Jhansi G / Srividhya V / Sujatha Kesavan
Librería Samer Atenea
Librería Aciertas (Toledo)
Kálamo Books
Librería Perelló (Valencia)
Librería Elías (Asturias)
Donde los libros
Librería Kolima (Madrid)
Librería Proteo (Málaga)
Identyfikacja chorób ryb. Tradycyjne metody diagnozowania chorób często polegają na badaniu ręcznym i subiektywnym podejmowaniu decyzji, co może prowadzić do błędów i opóźnień w leczeniu. Podejście, które zyskało popularność w ostatnich latach w zakresie automatycznej i bezstronnej identyfikacji chorób ryb. Głównym celem tego badania jest stworzenie niezawodnej i wydajnej struktury, która może dokładnie identyfikować i klasyfikować różne dolegliwości dotykające ryby, wykorzystując zaawansowane algorytmy sztucznej inteligencji i skomplikowane metodologie analizy obrazu w celu wyodrębnienia wskazówek wizualnych z obrazów. Umożliwiając wczesne wykrywanie, szybką interwencję i produktywność populacji ryb, wdrożenie takiego systemu ma potencjał zrewolucjonizowania procedur zarządzania chorobami w akwakulturze. Skuteczne zarządzanie chorobami w akwakulturze zależy od szybkiej i dokładnej diagnozy chorób ryb. To streszczenie łączy ustalenia z trzech badań, które sugerują nowe metody identyfikacji chorób ryb. W pierwszym artykule przedstawiono nową metodę diagnozowania chorób ryb przy użyciu bezzapachowego filtra Kalmana (UKF) i sieci neuronowych Elmana (ENN).