Data/hora: 04/06/2024 04:32:08

Biblioteca(s): 	Embrapa Agricultura Digital.	
Data corrente: 	10/11/2003	
Data da última atualização: 	29/04/2022	
Autoria: 	BUCENE, L. C.; RODRIGUES, L. H. A.; MEIRA, C. A. A.	
Afiliação: 	LUCIANA CORPAS BUCENE, Feagri/Unicamp; LUIZ HENRIQUE ANTUNES RODRIGUES, Feagri/Unicamp; CARLOS ALBERTO ALVES MEIRA, CNPTIA.	
Título: 	Mineração de dados climáticos para previsão de geada e deficiência hídrica para as culturas do café e cana-de-açúcar para o Estado de São Paulo.	
Ano de publicação: 	2003	
Fonte/Imprenta: 	In: CONGRESSO BRASILEIRO DA SOCIEDADE BRASILEIRA DE INFORMÁTICA APLICADA À AGROPECUÁRIA E À AGROINDÚSTRIA, 4., 2003, Porto Seguro. Anais... Lavras: SBIAGRO, 2003.	
Páginas: 	p. 1-4.	
Idioma: 	Português	
Conteúdo: 	este trabalho é um projeto de Doutorado da Feagri/Unicamp que está vinculado ao projeto "Desenvolvimento e Evolução de um Sistema de Monitoramento Agroclimatológico para o Estado de São Paulo", desenvolvido pela Embrapa em conjunto com o Instituto Agronômico de Campinas (IAC), ao qual se pretende adicionar novos produtos para incorporação no sistema de monitoramento, além de propor uma nova infra-estrutura para o sistema já existente e evoluções nos modelos operacionais disponíveis.	
Palavras-Chave: 	Data mining; Inteligência artificial; Mineração de dados.	
Thesagro: 	Café; Cana de açúcar; Deficiência hídrica; Geada.	
Thesaurus Nal: 	Artificial intelligence; Deficit irrigation; Frost; Sugarcane.	
Categoria do assunto: 	X Pesquisa, Tecnologia e Engenharia	
URL: 	http://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/item/165326/1/art106.pdf	
Registro original: 	Embrapa Agricultura Digital (CNPTIA)	
Exemplares: 	CNPTIA - (9796-1) - UPC - AA - DD -  -  - 2003.00059 - DIS