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BDPA - Bases de Dados da Pesquisa Agropecuária Embrapa
 






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Biblioteca(s):  Embrapa Agricultura Digital.
Data corrente:  12/01/2018
Data da última atualização:  21/01/2020
Tipo da produção científica:  Artigo em Anais de Congresso
Autoria:  SANTOS, A. A. dos; SANTOS, T. T.
Afiliação:  ANDREZA APARECIDA DOS SANTOS, Unicamp, Bolsista CNPTIA; THIAGO TEIXEIRA SANTOS, CNPTIA.
Título:  Estudo de métodos de aprendizagem profunda para reconhecimento de bagas de uva.
Ano de publicação:  2017
Fonte/Imprenta:  In: MOSTRA DE ESTAGIÁRIOS E BOLSISTAS DA EMBRAPA INFORMÁTICA AGROPCUÁRIA, 13., 2017, Campinas. Resumos expandidos... Brasília, DF: Embrapa, 2017.
Páginas:  p. 43-46.
ISBN:  978-85-7035-761-8
Idioma:  Português
Notas:  Editores técnicos: Giampaolo Queiroz Pellegrino, Luciana Guilherme Sacomani Zenerato, Maria Fernanda Moura, Giulia Croce, Poliana Fernanda Giachetto.
Conteúdo:  Resumo: Dois métodos de aprendizagem profunda (deep learning) para reconhecimento de frutos foram estudados. Foi utilizada uma base de dados de 1.830 imagens contando exemplos de bagas de uva e não uva manualmente anotadas. Os testes realizados demonstraram a identificação de bagas com 85% de precisão e de cobertura (recall) utilizando redes neurais convolutivas. Esses resultados melhoraram o método anteriormente proposto por Santos e Santos (2017) e demonstram a possibilidade de evolução de métodos que podem ser aplicados em campo.
Palavras-Chave:  Aprendizagem profunda; Deep learning; Pattern recognition; Reconhecimento de padrões; Visão computacional.
Thesagro:  Viticultura.
Thesaurus Nal:  Computer vision.
Categoria do assunto:  X Pesquisa, Tecnologia e Engenharia
URL:  https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/item/170931/1/Estudo-de-metodo-aprendizagem.pdf
Marc:  Mostrar Marc Completo
Registro original:  Embrapa Agricultura Digital (CNPTIA)
Biblioteca ID Origem Tipo/Formato Classificação Cutter Registro Volume Status URL
CNPTIA19580 - 1UMTAA - DD
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Biblioteca(s):  Embrapa Arroz e Feijão.
Data corrente:  10/04/2024
Data da última atualização:  10/04/2024
Tipo da produção científica:  Resumo em Anais de Congresso
Autoria:  SANTOS, K. M.; BRONDANI, C.; BASSINELLO, P. Z.
Afiliação:  K. M. SANTOS; CLAUDIO BRONDANI, CNPAF; PRISCILA ZACZUK BASSINELLO, CNPAF.
Título:  Caracterização de acessos da coleção nuclear brasileira de arroz, cultivados em dois locais, quanto a dois parâmetros de qualidade de grãos.
Ano de publicação:  2005
Fonte/Imprenta:  In: SIMPÓSIO LATINO AMERICANO DE CIÊNCIA DE ALIMENTOS, 6., 2005, Campinas. Ciência de alimentos abrindo caminhos para o desenvolvimento científico, tecnológico e industrial. Campinas: Unicamp, 2005.
Idioma:  Português
Conteúdo:  A Coleção Nuclear Brasileira do Arroz (CNBA), composta por 550 acessos representativos da diversidade genética da coleção inteira, foi estabelecida com a finalidade de facilitar a caracterização e avaliação de germoplasma, permitindo o uso da variabilidade genética armazenada. O objetivo desse trabalho foi avaliar e caracterizar esses acessos da CNBA, cultivados em dois locais (Brazabrantes/GO e Uruguaiana/RS), quanto à classificação visual e teor de amilose dos grãos, características de qualidade comumente utilizadas nos programas de melhoramento como parâmetros para seleção genética.
Thesagro:  Amilose; Arroz; Coleção de Planta; Melhoramento Genético Vegetal; Oryza Sativa; Qualidade; Seleção Genética; Tecnologia Nuclear.
Categoria do assunto:  Q Alimentos e Nutrição Humana
URL:  https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/doc/1163418/1/slaca-2005-3.pdf
Marc:  Mostrar Marc Completo
Registro original:  Embrapa Arroz e Feijão (CNPAF)
Biblioteca ID Origem Tipo/Formato Classificação Cutter Registro Volume Status
CNPAF36957 - 1UPCRA - DD20052005
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