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Registro Completo |
Biblioteca(s): |
Embrapa Agricultura Digital. |
Data corrente: |
22/12/2017 |
Data da última atualização: |
21/01/2020 |
Tipo da produção científica: |
Artigo em Anais de Congresso |
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. |
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. |
Título: |
A prospective study on the application of Data Science in agriculture. |
Ano de publicação: |
2017 |
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. |
Páginas: |
p. 713-722. |
ISBN: |
978-85-85783-75-4 |
Idioma: |
Português |
Notas: |
SBIAgro 2017. |
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. |
Palavras-Chave: |
Aprendizado de máquina; Computação científica; Machine Learning; Modelagem; Redes de sensores. |
Thesagro: |
Agricultura; Simulação. |
Thesaurus Nal: |
Agriculture. |
Categoria do assunto: |
X Pesquisa, Tecnologia e Engenharia |
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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Biblioteca |
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Volume |
Status |
URL |
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Registros recuperados : 74 | |
6. | | SOUZA, K. X. S. de; DAVIS, J. Aligning ontologies and evaluating concept similarities. In: OTM CONFEDERATED INTERNATIONAL CONFERENCES, 3.; COOPERATIVE INFORMATION SYSTEMS; DISTRIBUTED OBJECTS AND APPLICATIONS; ONTOLOGIES, DATABASES AND APPLICATIONS OF SEMANTICS, 2014, Agia Napa. On the move to meaningful internet systems 2004: CoopIS, DOA, and ODBASE: proceedings. Berlin: Springer, 2004. part. II, p. 1012-1029. (Lecture notes in computer science, 3291). Editores: Robert Meersman, Zahir Tari. CoopIS, DOA, ODBASE 2004.Biblioteca(s): Embrapa Agricultura Digital. |
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8. | | SOUZA, K. X. S. de; DAVIS, J. Using an aligned ontology to process user queries. In: INTERNATIONAL CONFERENCE ON ARTIFICIAL INTELLIGENCE: METHODOLOGY, SYSTEMS, APPLICATIONS, 11., 2004, Varna. Proceedings... Berlin: Springer, 2004. p. 44-53. (Lecture notes in artificial intelligence, 3192). Editores: Christoph Bussler, Dieter Fensel. AIMSA 2004.Biblioteca(s): Embrapa Agricultura Digital. |
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Registros recuperados : 74 | |
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