標題: Titlebook: Machine Learning and Artificial Intelligence for Agricultural Economics; Prognostic Data Anal Chandrasekar Vuppalapati Book 2021 The Editor [打印本頁] 作者: 遮陽傘 時間: 2025-3-21 16:21
書目名稱Machine Learning and Artificial Intelligence for Agricultural Economics影響因子(影響力)
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書目名稱Machine Learning and Artificial Intelligence for Agricultural Economics網(wǎng)絡(luò)公開度
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書目名稱Machine Learning and Artificial Intelligence for Agricultural Economics被引頻次
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書目名稱Machine Learning and Artificial Intelligence for Agricultural Economics年度引用
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書目名稱Machine Learning and Artificial Intelligence for Agricultural Economics讀者反饋
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作者: Palate 時間: 2025-3-21 20:48
auf einer CD-ROM die üblichen Standardger?te mit technischen Informationen, die in der Angebotsphase und zur Vorbereitung einer Baustelle meist ausreichend sind. Damit kann der Anhang des Handbuches gleichzeitig als maschinentechnisches Nachschlagewerk im Baubetrieb dienen. Die Kapitel Schneckenf?r作者: fringe 時間: 2025-3-22 02:12 作者: HOWL 時間: 2025-3-22 06:20
gebotsphase und zur Vorbereitung einer Baustelle meist ausreichend sind. Damit kann der Anhang des Handbuches gleichzeitig als maschinentechnisches Nachschlagewerk im Baubetrieb dienen. Die Kapitel Schneckenf?r978-3-662-12250-1作者: 遍及 時間: 2025-3-22 11:07 作者: scoliosis 時間: 2025-3-22 16:36 作者: Habituate 時間: 2025-3-22 19:59 作者: Culpable 時間: 2025-3-23 00:08 作者: debunk 時間: 2025-3-23 03:49
Chandrasekar Vuppalapatigebotsphase und zur Vorbereitung einer Baustelle meist ausreichend sind. Damit kann der Anhang des Handbuches gleichzeitig als maschinentechnisches Nachschlagewerk im Baubetrieb dienen. Die Kapitel Schneckenf?r978-3-662-12250-1作者: callous 時間: 2025-3-23 08:51
0884-8289 s and students in agricultural economics, data science, engineering, and machine learning as well as engineers and industry professionals in the public and private sectors..978-3-030-77487-5978-3-030-77485-1Series ISSN 0884-8289 Series E-ISSN 2214-7934 作者: 減弱不好 時間: 2025-3-23 10:58 作者: Fermentation 時間: 2025-3-23 14:45 作者: 憤憤不平 時間: 2025-3-23 19:43 作者: 反話 時間: 2025-3-23 22:40
Chandrasekar Vuppalapatisigkeitsf?rderung in Kapitel 4 um eine Beispielrechnung für die Dimensionierung der Flüssigkeits-Feststoff-F?rderung erg?nzt und das Jetgrouting in Kapitel 6 um die Berechnung der erforderlichen Pumpenleistung erweitert..978-3-540-27064-5作者: Outshine 時間: 2025-3-24 02:51
Chandrasekar Vuppalapatisigkeitsf?rderung in Kapitel 4 um eine Beispielrechnung für die Dimensionierung der Flüssigkeits-Feststoff-F?rderung erg?nzt und das Jetgrouting in Kapitel 6 um die Berechnung der erforderlichen Pumpenleistung erweitert..978-3-540-27064-5作者: Between 時間: 2025-3-24 08:48 作者: 團結(jié) 時間: 2025-3-24 12:03 作者: Ige326 時間: 2025-3-24 15:22
sigkeitsf?rderung in Kapitel 4 um eine Beispielrechnung für die Dimensionierung der Flüssigkeits-Feststoff-F?rderung erg?nzt und das Jetgrouting in Kapitel 6 um die Berechnung der erforderlichen Pumpenleistung erweitert..978-3-540-27064-5作者: 茁壯成長 時間: 2025-3-24 19:48
Futuredity price variations, macroeconomic conditions, real-time price models’ unintended consequences, trade wars, sudden changes in people tastes and perception of a food commodity, and global climate change, are something beyond farmers’ control.作者: 著名 時間: 2025-3-25 02:50 作者: Ornithologist 時間: 2025-3-25 04:39 作者: AVOID 時間: 2025-3-25 08:09
Agricultural Economy and ML Models Finally, it concludes with the challenges that agriculture faces, especially for small-scale farmers and the role of machine learning in addressing such challenges, as well as the opportunities machine learning provides to improve the future of small-scale farming.作者: START 時間: 2025-3-25 11:58
The Role of the Government and the AI Readinessn, Brazil, Uruguay, Indonesia, and Peru. Next, the chapter walks through machine learning and artificial intelligence use cases for milk production in India and the impact of government credit in achieving milk sufficiency in India.作者: Noisome 時間: 2025-3-25 18:36 作者: In-Situ 時間: 2025-3-25 23:12
Commodity Markets: Machine Learning Techniquesuced to validate trend, seasonality, and stationarity of the time series. Next, the time series feature causation and correlation models and vector autoregression (VAR) are introduced. Finally, the chapter presents two time series-based use cases: predicting gold commodity prices and worldwide study of fertilizer price predict.作者: Narcissist 時間: 2025-3-26 03:38 作者: 魔鬼在游行 時間: 2025-3-26 04:48 作者: FID 時間: 2025-3-26 12:31
technischen Angaben zu Maschinen und Ger?ten wird mitgeliefDer wirtschaftliche und leistungsf?hige Baubetrieb ist gekennzeichnet durch den optimalen Einsatz der Ger?te in einer Prozesskette für die jeweils vorgegebene baubetriebliche Aufgabenstellung. Der Leistungsermittlung kommt als Basis einer s作者: 我還要背著他 時間: 2025-3-26 13:33 作者: SOBER 時間: 2025-3-26 17:41 作者: 歌曲 時間: 2025-3-26 22:58
gegebene baubetriebliche Aufgabenstellung. Der Leistungsermittlung kommt als Basis einer systematischen und ergebnisorientierten Kalkulation und Baustellenvorbereitung gr??te Bedeutung zu. Dieses Handbuch soll sowohl Studierenden als auch Praktikern in der AV und Kalkulation von Bauunternehmen als N作者: Small-Intestine 時間: 2025-3-27 03:13
Chandrasekar Vuppalapatigegebene baubetriebliche Aufgabenstellung. Der Leistungsermittlung kommt als Basis einer systematischen und ergebnisorientierten Kalkulation und Baustellenvorbereitung gr??te Bedeutung zu. Dieses Handbuch soll sowohl Studierenden als auch Praktikern in der AV und Kalkulation von Bauunternehmen als N作者: 放縱 時間: 2025-3-27 09:04 作者: 編輯才信任 時間: 2025-3-27 10:06 作者: Urgency 時間: 2025-3-27 14:43
Chandrasekar Vuppalapati technischen Angaben zu Maschinen und Ger?ten wird mitgeliefDer wirtschaftliche und leistungsf?hige Baubetrieb ist gekennzeichnet durch den optimalen Einsatz der Ger?te in einer Prozesskette für die jeweils vorgegebene baubetriebliche Aufgabenstellung. Der Leistungsermittlung kommt als Basis einer s作者: 入伍儀式 時間: 2025-3-27 18:27
Chandrasekar Vuppalapati technischen Angaben zu Maschinen und Ger?ten wird mitgelief.Die prozessorientierte Leistungsermittlung von Bauger?ten ist die Grundlage der Planung der Ausführung. Auswahl und Anzahl der Ger?te zur projektspezifischen Optimierung sind die unverzichtbare Basis der Termin- und Kostenplanung (Kalkulat作者: 墻壁 時間: 2025-3-27 23:31 作者: Expand 時間: 2025-3-28 05:16
technischen Angaben zu Maschinen und Ger?ten wird mitgelief.Die prozessorientierte Leistungsermittlung von Bauger?ten ist die Grundlage der Planung der Ausführung. Auswahl und Anzahl der Ger?te zur projektspezifischen Optimierung sind die unverzichtbare Basis der Termin- und Kostenplanung (Kalkulat作者: Soliloquy 時間: 2025-3-28 06:25
Chandrasekar Vuppalapati technischen Angaben zu Maschinen und Ger?ten wird mitgelief.Die prozessorientierte Leistungsermittlung von Bauger?ten ist die Grundlage der Planung der Ausführung. Auswahl und Anzahl der Ger?te zur projektspezifischen Optimierung sind die unverzichtbare Basis der Termin- und Kostenplanung (Kalkulat作者: 航海太平洋 時間: 2025-3-28 14:05 作者: MEN 時間: 2025-3-28 15:57 作者: Irrepressible 時間: 2025-3-28 20:08
Data Engineering and Exploratory Data Analysis Techniquesn Databases (KDD) framework, the reference architecture for data mining applications, feature engineering techniques, and exploratory data analysis (EDA) process. Next, the chapter introduces feature reduction techniques such as principal component analysis (PCA). In agriculture data, most of the ti作者: Vo2-Max 時間: 2025-3-28 23:52
Agricultural Economy and ML Modelsomics and influence of macrolevel economic indicators on the local agriculture. Next, study of econometrics-related agricultural models is introduced. Finally, it concludes with the challenges that agriculture faces, especially for small-scale farmers and the role of machine learning in addressing s作者: Allowance 時間: 2025-3-29 06:27
Commodity Markets: Machine Learning Techniquestors that would provide a comprehensive market view to small farmers. As part of the chapter, demand and supply framework is introduced. Next, commodity stocks to use ratio indictor are introduced and the impact of stocks to use ratio on the pricing model developed. Time series techniques are introd
