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1000 tulosta hakusanalla P. Hemavathi; S. Malathi

Deep Learning with Neural Networks

Deep Learning with Neural Networks

Jayapriya P; Hemalatha S

Lap Lambert Academic Publishing
2024
pokkari
Plant diseases and pests are important factors determining the yield and quality of plants. Plant diseases and pests identification can be carried out by means of digital image processing. In recent years, deep learning has made breakthroughs in the field of digital image processing, far superior to traditional methods. How to use deep learning technology to study plant diseases and pests identification has become a research issue of great concern to researchers. This book provides a definition of plant diseases and pests detection problem, puts forward a comparison with traditional plant diseases and pests detection methods. According to the difference of network structure, this study outlines the research on plant diseases and pests detection based on deep learning in recent years from three aspects of classification network, detection network and segmentation network, and the advantages and disadvantages of each method are summarized.
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Deep Learning mit neuronalen Netzen

Deep Learning mit neuronalen Netzen

Jayapriya P; Hemalatha S

Verlag Unser Wissen
2024
pokkari
Pflanzenkrankheiten und -sch dlinge sind wichtige Faktoren, die den Ertrag und die Qualit t der Pflanzen bestimmen. Die Identifizierung von Pflanzenkrankheiten und -sch dlingen kann mit Hilfe der digitalen Bildverarbeitung erfolgen. In den letzten Jahren hat das Deep Learning im Bereich der digitalen Bildverarbeitung einen Durchbruch erzielt und ist den traditionellen Methoden weit berlegen. Der Einsatz von Deep-Learning-Technologien zur Erkennung von Pflanzenkrankheiten und -sch dlingen ist f r Forscher zu einem wichtigen Thema geworden. In diesem Buch wird das Problem der Erkennung von Pflanzenkrankheiten und -sch dlingen definiert und ein Vergleich mit herk mmlichen Methoden zur Erkennung von Pflanzenkrankheiten und -sch dlingen angestellt. Entsprechend dem Unterschied der Netzwerkstruktur umrei t diese Studie die Forschung zur Erkennung von Pflanzenkrankheiten und -sch dlingen auf der Grundlage von Deep Learning in den letzten Jahren unter den drei Aspekten des Klassifizierungsnetzwerks, des Erkennungsnetzwerks und des Segmentierungsnetzwerks, und die Vor- und Nachteile jeder Methode werden zusammengefasst.
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Apprentissage profond avec les réseaux neuronaux

Apprentissage profond avec les réseaux neuronaux

Jayapriya P; Hemalatha S

Editions Notre Savoir
2024
pokkari
Les maladies et les parasites des plantes sont des facteurs importants qui d terminent le rendement et la qualit des plantes. L'identification des maladies et des parasites des plantes peut tre effectu e au moyen du traitement num rique des images. Ces derni res ann es, l'apprentissage profond a fait des perc es dans le domaine du traitement des images num riques, d passant de loin les m thodes traditionnelles. La mani re d'utiliser la technologie de l'apprentissage profond pour tudier l'identification des maladies et des ravageurs des plantes est devenue une question de recherche qui pr occupe grandement les chercheurs. Ce livre fournit une d finition du probl me de la d tection des maladies et des parasites des plantes et propose une comparaison avec les m thodes traditionnelles de d tection des maladies et des parasites des plantes. En fonction de la diff rence de structure des r seaux, cette tude d crit la recherche sur la d tection des maladies et des parasites des plantes bas e sur l'apprentissage profond au cours des derni res ann es sous trois aspects: r seau de classification, r seau de d tection et r seau de segmentation, et les avantages et les inconv nients de chaque m thode sont r sum s.
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Apprendimento profondo con le reti neurali

Apprendimento profondo con le reti neurali

Jayapriya P; Hemalatha S

Edizioni Sapienza
2024
pokkari
Le malattie e i parassiti delle piante sono fattori importanti che ne determinano la resa e la qualit . L'identificazione delle malattie e dei parassiti delle piante pu essere effettuata mediante l'elaborazione digitale delle immagini. Negli ultimi anni, il deep learning ha fatto passi da gigante nel campo dell'elaborazione delle immagini digitali, superando di gran lunga i metodi tradizionali. Come utilizzare la tecnologia del deep learning per studiare l'identificazione di malattie e parassiti delle piante diventato un tema di grande interesse per i ricercatori. Questo libro fornisce una definizione del problema del rilevamento delle malattie e dei parassiti delle piante e propone un confronto con i metodi tradizionali di rilevamento delle malattie e dei parassiti delle piante. In base alla differenza della struttura della rete, questo studio delinea la ricerca sul rilevamento delle malattie e dei parassiti delle piante basata sul deep learning negli ultimi anni sotto i tre aspetti della rete di classificazione, della rete di rilevamento e della rete di segmentazione, riassumendo i vantaggi e gli svantaggi di ciascun metodo.
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Glebokie uczenie z sieciami neuronowymi

Glebokie uczenie z sieciami neuronowymi

Jayapriya P; Hemalatha S

Wydawnictwo Nasza Wiedza
2024
pokkari
Choroby i szkodniki roślin są ważnymi czynnikami determinującymi plon i jakośc roślin. Identyfikację chor b i szkodnik w roślin można przeprowadzic za pomocą cyfrowego przetwarzania obrazu. W ostatnich latach glębokie uczenie dokonalo przelomu w dziedzinie cyfrowego przetwarzania obrazu, znacznie przewyższając tradycyjne metody. Spos b wykorzystania technologii glębokiego uczenia się do badania chor b roślin i identyfikacji szkodnik w stal się kwestią badawczą budzącą duże zainteresowanie naukowc w. Niniejsza książka zawiera definicję problemu wykrywania chor b i szkodnik w roślin, a także przedstawia por wnanie z tradycyjnymi metodami wykrywania chor b i szkodnik w roślin. Zgodnie z r żnicą w strukturze sieci, niniejsze opracowanie przedstawia badania nad wykrywaniem chor b roślin i szkodnik w w oparciu o glębokie uczenie się w ostatnich latach z trzech aspekt w sieci klasyfikacji, sieci wykrywania i sieci segmentacji, a także podsumowuje zalety i wady każdej metody.
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Aprendizagem profunda com redes neurais

Aprendizagem profunda com redes neurais

Jayapriya P; Hemalatha S

Edicoes Nosso Conhecimento
2024
pokkari
As doen as e pragas das plantas s o factores importantes que determinam o rendimento e a qualidade das plantas. A identifica o de doen as e pragas das plantas pode ser efectuada atrav s do processamento digital de imagens. Nos ltimos anos, a aprendizagem profunda tem feito avan os no dom nio do processamento digital de imagens, muito superiores aos m todos tradicionais. A forma de utilizar a tecnologia de aprendizagem profunda para estudar a identifica o de doen as e pragas das plantas tornou-se uma quest o de investiga o de grande interesse para os investigadores. Este livro fornece uma defini o do problema de dete o de doen as e pragas das plantas e apresenta uma compara o com os m todos tradicionais de dete o de doen as e pragas das plantas. De acordo com a diferen a da estrutura da rede, este estudo descreve a investiga o sobre a dete o de doen as das plantas e pragas com base na aprendizagem profunda nos ltimos anos a partir de tr s aspectos da rede de classifica o, rede de dete o e rede de segmenta o, e as vantagens e desvantagens de cada m todo s o resumidas.
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Herstellung von Lovastatin durch Pilze

Herstellung von Lovastatin durch Pilze

Dunga Prasanna Latha; K P J Hemalatha

Verlag Unser Wissen
2024
pokkari
Das vorliegende Buch zielt darauf ab, das potente Lovastatin produzierende Paar aus einer Vielzahl von festen Substraten und Pilzorganismen zu untersuchen. Lovastatin ist ein potenter kompetitiver Inhibitor der HMG-CoA-Reduktase, einem mikrosomalen Enzym, das die Umwandlung der Substrate HMG-CoA zu Mevalonat katalysiert. Dieses Enzym spielt eine wichtige Rolle bei der Synthese von Cholesterin. Dar ber hinaus hat Lovastatin viele biomedizinische Anwendungen. Die Lovastatin-Ausbeute kann durch Feststofffermentation im Vergleich zur Submersfermentation erh ht werden, und es wurden nur sehr wenige Arbeiten zur Produktion von Lovastatin durch SSF durchgef hrt. F r die Untersuchung der Produktion von Lovastatin wurden Substrate verwendet, die zuvor nicht verwendet wurden. Die Arbeit ist im Rahmen der folgenden f nf Ziele geplant: 1. Screening potenzieller Lovastatin produzierender Pilzorganismen und fester Substrate. 2. Optimierung der Prozessparameter und N hrstoffparameter zur Steigerung des Lovastatin-Produktionspotenzials. 3. Immobilisierung von Penicillium funiculosum durch Einschlussverfahren. 4. Stammverbesserung durch Verwendung physikalischer und chemischer Mutagene zur besseren Lovastatinproduktion. 5. Es wurde eine antimikrobielle Aktivit t von Lovastatin durchgef hrt, um die antimikrobielle Aktivit t zu bewerten.
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Production de lovastatine par des champignons

Production de lovastatine par des champignons

Dunga Prasanna Latha; K P J Hemalatha

Editions Notre Savoir
2024
pokkari
Le pr sent ouvrage vise cribler les paires productrices de lovastatine partir d'une vari t de substrats solides et d'organismes fongiques. La lovastatine est un puissant inhibiteur comp titif de la HMG-CoA r ductase, une enzyme microsomale qui catalyse la conversion des substrats HMG-CoA en m valonate. Cette enzyme joue un r le important dans la synth se du cholest rol. En outre, la lovastatine a de nombreuses applications biom dicales. Le rendement de la lovastatine peut tre augment par la fermentation en milieu solide par rapport la fermentation en milieu submerg et tr s peu de travaux ont t r alis s pour la production de lovastatine par la fermentation en milieu solide. Des substrats non utilis s auparavant ont t utilis s pour tudier la production de lovastatine. Le travail est planifi selon les cinq objectifs suivants: 1. le criblage d'organismes fongiques producteurs potentiels de lovastatine et de substrats solides. 2. optimiser les param tres du processus et les param tres des nutriments pour augmenter le potentiel de production de la lovastatine 3. immobilisation de Penicillium funiculosum par la m thode du pi geage 4. am lioration des souches par l'utilisation de mutag nes physiques et chimiques pour une meilleure production de lovastatine 5. valuation de l'activit antimicrobienne de la lovastatine.
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Produzione di lovastatina da parte di funghi

Produzione di lovastatina da parte di funghi

Dunga Prasanna Latha; K P J Hemalatha

Edizioni Sapienza
2024
pokkari
Il presente lavoro finalizzato allo screening della potente coppia produttrice di lovastatina da una variet di substrati solidi e organismi fungini. La lovastatina un potente inibitore competitivo della HMG-CoA reduttasi, un enzima microsomiale che catalizza la conversione del substrato HMG-CoA in mevalonato. Questo enzima ha un ruolo significativo nella sintesi del colesterolo. Oltre a questo, la lovastatina ha molte applicazioni biomediche. La resa di lovastatina pu essere aumentata attraverso la fermentazione allo stato solido rispetto alla fermentazione sommersa e sono stati condotti pochissimi lavori per la produzione di lovastatina attraverso la SSF. Per studiare la produzione di lovastatina sono stati utilizzati substrati non utilizzati in precedenza. Il lavoro stato pianificato secondo i cinque obiettivi seguenti: 1. Screening di potenziali organismi fungini produttori di lovastatina e di substrati solidi. 2. Ottimizzazione dei parametri di processo e dei parametri nutritivi per aumentare il potenziale di produzione di lovastatina. 3.Immobilizzare Penicillium funiculosum con il metodo dell'intrappolamento. 4.Miglioramento del ceppo mediante l'uso di mutageni fisici e chimici per una migliore produzione di lovastatina. 5.L'attivit antimicrobica della lovastatina stata eseguita per valutare l'attivit antimicrobica.
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Produção de Lovastatina por Fungos

Produção de Lovastatina por Fungos

Dunga Prasanna Latha; K P J Hemalatha

Edicoes Nosso Conhecimento
2024
pokkari
O presente livro tem por objetivo analisar o par potente produtor de lovastatina a partir de uma variedade de substratos s lidos e organismos f ngicos. A lovastatina um potente inibidor competitivo da HMG-CoA redutase, uma enzima microssomal que catalisa a convers o dos substratos HMG-CoA em mevalonato. Esta enzima tem um papel importante na s ntese do colesterol. Para al m disso, a lovastatina tem muitas aplica es biom dicas. O rendimento da lovastatina pode ser aumentado atrav s da fermenta o em estado s lido quando comparado com a fermenta o submersa e foram efectuados muito poucos trabalhos para a produ o de lovastatina atrav s de SSF. Para estudar a produ o de lovastatina, foram utilizados substratos n o utilizados anteriormente. O trabalho est planeado de acordo com os cinco objectivos seguintes: 1. rastreio de potenciais organismos f ngicos produtores de lovastatina e substratos s lidos. 2. otimiza o dos par metros do processo e dos par metros dos nutrientes para aumentar o potencial de produ o de lovastatina. 3. imobilizar Penicillium funiculosum pelo m todo de aprisionamento. 4. melhoria da estirpe atrav s da utiliza o de mutag nicos f sicos e qu micos para uma melhor produ o de lovastatina. 5. atividade antimicrobiana da Lovastatina foi realizada para avaliar a atividade antimicrobiana.
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