Muutke küpsiste eelistusi

E-raamat: Agricultural-Centric Computation: Second International Conference, ICA 2024, Delhi, India, May 21-24, 2024, Revised Selected Papers

Edited by , Edited by , Edited by , Edited by
  • Formaat - PDF+DRM
  • Hind: 135,84 €*
  • * hind on lõplik, st. muud allahindlused enam ei rakendu
  • Lisa ostukorvi
  • Lisa soovinimekirja
  • See e-raamat on mõeldud ainult isiklikuks kasutamiseks. E-raamatuid ei saa tagastada.

DRM piirangud

  • Kopeerimine (copy/paste):

    ei ole lubatud

  • Printimine:

    ei ole lubatud

  • Kasutamine:

    Digitaalõiguste kaitse (DRM)
    Kirjastus on väljastanud selle e-raamatu krüpteeritud kujul, mis tähendab, et selle lugemiseks peate installeerima spetsiaalse tarkvara. Samuti peate looma endale  Adobe ID Rohkem infot siin. E-raamatut saab lugeda 1 kasutaja ning alla laadida kuni 6'de seadmesse (kõik autoriseeritud sama Adobe ID-ga).

    Vajalik tarkvara
    Mobiilsetes seadmetes (telefon või tahvelarvuti) lugemiseks peate installeerima selle tasuta rakenduse: PocketBook Reader (iOS / Android)

    PC või Mac seadmes lugemiseks peate installima Adobe Digital Editionsi (Seeon tasuta rakendus spetsiaalselt e-raamatute lugemiseks. Seda ei tohi segamini ajada Adober Reader'iga, mis tõenäoliselt on juba teie arvutisse installeeritud )

    Seda e-raamatut ei saa lugeda Amazon Kindle's. 

This book constitutes the proceedings of the Second International Conference on Agricultural-Centric Computation, ICA 2024, held in Delhi, India, during May 2124, 2024.





The 20 full papers and 6 short papers included in this book were carefully reviewed and selected from 79 submissions. This year's conference focuses on how advanced computational techniques can address critical issues in the agricultural sector, such as climate resilience, food security, sustainable practices, biodiversity conservation, soil health, water management, and market access.

Kisaan Margadarshak An AI based Decision Support System for Farmers in India.- Harvesting Insights Unrevealing Paddy Crop Yields Through Advanced Modeling Techniques.- Enhancing Horticulture Field Security Intruder Detection Utilizing Wi Fi CSI Technology with ESP32 Modules.- Negative Affective State Vocalization Analysis of Dairy Cattle using 3D MFCC Features with CNN LSTM Model on an Edge Device.- Comparative Analysis of Machine Learning-Based Soil pH Prediction Using Spectral Bands and Indices.