Manuel de recherche sur les applications de l'IdO équipées d'IA dans l'agriculture de pointe

Manuel de recherche sur les applications de l'IdO équipées d'IA dans l'agriculture de pointe (Alex Khang)

Titre original :

Handbook of Research on AI-Equipped IoT Applications in High-Tech Agriculture

Contenu du livre :

Le secteur agricole est confronté à des défis importants pour répondre à la demande croissante de nourriture tout en assurant un développement durable. Les méthodes agricoles traditionnelles ne sont pas équipées pour répondre aux exigences du monde moderne.

Pour surmonter ces défis, Advanced Technologies and AI-Equipped IoT Applications in High-Tech Agriculture fournit une analyse approfondie des opportunités et des défis liés aux outils de gestion alimentés par l'IA et aux techniques équipées de l'IoT pour l'écosystème agricole de haute technologie. Le Handbook of Research on AI-Equipped IoT Applications in High-Tech Agriculture explore les méthodologies, modèles, techniques, technologies et applications avancés ainsi que les concepts de systèmes de soutien en temps réel pour aider les producteurs agricoles à ajuster les plans ou les calendriers de prise en charge de leurs exploitations. En outre, il aborde le rôle des technologies de l'IdO et des applications de l'IA dans les écosystèmes agricoles et leur potentiel d'amélioration de la qualité des produits et de la compétitivité du marché.

Le livre comprend des discussions sur l'application de la blockchain, de la biotechnologie, des drones, de la robotique, de l'analyse de données et de la visualisation dans l'agriculture de haute technologie. Il s'agit d'une référence essentielle pour toute personne intéressée par l'avenir de l'agriculture high-tech, y compris les analystes agricoles, les analystes d'investissement, les chercheurs, les universitaires, les professionnels, les ingénieurs et les étudiants.

Autres informations sur le livre :

ISBN :9781668492314
Auteur :
Éditeur :
Langue :anglais
Reliure :Relié

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Dernière modification: 2024.11.14 07:32 (GMT)