Un modello basato sull'intelligenza artificiale per indagini esplorative ottimali
| AUTHOR | Hezarkhani, Ardeshir; Shirazi, Aref; Shirazy, Adel |
| PUBLISHER | Edizioni Sapienza (01/31/2025) |
| PRODUCT TYPE | Paperback (Paperback) |
Description
I sondaggi esplorativi (geochimici e geofisici) sono fasi importanti e fondamentali dell'esplorazione mineraria; l'importanza di questa fase comprende diverse ragioni che si intrecciano tra loro; in primo luogo, la precisione e l'accuratezza dei dati misurati rispetto alla comunità indagata, se sono rappresentativi di essa o meno, e se i dati possono essere utilizzati come rappresentativi della comunità in studi futuri. In secondo luogo, la densità delle indagini esplorative, che è direttamente correlata alle risorse di gestione (tempo, costi, personale e attrezzature); in terzo luogo, l'esatta ubicazione dell'esplorazione, che deve essere selezionata di proposito, in modo da ottenere risultati ottimali spendendo la minor quantità di risorse.
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Product Format
Product Details
ISBN-13:
9786208622701
ISBN-10:
6208622700
Binding:
Paperback or Softback (Trade Paperback (Us))
Content Language:
Italian
More Product Details
Page Count:
72
Carton Quantity:
98
Product Dimensions:
6.00 x 0.17 x 9.00 inches
Weight:
0.24 pound(s)
Country of Origin:
US
Subject Information
BISAC Categories
Science | Earth Sciences - General
Descriptions, Reviews, Etc.
publisher marketing
I sondaggi esplorativi (geochimici e geofisici) sono fasi importanti e fondamentali dell'esplorazione mineraria; l'importanza di questa fase comprende diverse ragioni che si intrecciano tra loro; in primo luogo, la precisione e l'accuratezza dei dati misurati rispetto alla comunità indagata, se sono rappresentativi di essa o meno, e se i dati possono essere utilizzati come rappresentativi della comunità in studi futuri. In secondo luogo, la densità delle indagini esplorative, che è direttamente correlata alle risorse di gestione (tempo, costi, personale e attrezzature); in terzo luogo, l'esatta ubicazione dell'esplorazione, che deve essere selezionata di proposito, in modo da ottenere risultati ottimali spendendo la minor quantità di risorse.
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