Unmanned Aerial Vehicles and Multidisciplinary Applications Using AI Techniques
Les véhicules aériens sans pilote (UAV) et l'intelligence artificielle (IA) attirent l'attention des chercheurs universitaires et industriels en raison des libertés que les UAV offrent lorsqu'ils opèrent et surveillent des activités à distance. L'application de techniques d'apprentissage automatique et d'apprentissage profond peut produire des résultats rapides et fiables et a contribué à la surveillance en temps réel, à la collecte et au traitement des données, ainsi qu'à la prédiction.
Les drones utilisant ces techniques peuvent devenir des outils instrumentaux pour les réseaux informatiques et sans fil, les villes intelligentes, les applications militaires, les secteurs agricoles et l'exploitation minière. Unmanned Aerial Vehicles and Multidisciplinary Applications Using AI Techniques est une source de référence essentielle qui couvre la reconnaissance des formes, les méthodes basées sur l'apprentissage automatique et l'apprentissage profond, ainsi que d'autres techniques d'IA et l'impact qu'elles ont lorsqu'elles sont appliquées à différentes applications en temps réel des drones.
Il synthétise la portée et l'importance des modèles d'apprentissage automatique et d'apprentissage profond dans l'amélioration des capacités des drones, les solutions aux problèmes et de nombreux domaines d'application. Couvrant des sujets tels que les systèmes de surveillance des véhicules, la prédiction des rendements et la reconnaissance de l'activité humaine, ce premier ouvrage de référence constitue une ressource complète pour les informaticiens, les ingénieurs en intelligence artificielle, les spécialistes des données, les agronomes, les fonctionnaires, les chefs militaires, les chefs d'entreprise, les étudiants et les professeurs de l'enseignement supérieur, les bibliothèques universitaires, les académiciens et les chercheurs en informatique, en vision par ordinateur, en reconnaissance des formes, en imagerie et en ingénierie.
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Dernière modification: 2024.11.14 07:32 (GMT)