LEADER 04087nam 22006013 450 001 9911019976603321 005 20250320002726.0 010 $a9781394186662 010 $a1394186665 010 $a9781394186686 010 $a1394186681 010 $a9781394186679 010 $a1394186673 035 $a(MiAaPQ)EBC31758736 035 $a(Au-PeEL)EBL31758736 035 $a(CKB)36516528200041 035 $a(CaSebORM)9781394186297 035 $a(Perlego)4620401 035 $a(Exl-AI)31758736 035 $a(OCoLC)1470859935 035 $a(EXLCZ)9936516528200041 100 $a20241111d2024 uy 0 101 0 $aeng 135 $aurcnu|||||||| 181 $ctxt$2rdacontent 182 $cc$2rdamedia 183 $acr$2rdacarrier 200 10$aComputer Vision in Smart Agriculture and Crop Management 205 $a1st ed. 210 1$aNewark :$cJohn Wiley & Sons, Incorporated,$d2024. 210 4$d©2025. 215 $a1 online resource (402 pages) 311 08$a9781394186297 311 08$a1394186290 327 $aCover -- Series Page -- Title Page -- Copyright Page -- Contents -- Preface -- Chapter 1 Computer Vision-Based Innovations for Smart Agriculture and Crop Surveillance: Evolution, Trends, and Future Challenges -- 1.1 Introduction -- 1.2 Artificial Intelligence in Agriculture -- 1.3 Evolution of Smart Agriculture -- 1.4 AI Technology Trends in Computer Vision -- 1.5 Benefits of Artificial Intelligence in Agriculture -- 1.5.1 Improving the Whole Supply Chain -- 1.5.2 Agricultural Robotics -- 1.5.3 Policy, Governance and Market Access -- 1.5.4 Early Warning System -- 1.5.5 Food Safety and Traceability -- 1.5.6 Financial Inclusion and Risk Management -- 1.5.7 Capacity Building and Empowerment -- 1.5.8 Growth Driven by IoT -- 1.5.9 Image-Dependent Insight Generation -- 1.5.10 Identification of Optimal Mix for Agronomic Products -- 1.5.11 Monitoring of Crops and Soil Health -- 1.5.12 Automation Techniques in Irrigation and Enabling Farmers -- 1.5.13 Drones: The New Buzz in AI-Driven Agriculture -- 1.6 Precision Farming -- 1.7 Future Challenges -- 1.8 Conclusion -- References -- Chapter 2 Cyber Biosecurity Solutions for Protecting Smart Agriculture and Precision Farming$7Generated by AI. 330 8 $aThis book is essential for anyone interested in understanding how smart agriculture, utilizing information and technology such as computer vision and deep learning, can revolutionize agriculture productivity, resolve ongoing concerns, and enhance economic and general effectiveness in farming. The need for a reliable food supply has driven the development of smart agriculture, which leverages technology to assist farmers, especially in remote areas. A key component is computer vision (CV) technology, which, combined with deep learning, can manage agricultural productivity and enhance automation systems for improved efficiency and cost-effectiveness. Automation in agriculture ensures benefits like reduced costs, high performance, and accuracy. Aerial imaging and high-throughput research enable effective crop monitoring and management. Computer vision and AI models aid in detecting plant health, impurities, and pests, supporting sustainable farming. This book explores using CV and AI to develop smart agriculture through deep learning, data mining, and intelligent applications. 606 $aPrecision farming$7Generated by AI 606 $aSustainable agriculture$7Generated by AI 615 0$aPrecision farming 615 0$aSustainable agriculture 676 $a338.10285 700 $aDhanaraj$b Rajesh Kumar$01380450 701 $aBalusamy$b Balamurugan$01340583 701 $aSamuel$b Prithi$01770114 701 $aSathyamoorthy$b Malathy$01766043 701 $aBashir$b Ali Kashif$01762152 801 0$bMiAaPQ 801 1$bMiAaPQ 801 2$bMiAaPQ 906 $aBOOK 912 $a9911019976603321 996 $aComputer Vision in Smart Agriculture and Crop Management$94416248 997 $aUNINA LEADER 03542nam 22005055 450 001 9910961485303321 005 20251117111504.0 010 $a3-11-056549-8 024 7 $a10.1515/9783110566536 035 $a(CKB)4100000001966070 035 $a(MiAaPQ)EBC5158576 035 $a(DE-B1597)488134 035 $a(OCoLC)1023530207 035 $a(DE-B1597)9783110566536 035 $a(EXLCZ)994100000001966070 100 $a20190516d2018 fg 101 0 $ager 135 $aurcnu|||||||| 181 $2rdacontent 182 $2rdamedia 183 $2rdacarrier 200 00$aNarratologie und mittelalterliches Erzählen $eAutor, Erzähler, Perspektive, Zeit und Raum /$fEva von Contzen, Florian Kragl 205 $a1st ed. 210 1$aBerlin ;$aBoston : $cDe Gruyter, $d[2018] 210 4$d©2018 215 $a1 online resource (290 pages) 225 0 $aDas Mittelalter. Perspektiven mediävistischer Forschung. Beihefte ;$v7 300 $aIncludes indexes. 311 08$a3-11-056547-1 311 08$a3-11-056653-2 327 $tFrontmatter -- $tInhalt -- $tEinleitung / $rContzen, Eva von / Kragl, Florian -- $tSprachliche Grundbedingungen der klassischen Tagebuchliteratur Japans und Probleme von Erzählstimme und Perspektive im ,Tosa nikki' / $rBalmes, Sebastian -- $tPerspektive bei Chrétien de Troyes / $rBurrichter, Brigitte -- $tNarrative and Experience in Medieval Literature / $rContzen, Eva von -- $tA Monk's Tale / $rPraet, Stijn -- $tDie diachrone Entwicklung der Erzählung in der kymrischen Heiligendichtung / $rCallander, David -- $tSchaubühnen / $rKragl, Florian -- $tDie deiktische Poetik des Präsens, oder: Wie das ,jetzt' ein ,hier' erschafft / $rPhilipowski, Katharina -- $tWelt ir nu gerne schowen, so hoeret vil bereit / $rSchneider, Christian -- $tVon Soltane nach Munsalvaesche / $rStreit, Dominik -- $tDimensions of Tense and Temporality in Middle High German Narratives / $rZeman, Sonja -- $tSchlagwortregister -- $tAutoren- und Werkregister 330 $aMittelalterliches Erzählen unterscheidet sich von dem uns geläufigen zwar nicht grundsätzlich, doch zeichnet es sich durch bestimmte Idiosynkrasien aus, die es uns fremd erscheinen lassen. Diese Fremdheit hat Konsequenzen auch für die narratologische Untersuchung, insofern die im Wesentlichen am realistischen Roman entwickelten narratologischen Modelle für dieses ?alte? Erzählen nur bedingt greifen. Primäres Anliegen des interdisziplinären Bandes, der Beiträge aus Germanistik, Anglistik, Romanistik, Japanologie und Keltologie versammelt, ist es, diese Fremdheit methodisch kontrolliert zu erfassen. Im Zentrum stehen die narratologischen Kategorien Autor, Erzähler, Perspektive sowie Zeit und Raum. Dabei geht es zum einen darum, narratologische Beschreibungsmodi zu finden, die den mittelalterlichen Erzähltexten angemessen sind. Zum anderen impliziert dieser methodenkritische Zugriff immer auch und zugleich eine dichte Beschreibung dessen, was uns in den ?alten? Erzähltexten entgegentritt. Methodenreflexion und historische Beschreibung sind in einer ?historischen Narratologie? untrennbar miteinander verbunden. 606 $aStorytelling 615 0$aStorytelling. 676 $a808.543 676 $a809.02 686 $aEC 4520$2rvk 702 $aContzen$b Eva von 702 $aKragl$b Florian, 801 0$bDE-B1597 801 1$bDE-B1597 906 $aBOOK 912 $a9910961485303321 996 $aNarratologie und mittelalterliches Erzählen$94488345 997 $aUNINA