Cantitate/Preț
Produs

Artificial Intelligence and Data Science in Environmental Sensing: Cognitive Data Science in Sustainable Computing

Editat de Mohsen Asadnia, Amir Razmjou, Amin Beheshti
en Limba Engleză Paperback – 14 feb 2022

ABORDAREA PRACTICĂ: Notăm cu interes faptul că acest volum nu se rezumă la o simplă trecere în revistă a algoritmilor, ci stabilește un raport direct între hardware-ul accesibil — senzorii produși în masă — și procesarea avansată a datelor. Putem afirma că structura lucrării este concepută pentru a ghida cititorul de la înțelegerea senzorilor ca sursă de date brute până la implementarea unor soluții complexe de tip Machine Learning pentru sustenabilitate. Remarcăm o progresie logică în cuprins, care debutează cu tehnologii de monitorizare a apelor reziduale și antene pentru senzori de mediu, avansând către strategii experimentale precum Response Surface Methodology (RSM) și utilizarea Swarm Intelligence.

Dacă Artificial Intelligence and Environmental Sustainability v-a oferit cadrul teoretic necesar înțelegerii conceptelor de sustenabilitate în era Industry 4.0, Artificial Intelligence and Data Science in Environmental Sensing oferă instrumentele practice și protocoalele specifice pentru implementarea acestor tehnologii în teren. În contextul operei editorilor, acest titlu reprezintă o evoluție firească; dacă în Biomimetic Microsensors Inspired by Marine Life, Mohsen Asadnia explora mecanismele biologice de detecție, aici atenția se mută pe integrarea acestor senzori într-un ecosistem digital de analiză. De asemenea, expertiza în optimizarea proceselor industriale, vizibilă în Artificial Intelligence in Future Mining, este aplicată acum în managementul resurselor de apă și controlul poluării.

Fiecare capitol servește drept ghid tehnic pentru studenți și cercetători, oferind conexiuni între designul materialelor pentru senzori și sistemele de suport decizional. Volumul reușește să acopere nișe critice, de la îndepărtarea contaminanților asistați de AI în mediul acvatic, până la utilizarea tehnicilor de procesare a imaginilor în agricultură, transformând datele colectate în informații fiabile pentru protecția mediului.

Citește tot Restrânge

Din seria Cognitive Data Science in Sustainable Computing

Preț: 56048 lei

Preț vechi: 87718 lei
-36%

Puncte Express: 841

Carte tipărită la comandă

Livrare economică 23 mai-06 iunie


Specificații

ISBN-13: 9780323905084
ISBN-10: 0323905080
Pagini: 324
Dimensiuni: 152 x 229 x 23 mm
Greutate: 0.44 kg
Editura: ELSEVIER SCIENCE
Seria Cognitive Data Science in Sustainable Computing


De ce să citești această carte

Recomandăm această carte profesioniștilor care doresc să implementeze soluții de monitorizare a mediului folosind senzori moderni și algoritmi AI. Cititorul câștigă o perspectivă tehnică asupra întregului flux de date, de la senzor la decizia automatizată. Este o resursă esențială pentru cei care lucrează în managementul resurselor de apă, agricultură inteligentă sau controlul poluării, oferind metode concrete de optimizare a sistemelor de sustenabilitate.


Descriere scurtă

Artificial Intelligence and Data Science in Environmental Sensing provides state-of-the-art information on the inexpensive mass-produced sensors that are used as inputs to artificial intelligence systems. The book discusses the advances of AI and Machine Learning technologies in material design for environmental areas. It is an excellent resource for researchers and professionals who work in the field of data processing, artificial intelligence sensors and environmental applications.

  • Presents tools, connections and proactive solutions to take sustainability programs to the next level
  • Offers a practical guide for making students proficient in modern electronic data analysis and graphics
  • Provides knowledge and background to develop specific platforms related to environmental sensing, including control water, air and soil quality, water and wastewater treatment, desalination, pollution mitigation/control, and resource management and recovery

Cuprins

1. Smart sensing technologies for wastewater treatment plants
2. Recent advancement in antennas for environmental sensing
3. Intelligent geo-sensing for moving toward smart, resilient, low emission, and less carbon transport
4. Language of Response Surface Methodology (RSM) as an experimental strategy for electrochemical wastewater treatment process optimization
5. Artificial intelligence and sustainability: Solutions to social and environmental challenges
6. Application of multi attribute decision making tools for site analysis of offshore wind turbines
7. Recent Advances of Image Processing Techniques in Agriculture
8. Applications of Swarm Intelligence in Environmental Sensing
9. Machine learning applications for developing sustainable construction materials
10. The AI-assisted removal process of contaminants in the aquatic environment
11. Recent progress in biosensors and data processing systems for wastewater monitoring and surveillance
12. Machine learning in surface plasmon resonance for environmental monitoring