Classificazione del suolo e suggerimento delle colture mediante apprendimento automatico - GANAPURAM, PRATHIBHA
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L'agricoltura è una delle principali fonti di reddito dell'India e una fonte di resistenza. Diversi esempi occasionali, monetari e biologici hanno un impatto sulla creazione di colture, ma cambiamenti capricciosi in questi esempi portano a un'incredibile sfortuna per gli allevatori. Questi pericoli possono essere ridotti quando si utilizzano metodologie ragionevoli sulle informazioni identificate con il tipo di suolo, la temperatura, il peso ambientale, l'afa e il tipo di resa. Tuttavia, l'anticipazione della resa e del clima può essere anticipata ottenendo esperienze utili da queste…mehr

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Produktbeschreibung
L'agricoltura è una delle principali fonti di reddito dell'India e una fonte di resistenza. Diversi esempi occasionali, monetari e biologici hanno un impatto sulla creazione di colture, ma cambiamenti capricciosi in questi esempi portano a un'incredibile sfortuna per gli allevatori. Questi pericoli possono essere ridotti quando si utilizzano metodologie ragionevoli sulle informazioni identificate con il tipo di suolo, la temperatura, il peso ambientale, l'afa e il tipo di resa. Tuttavia, l'anticipazione della resa e del clima può essere anticipata ottenendo esperienze utili da queste informazioni orticole che guidano gli allevatori nella scelta del raccolto da piantare per l'anno successivo, in modo da ottenere il massimo beneficio. Questo lavoro presenta una rassegna dei diversi calcoli utilizzati per la previsione del clima e della resa delle colture.
Autorenporträt
Prathibha Ganapuram è una professionista affermata che ha conseguito un master in tecnologia presso il JNTU di Hyderabad. Attualmente è professore assistente presso il Dipartimento di Informatica e Ingegneria del Malla Reddy Engineering College dal 2021, e ha costantemente dimostrato un impegno per l'eccellenza sia nell'insegnamento che nella ricerca.