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Registro Completo |
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Biblioteca(s): |
Embrapa Solos. |
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Data corrente: |
27/02/2009 |
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Data da última atualização: |
27/04/2022 |
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Tipo da produção científica: |
Resumo em Anais de Congresso |
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Autoria: |
ROLIM NETO, F. C.; SCHAEFER, C. E. G. R.; CALDAS, A. M.; PARAHYBA, R. da B. V.; CRUZ, F. M. da; MONTEIRO, L. S.; FIGUEIRÊDO, A. de C. |
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Afiliação: |
FERNANDO CARTAXO ROLIM NETO, UFRPE; CARLOS ERNESTO GONÇALVES REYNAUD SCHAEFER, Universidade Federal de Viçosa; ANILDO MONTEIRO CALDAS, UFRPE; ROBERTO DA BOA VIAGEM PARAHYBA, CNPS; FELIPE MENDES DA CRUZ, UFRPE; LEONARDO SILVA MONTEIRO, UFRPE; ADRIANA DE CARVALHO FIGUIRÊDO, UFRPE. |
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Título: |
Características de cobertura vegetal do Alto Paranaíba Mineiro. |
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Ano de publicação: |
2008 |
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Fonte/Imprenta: |
In: JORNADA DE ENSINO, PESQUISA E EXTENSÃO DA UFRPE, 8., 2008, Recife. Anais... Recife: Universidade Federal Rural de Pernambuco, 2008. JEPEX 2008. |
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Idioma: |
Português |
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Palavras-Chave: |
Alto Paranaíba Mineiro. |
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Thesagro: |
Cobertura Vegetal. |
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Categoria do assunto: |
P Recursos Naturais, Ciências Ambientais e da Terra |
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URL: |
https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/item/67459/1/13929.pdf
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Marc: |
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Registro original: |
Embrapa Solos (CNPS) |
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Biblioteca |
ID |
Origem |
Tipo/Formato |
Classificação |
Cutter |
Registro |
Volume |
Status |
URL |
Voltar
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Registro Completo
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Biblioteca(s): |
Embrapa Agricultura Digital; Embrapa Gado de Corte. |
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Data corrente: |
26/12/2022 |
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Data da última atualização: |
26/12/2022 |
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Tipo da produção científica: |
Boletim de Pesquisa e Desenvolvimento |
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Autoria: |
HIGA, R. H.; CARROMEU, C.; OLIVEIRA, C. C. de; ALMEIDA, R. G. de; SPERANZA, E. A. |
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Afiliação: |
ROBERTO HIROSHI HIGA, CNPTIA; CAMILO CARROMEU, GTI; CAROLINE CARVALHO DE OLIVEIRA; ROBERTO GIOLO DE ALMEIDA, CNPGC; EDUARDO ANTONIO SPERANZA, CNPTIA. |
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Título: |
Uso de Filtro de Kalman para processamento de dados de pesagem diária para bovinos de corte. |
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Ano de publicação: |
2022 |
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Fonte/Imprenta: |
Campinas: Embrapa Agricultura Digital, 2022. |
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Páginas: |
21 p. |
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Descrição Física: |
il. color. |
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Série: |
(Embrapa Agricultura Digital. Boletim de pesquisa e desenvolvimento, 53). |
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ISSN: |
2764-2623 |
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Idioma: |
Português |
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Conteúdo: |
Resumo - O presente estudo analisa a utilização de Filtros de Kalman (FK) para processamento de dados de pesagem diária de bovinos de corte utilizando um conjunto composto por pesagens diárias de 36 animais, coletados por 209 dias. Os resultados demonstram que o processamento de dados de pesagem diária com o Filtro de Kalman Polinomial (FKP) reduz o nível de ruído presente nos dados, viabiliza a extração do ganho de peso diário por animal, bem como torna factível a realização de predições do peso, por animal, 30 dias à frente. Adicionalmente, a utilização do FK não impacta a tomada de decisão no contexto do lote, uma vez que o peso médio dos animais no lote também não é afetado pelo FK. |
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Palavras-Chave: |
Bovino de corte; Bovinos de corte; Daily weight gain; Filtro de Kalman; Ganho de peso diário; Kalman filter; Pecuária de precisão; Precision livestock farming. |
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Thesagro: |
Gado de Corte; Gado Nelore; Ganho de Peso; Peso. |
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Thesaurus NAL: |
Beef cattle. |
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Categoria do assunto: |
-- |
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URL: |
https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/doc/1150330/1/Boletim53-2022.pdf
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Marc: |
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520 $aResumo - O presente estudo analisa a utilização de Filtros de Kalman (FK) para processamento de dados de pesagem diária de bovinos de corte utilizando um conjunto composto por pesagens diárias de 36 animais, coletados por 209 dias. Os resultados demonstram que o processamento de dados de pesagem diária com o Filtro de Kalman Polinomial (FKP) reduz o nível de ruído presente nos dados, viabiliza a extração do ganho de peso diário por animal, bem como torna factível a realização de predições do peso, por animal, 30 dias à frente. Adicionalmente, a utilização do FK não impacta a tomada de decisão no contexto do lote, uma vez que o peso médio dos animais no lote também não é afetado pelo FK.
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650 $aPeso
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700 1 $aOLIVEIRA, C. C. de
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700 1 $aSPERANZA, E. A.
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Registro original: |
Embrapa Agricultura Digital (CNPTIA) |
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