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Registro Completo |
Biblioteca(s): |
Embrapa Agrobiologia. |
Data corrente: |
09/10/2014 |
Data da última atualização: |
09/10/2014 |
Autoria: |
AZEVEDO, R. M. M. de. |
Título: |
Agricultura familiar e turismo: perspectivas de desenvolvimento no município de Apodi, RN. |
Ano de publicação: |
2014 |
Fonte/Imprenta: |
Seropédica: UFRRJ, 2014 |
Idioma: |
Português |
Notas: |
Dissertação. (Mestrado em Desenvolvimento Territorial e Políticas Públicas). Orientação de Camila Gonçalves de Oliveira Rodrigues. Co-orientação de Cristhiane Oliveira da Graça Amâncio. |
Palavras-Chave: |
Pronaf; Turismo rural. |
Thesagro: |
Desenvolvimento Rural. |
Categoria do assunto: |
-- |
Marc: |
LEADER 00612nam a2200145 a 4500 001 1997022 005 2014-10-09 008 2014 bl uuuu m 00u1 u #d 100 1 $aAZEVEDO, R. M. M. de 245 $aAgricultura familiar e turismo$bperspectivas de desenvolvimento no município de Apodi, RN. 260 $aSeropédica: UFRRJ$c2014 500 $aDissertação. (Mestrado em Desenvolvimento Territorial e Políticas Públicas). Orientação de Camila Gonçalves de Oliveira Rodrigues. Co-orientação de Cristhiane Oliveira da Graça Amâncio. 650 $aDesenvolvimento Rural 653 $aPronaf 653 $aTurismo rural
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Registro original: |
Embrapa Agrobiologia (CNPAB) |
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Biblioteca |
ID |
Origem |
Tipo/Formato |
Classificação |
Cutter |
Registro |
Volume |
Status |
URL |
Voltar
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Registro Completo
Biblioteca(s): |
Embrapa Amazônia Oriental. |
Data corrente: |
07/03/2024 |
Data da última atualização: |
07/03/2024 |
Tipo da produção científica: |
Artigo em Anais de Congresso |
Autoria: |
C. NETO, M. F.; RAMOS, A. J. A.; CARDOSO, J. P. S.; DIREITO, W. V.; ALBUQUERQUE, V. C. N.; OLIVEIRA, M. E. C.; PEREIRA, D. S.; OLIVEIRA, R. C. L. |
Afiliação: |
MANOEL F. C. NETO, UNIVERSIDADE FEDERAL DO PARÁ; ANDRÉ J. A. RAMOS, UNIVERSIDADE FEDERAL DO PARÁ; JOÃO P. S. CARDOSO, UNIVERSIDADE FEDERAL DO PARÁ; WILLIAM V. DIREITO, UNIVERSIDADE FEDERAL DO PARÁ; VIVIAN C. N. ALBUQUERQUE, UNIVERSIDADE FEDERAL RURAL DA AMAZÔNIA; MARCOS ENE CHAVES OLIVEIRA, CPATU; DANIEL SANTIAGO PEREIRA, CPATU; ROBERTO C. L. OLIVEIRA, UNIVERSIDADE FEDERAL DO PARÁ. |
Título: |
Native Bee Scan: app inteligente para identificação de abelhas nativas utilizando técnicas de IA. |
Ano de publicação: |
2023 |
Fonte/Imprenta: |
In: ESCOLA REGIONAL DE ALTO DESEMPENHO NORTE 2, 3.; ESCOLA REGIONAL DE APRENDIZADO DE MÁQUINA E INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL NORTE 2, 3., 2023, Belém, PA. Anais... Porto Alegre: Sociedade Brasileira de Computação, 2023. |
Idioma: |
Português |
Conteúdo: |
Apresentamos o Native Bee Scan, aplicativo que utiliza técnicas de machine learning (ML) e visão computacional para identificar espécies de abelhas nativas sem ferrão, com foco em duas espécies, a Uruçu-amarela (Melípona flavolineata Friese) e Uruçu-cinzenta (Melipona fasciculata Smith), que desempenham um papel importante para o meio ambiente e para a criação de novos produtos baseados na biodiversidade Amazônica. Para isso, foi criado um banco de dados chamado Nbees_Dataset, com mais de 8000 imagens utilizando técnicas de Data Augmentastion, para auxiliar o desenvolvimento de um modelo de deep learning (DL). Foram realizados testes de inferência e acurácia do modelo em dispositivos Android, com precisão de 96,47%. |
Palavras-Chave: |
Abelha nativa sem ferrão; Aplicativo; Inteligência artificial. |
Thesagro: |
Abelha. |
Categoria do assunto: |
X Pesquisa, Tecnologia e Engenharia |
URL: |
https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/doc/1162659/1/Native-Bee-Scan.pdf
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Marc: |
LEADER 01654nam a2200241 a 4500 001 2162659 005 2024-03-07 008 2023 bl uuuu u00u1 u #d 100 1 $aC. NETO, M. F. 245 $aNative Bee Scan$bapp inteligente para identificação de abelhas nativas utilizando técnicas de IA.$h[electronic resource] 260 $aIn: ESCOLA REGIONAL DE ALTO DESEMPENHO NORTE 2, 3.; ESCOLA REGIONAL DE APRENDIZADO DE MÁQUINA E INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL NORTE 2, 3., 2023, Belém, PA. Anais... Porto Alegre: Sociedade Brasileira de Computação$c2023 520 $aApresentamos o Native Bee Scan, aplicativo que utiliza técnicas de machine learning (ML) e visão computacional para identificar espécies de abelhas nativas sem ferrão, com foco em duas espécies, a Uruçu-amarela (Melípona flavolineata Friese) e Uruçu-cinzenta (Melipona fasciculata Smith), que desempenham um papel importante para o meio ambiente e para a criação de novos produtos baseados na biodiversidade Amazônica. Para isso, foi criado um banco de dados chamado Nbees_Dataset, com mais de 8000 imagens utilizando técnicas de Data Augmentastion, para auxiliar o desenvolvimento de um modelo de deep learning (DL). Foram realizados testes de inferência e acurácia do modelo em dispositivos Android, com precisão de 96,47%. 650 $aAbelha 653 $aAbelha nativa sem ferrão 653 $aAplicativo 653 $aInteligência artificial 700 1 $aRAMOS, A. J. A. 700 1 $aCARDOSO, J. P. S. 700 1 $aDIREITO, W. V. 700 1 $aALBUQUERQUE, V. C. N. 700 1 $aOLIVEIRA, M. E. C. 700 1 $aPEREIRA, D. S. 700 1 $aOLIVEIRA, R. C. L.
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Registro original: |
Embrapa Amazônia Oriental (CPATU) |
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