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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 06/12/2024      PROPONI LA TUA CANDIDATURA




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