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Registro Completo |
Biblioteca(s): |
Embrapa Milho e Sorgo. |
Data corrente: |
03/08/2000 |
Data da última atualização: |
09/06/2018 |
Tipo da produção científica: |
Resumo em Anais de Congresso |
Autoria: |
SAMPAIO, G. C.; CARVALHO, H. W. L. de; LEAL, M. de L. da; SANTOS, M. X. dos; CARVALHO, B. C. L. de; MARQUES, H. da S.; DOURADO, V. V. |
Afiliação: |
EMBRAPA-CNPMS. |
Título: |
Adaptabilidade e estabilidade de híbridos de milho no Estado da Bahia no ano agrícola de 1998. |
Ano de publicação: |
2000 |
Fonte/Imprenta: |
In: CONGRESSO NACIONAL DE MILHO E SORGO, 23., 2000, Uberlândia. A inovação tecnológica e a competividade no contexto dos mercados globalizados: resumos. Sete Lagoas: ABMS: Embrapa Milho e Sorgo; Uberlândia: Universidade Federal de Uberlândia, 2000. p. 16. |
Idioma: |
Português |
Palavras-Chave: |
Adaptabilidade; Adaptability; Bahia; Estabilidade; Hybrid; Stability. |
Thesagro: |
Hibrido; Milho; Zea Mays. |
Thesaurus Nal: |
Brazil. |
Categoria do assunto: |
G Melhoramento Genético |
URL: |
https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/item/45405/1/Adaptabilidade-estabilidade-7.pdf
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Marc: |
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Registro original: |
Embrapa Milho e Sorgo (CNPMS) |
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Biblioteca |
ID |
Origem |
Tipo/Formato |
Classificação |
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Registro |
Volume |
Status |
URL |
Voltar
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| Acesso ao texto completo restrito à biblioteca da Embrapa Instrumentação. Para informações adicionais entre em contato com cnpdia.biblioteca@embrapa.br. |
Registro Completo
Biblioteca(s): |
Embrapa Instrumentação. |
Data corrente: |
13/09/2021 |
Data da última atualização: |
23/06/2022 |
Tipo da produção científica: |
Artigo em Periódico Indexado |
Circulação/Nível: |
A - 1 |
Autoria: |
OSCO, L. P.; MARCATO JUNIOR, J.; RAMOS, A. P. M.; JORGE, L. A. de C.; FATHOLAHI, S. N.; SILVA, J. A.; MATSUBARA, E. T.; PISTORI, H.; GONÇALVES, W. N.; LI, J. |
Afiliação: |
LUCIO ANDRE DE CASTRO JORGE, CNPDIA. |
Título: |
A review on deep learning in UAV remote sensing. |
Ano de publicação: |
2021 |
Fonte/Imprenta: |
International Journal of Applied Earth Observations and Geoinformation, v. 102, 102456, 2021. |
Páginas: |
1 - 22 |
ISSN: |
0303-2434 |
DOI: |
https://doi.org/10.1016/j.jag.2021.102456 |
Idioma: |
Inglês |
Palavras-Chave: |
Convolutional neural networks; Remote sensing imagery. |
Categoria do assunto: |
-- |
Marc: |
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Registro original: |
Embrapa Instrumentação (CNPDIA) |
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