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Machine learning platform for smart agricolture
Parole chiave AGRICOLTURA 4.0, AGRICOLTURA INTELLIGENTE, MACHINE LEARNING, SENSORI
Riferimenti FABRIZIO RIENTE, GIOVANNA TURVANI
Gruppi di ricerca VLSILAB (VLSI theory, design and applications)
Tipo tesi SPERIMENTALE - PROGETTAZIONE, SVILUPPO
Descrizione Il candidato ha l'obiettivo di sviluppare un framework per analisi di dati registrati da una molteplicità di sensori al fine di allenare una rete neurale con l'obiettivo di determinare la qualità delle condizioni ambientali in cui il sistemate è inserito.
Conoscenze richieste Python
Scadenza validita proposta 15/01/2025
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