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Registro Completo |
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Biblioteca(s): |
Embrapa Gado de Leite. |
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Data corrente: |
23/03/2009 |
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Data da última atualização: |
23/03/2009 |
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Tipo da produção científica: |
Resumo em Anais de Congresso |
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Autoria: |
MARTINS, C. E.; ROCHA, W. S. D.; SOUZA SOBRINHO, F.; SANTOS, A. M. B.; ALENCAR, C. A. B.; DERESZ, F.; MIGUEL, P. S. B.; ARAÚJO, J. P. M.; OLIVEIRA, A. V.; SOUZA, R. C. V.; CARVALHO, C. A. |
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Afiliação: |
Carlos Eugênio Martins, Embrapa Gado de Leite; Wadson Sebastião Duarte da Rocha, Embrapa Gado de Leite; Fausto Souza Sobrinho, Embrapa Gado de Leite; Alexandre Magno Brighenti dos Santos, Embrapa Gado de Leite; Fermino Deresz, Embrapa Gado de Leite. |
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Título: |
Produtividade de milho com diferentes estandes consorciado com Cynodon nemfluensis e solteiro. |
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Ano de publicação: |
2008 |
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Fonte/Imprenta: |
In: MINAS LEITE. SUSTENTABILIDADE DA PRODUÇÃO DE LEITE NA AGRICULTURA FAMILIAR. 10. 2008, Anais. Juiz de Fora. Embrapa Gado de Leite, 2008. |
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Páginas: |
1 p. |
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Idioma: |
Português |
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Notas: |
1 CD. |
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Palavras-Chave: |
Consórcio; Estrela africana; Integração lavoura-pecuária. |
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Thesagro: |
Densidade de Plantio. |
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Categoria do assunto: |
-- |
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Marc: |
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Registro original: |
Embrapa Gado de Leite (CNPGL) |
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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 Instrumentação. |
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Data corrente: |
14/04/2020 |
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Data da última atualização: |
07/04/2022 |
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Tipo da produção científica: |
Artigo em Periódico Indexado |
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Circulação/Nível: |
A - 1 |
|
Autoria: |
OSCO, L. P.; RAMOS, A. P. M.; PINHEIRO, M. M. F.; MORIYA, E. A. S.; IMAI, N. N.; ESTRABIS, N.; IANCZYK, F.; ARAÚJO, F. F.; LIESENBERG, V.; JORGE, L. A. de C.; LI, J.; MA, L.; GONÇALVES, W. N.; MARCATO JUNIOR, J.; CRESTE, J. E. |
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Afiliação: |
LUCIO ANDRE DE CASTRO JORGE, CNPDIA. |
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Título: |
A machine learning framework to predict nutrient content in valencia-orange leaf hyperspectral measurements. |
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Ano de publicação: |
2020 |
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Fonte/Imprenta: |
Remote Sensing, n. 12, v. 6, a. 906, 2020. |
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Páginas: |
1 - 21 |
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DOI: |
10.3390/rs12060906 |
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Idioma: |
Inglês |
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Palavras-Chave: |
Macronutrient; Micronutrient; Proximal sensor. |
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Categoria do assunto: |
-- |
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URL: |
https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/item/212333/1/P-A-Machine-Learning-Framework-to-Predict-Nutrient-....pdf
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Marc: |
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Registro original: |
Embrapa Instrumentação (CNPDIA) |
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