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Registro Completo |
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Biblioteca(s): |
Embrapa Hortaliças. |
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Data corrente: |
03/06/1998 |
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Data da última atualização: |
08/09/2009 |
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Autoria: |
ALMEIDA, L. D. 'A. de; BRAGA, N. R.; SANTOS, R. R. dos; GALLO, P. B.; PEREIRA, J. C. V. N. A. |
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Título: |
Comportamento de sementes de grao-de-bico na armagenagem. |
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Ano de publicação: |
1997 |
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Fonte/Imprenta: |
Bragantia, Campinas, v.56, n.1, p.97-102, 1997. |
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Idioma: |
Português |
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Palavras-Chave: |
Chickpea; Grao-de-bico. |
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Thesagro: |
Armazenamento; Cicer Arietinum; Germinação; Semente; Vigor Hibrido. |
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Thesaurus Nal: |
germination; heterosis; seeds; storage. |
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Categoria do assunto: |
-- |
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Marc: |
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Registro original: |
Embrapa Hortaliças (CNPH) |
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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. |
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Data corrente: |
22/12/2017 |
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Data da última atualização: |
21/01/2020 |
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Tipo da produção científica: |
Artigo em Anais de Congresso |
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Autoria: |
SOUZA, K. X. S. de; TERNES, S.; OLIVEIRA, S. R. de M.; MOURA, M. F.; BARIONI, L. G.; HIGA, R. H.; FASIABEN, M. do C. R. |
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Afiliação: |
KLEBER XAVIER SAMPAIO DE SOUZA, CNPTIA; SONIA TERNES, CNPTIA; STANLEY ROBSON DE MEDEIROS OLIVEIRA, CNPTIA; MARIA FERNANDA MOURA, CNPTIA; LUIS GUSTAVO BARIONI, CNPTIA; ROBERTO HIROSHI HIGA, CNPTIA; MARIA DO CARMO RAMOS FASIABEN, CNPTIA. |
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Título: |
A prospective study on the application of Data Science in agriculture. |
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Ano de publicação: |
2017 |
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Fonte/Imprenta: |
In: CONGRESSO BRASILEIRO DE AGROINFORMÁTICA, 11., 2017, Campinas. Ciência de dados na era da agricultura digital: anais. Campinas: Editora da Unicamp: Embrapa Informática Agropecuária, 2017. |
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Páginas: |
p. 713-722. |
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ISBN: |
978-85-85783-75-4 |
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Idioma: |
Português |
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Notas: |
SBIAgro 2017. |
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Conteúdo: |
A quantidade e diversidade de dados disponíveis têm o potencial de causar profundas transformações na maneira que se realiza pesquisa e se propõe inovações na agricultura. Na chamada era do Petabyte, caracterizada pela ubiquidade de sensores e computadores, armazenamento quase infinito, computação em nuvem, robótica e IoT, a demanda e as oportunidades para aplicação da computação científica são extraordinárias, tanto na extração do conhecimento quanto na compreensão dos mecanismos associados a sistemas complexos. Este artigo apresenta um estudo prospectivo com base no estado da arte e enumera algumas áreas nas quais a aplicação da Ciência de Dados resultaria em grande benefício para pesquisadores, agricultores e agentes públicos. |
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Palavras-Chave: |
Aprendizado de máquina; Computação científica; Machine Learning; Modelagem; Redes de sensores. |
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Thesagro: |
Agricultura; Simulação. |
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Thesaurus NAL: |
Agriculture. |
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Categoria do assunto: |
X Pesquisa, Tecnologia e Engenharia |
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URL: |
https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/item/169724/1/Prospective-sbiagro2017.pdf
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Marc: |
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Registro original: |
Embrapa Agricultura Digital (CNPTIA) |
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