Отрывок: All use subject to https://www.ebsco.com/terms-of-use Copyright © 2022, IGI Global. Copying or distributing in print or electronic forms without written permission of IGI Global is prohibited. 147 Mathematical Modeling of Unmanned Aerial Vehicles INTRODUCTION Unmanned Aerial Vehicles (UAV) are becoming more common in a wide range of scenarios and applications as a result of technical advancements in sensor, electronics, and telecommunication technolog...
Название : | Unmanned Aerial Vehicles and Multidisciplinary Applications Using AI Techniques |
Авторы/Редакторы : | Ahmed A. Elngar Bella Mary I. Thusnavis K. Martin Sagayam |
Ключевые слова : | TECHNOLOGY & ENGINEERING / Robotics TECHNOLOGY & ENGINEERING / Agriculture / General Aerial surveillance Drone aircraft--Industrial applications COMPUTERS / Artificial Intelligence / General |
Дата публикации : | 2022 |
Издательство : | Engineering Science Reference |
Библиографическое описание : | Ahmed A. Elngar Unmanned Aerial Vehicles and Multidisciplinary Applications Using AI Techniques / Ahmed A. Elngar, Bella Mary I. Thusnavis, K. Martin Sagayam. - Hershey, PA : Engineering Science Reference, 2022. - 1 file (9.7 Mb) (326 p.). - ISBN = 9781799887638, 9781799887652, 9781799887669. - Текст : электронный |
Аннотация : | Используемые программы Adobe Acrobat Беспилотные летательные аппараты (БПЛА) и искусственный интеллект (ИИ) привлекают внимание академических и промышленных исследователей ,благодаря свободам, которые предоставляют БПЛА при удаленном управлении и мониторинге деятельности. Применение методов машинного обучения и глубокого обучения может привести к быстрым и надежным результатам и помогло в мониторинге в режиме реального времени, сборе и обработке данных, а также прогнозировании. Беспилотные летательные аппараты, использующие эти технологии, могут стать незаменимыми инструментами для компьютерных / беспроводных сетей, умных городов, военного применения, сельского хозяйства и добычи полезных ископаемых. Беспилотные летательные аппараты и междисциплинарные приложения с использованием методов искусственного интеллекта являются важным справочным источником, который охватывает методы распознавания образов, машинного и глубокого обучения, а также другие методы искусственного интеллекта и влияние, которое они оказывают при применении к различным приложен Unmanned aerial vehicles (UAVs) and artificial intelligence (AI) are gaining the attention of academic and industrial researchers due to the freedoms that UAVs afford when operating and monitoring activities remotely. Applying machine learning and deep learning techniques can result in fast and reliable outputs and have helped in real-time monitoring, data collection and processing, and prediction. UAVs utilizing these techniques can become instrumental tools for computer/wireless networks, smart cities, military applications, agricultural sectors, and mining. Unmanned Aerial Vehicles and Multidisciplinary Applications Using AI Techniques is an essential reference source that covers pattern recognition, machine and deep learning-based methods, and other AI techniques and the impact they have when applied to different real-time applications of UAVs. It synthesizes the scope and importance of machine learning and deep learning models in enhancing UAV capabilities, solutions to problems, and numerous application |
URI (Унифицированный идентификатор ресурса) : | http://repo.ssau.ru/handle/eBooks/Unmanned-Aerial-Vehicles-and-Multidisciplinary-Applications-Using-AI-Techniques-107116 |
ISBN : | 9781799887638 9781799887652 9781799887669 |
Другие идентификаторы : | 3377012 |
Ключевые слова: | machine learning techniques беспилотные летательные аппараты unmanned aerial vehicles сбор и обработка данных искусственный интеллект методы глубокого обучения методы машинного обучения deep learning methods data collection and processing artificial intelligence |
Располагается в коллекциях: | eBooks |
Файлы этого ресурса:
Файл | Размер | Формат | |
---|---|---|---|
3377012.pdf | 9.94 MB | Adobe PDF | Просмотреть/Открыть |
Показать полное описание ресурса
Просмотр статистики
Поделиться:
Все ресурсы в архиве электронных ресурсов защищены авторским правом, все права сохранены.