Singh amrita (280 Ergebnisse)
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Lilavati of Bhaskaracarya
Phadke Narayana H. Singh Shyam Lal Naimpally Somashekhara Amrita Patwardhan Krishnaji Shankara
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Lilavati of Bhaskaracarya
Narayana H. Phadke Shyam Lal Singh Somashekhara Amrita Naimpally Krishnaji Shankara Patwardhan
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Lilavati of Bhaskaracarya
Phadke Narayana H. Singh Shyam Lal Naimpally Somashekhara Amrita Patwardhan Krishnaji Shankara
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Lilavati of Bhaskaracarya
Narayana H. Phadke Shyam Lal Singh Somashekhara Amrita Naimpally Krishnaji Shankara Patwardhan
Sprache: Englisch
Verlag: Motilal Banarsidass Publishers Pvt. Ltd. MLBD, 2008
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Smart Agriculture : Emerging Pedagogies of Deep Learning, Machine Learning and Internet of Things
Patel, Govind Singh (EDT); Rai, Amrita (EDT); Das, Nripendra Narayan (EDT); Singh, R. P. (EDT)
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Patel, Govind Singh (EDT); Rai, Amrita (EDT); Das, Nripendra Narayan (EDT); Singh, R. P. (EDT)
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Verlag: Springer, 2023
Serie: Buch 9 von 16 - Transactions on Computer Systems and Networks
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Smart Global Value Chain : Future Innovations
Garg, Adarsh (EDT); Jain, Amrita (EDT); Singh, Manisha (EDT); Al-turjman, Fadi (EDT)
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Smart Global Value Chain : Future Innovations
Garg, Adarsh (EDT); Jain, Amrita (EDT); Singh, Manisha (EDT); Al-turjman, Fadi (EDT)
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Paperback. Zustand: New. This book endeavours to highlight the untapped potential of Smart Agriculture for the innovation and expansion of the agriculture sector. The sector shall make incremental progress as it learns from associations between data over time through Artificial Intelligence, deep learning and Internet of Things…applications. The farming industry and Smart agriculture develop from the stringent limits imposed by a farm's location, which in turn has a series of related effects with respect to supply chain management, food availability, biodiversity, farmers' decision-making and insurance, and environmental concerns among others. All of the above-mentioned aspects will derive substantial benefits from the implementation of a data-driven approach under the condition that the systems, tools and techniques to be used have been designed to handle the volume and variety of the data to be gathered. Contributions to this book have been solicited with the goal of uncovering the possibilities of engaging agriculture with equipped and effective profound learning algorithms. Most agricultural research centres are already adopting Internet of Things for the monitoring of a wide range of farm services, and there are significant opportunities for agriculture administration through the effective implementation of Machine Learning, Deep Learning, Big Data and IoT structures.
