses. In thi…s regard, the introduction of deep learning-based image classification has resulted in a significant number of solutions. The primary goal of this research is to detect tomato plant leaf illnesses more quickly by adopting Deep Learning (DL), which can be efficiently utilised for image classification utilising various convolutional neural network (CNN) architectures including VGG-16, ResNet34 and EfficentNet0.Some pre-processing techniques were done on the data before concluding data preparation. An imbalance among the classes was discovered in the dataset, which was remedied using weighted random sample techniques to avoid bias. Model optimization was done to improve perform of the model.The result of the predictions is embedded in an interactive GUI. The GUI allows shows the disease detected. The user may just put their own image for it to detect the class of disease.VDM Verlag, Dudweiler Landstraße 99, 66123 Saarbrücken 52 pp. Englisch.
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Taschenbuch. Condizione: Neu. nach der Bestellung gedruckt Neuware - Printed after ordering - Plant diseases and pests are a serious problem in agriculture. Accurate and faster detection of diseases and pests in plants could aid in the development of an early treatment method while significantly lowering economic losses. In this… regard, the introduction of deep learning-based image classification has resulted in a significant number of solutions. The primary goal of this research is to detect tomato plant leaf illnesses more quickly by adopting Deep Learning (DL), which can be efficiently utilised for image classification utilising various convolutional neural network (CNN) architectures including VGG-16, ResNet34 and EfficentNet0.Some pre-processing techniques were done on the data before concluding data preparation. An imbalance among the classes was discovered in the dataset, which was remedied using weighted random sample techniques to avoid bias. Model optimization was done to improve perform of the model.The result of the predictions is embedded in an interactive GUI. The GUI allows shows the disease detected. The user may just put their own image for it to detect the class of disease.
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Taschenbuch. Condizione: Neu. Early Detection of Disease in Tomatoes | Using Artificial Intelligence and Machine Learning Second Edition | Azeezat Ojoogun | Taschenbuch | Englisch | 2026 | LAP LAMBERT Academic Publishing | EAN 9786209602115 | Verantwortliche Person für die EU: preigu GmbH & Co. KG, Lengericher Landstr. 19, 49078… Osnabrück, mail[at]preigu[dot]de | Anbieter: preigu Print on Demand.
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Taschenbuch. Condizione: Neu. This item is printed on demand - Print on Demand Titel. Neuware -Las enfermedades y plagas de las plantas son un grave problema en la agricultura. Una detección precisa y más rápida de las enfermedades y plagas en las plantas podría ayudar a desarrollar un método de tratamiento precoz y, al mismo ti…empo, reducir significativamente las pérdidas económicas. En este sentido, la introducción de la clasificación de imágenes basada en el aprendizaje profundo ha dado lugar a un número significativo de soluciones. El objetivo principal de esta investigación es detectar más rápidamente las enfermedades de las hojas de las plantas de tomate mediante la adopción del Aprendizaje Profundo (Deep Learning, DL), que se puede utilizar de manera eficiente para la clasificación de imágenes utilizando varias arquitecturas de redes neuronales convolucionales (CNN), incluyendo VGG-16, ResNet34 y EfficentNet0.Antes de concluir la preparación de los datos, se aplicaron algunas técnicas de preprocesamiento. Se descubrió un desequilibrio entre las clases en el conjunto de datos, que se corrigió utilizando técnicas de muestreo aleatorio ponderado para evitar sesgos. Se optimizó el modelo para mejorar su rendimiento.El resultado de las predicciones se integra en una GUI interactiva. La GUI permite mostrar la enfermedad detectada. El usuario puede poner su propia imagen para que detecte la clase de enfermedad.VDM Verlag, Dudweiler Landstraße 99, 66123 Saarbrücken 56 pp. Spanisch.
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Da: AHA-BUCH GmbH, Einbeck, GermaniaAHA-BUCH GmbH
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Taschenbuch. Condizione: Neu. nach der Bestellung gedruckt Neuware - Printed after ordering - Las enfermedades y plagas de las plantas son un grave problema en la agricultura. Una detección precisa y más rápida de las enfermedades y plagas en las plantas podría ayudar a desarrollar un método de tratamiento precoz y, al mismo tie…mpo, reducir significativamente las pérdidas económicas. En este sentido, la introducción de la clasificación de imágenes basada en el aprendizaje profundo ha dado lugar a un número significativo de soluciones. El objetivo principal de esta investigación es detectar más rápidamente las enfermedades de las hojas de las plantas de tomate mediante la adopción del Aprendizaje Profundo (Deep Learning, DL), que se puede utilizar de manera eficiente para la clasificación de imágenes utilizando varias arquitecturas de redes neuronales convolucionales (CNN), incluyendo VGG-16, ResNet34 y EfficentNet0.Antes de concluir la preparación de los datos, se aplicaron algunas técnicas de preprocesamiento. Se descubrió un desequilibrio entre las clases en el conjunto de datos, que se corrigió utilizando técnicas de muestreo aleatorio ponderado para evitar sesgos. Se optimizó el modelo para mejorar su rendimiento.El resultado de las predicciones se integra en una GUI interactiva. La GUI permite mostrar la enfermedad detectada. El usuario puede poner su propia imagen para que detecte la clase de enfermedad.
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