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1.Imagem marcado/desmarcadoCALDAS, R. M. de S.; MUSSER, R. dos S.; NASCIMENTO, A. C. A. do; LEAO, P. C. de S. Emergent self-organizing maps aplicados ao estudo da diversidade genética de acessos de uva de mesa do Banco Ativo de Germoplasma de videira (Vitis spp.) da Embrapa Semiárido. RG News, v. 10, n. 1, p. 67-77, 2024.

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2.Imagem marcado/desmarcadoVERSLYPEA, N. I.; NASCIMENTO, A. C. A. do; MUSSER, R. dos S.; CALDASM R, M. de S.; MARTINS, L. S. S.; LEAO, P. C. de S. Drought tolerance classification of grapevine rootstock by machine learning for the São Francisco Valley. Smart Agricultural Technology, v. 4, 100192, 2023.

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3.Imagem marcado/desmarcadoVERSLYPE, N. I.; CALDAS, R. M. de S.; NASCIMENTO, A. C. A. do; MUSSER, R. dos S.; CHAVES, A. R. de M.; LEAO, P. C. de S. Classificação de porta-enxertos de videira tolerantes à seca usando aprendizagem de máquinas. In: CONGRESSO BRASILEIRO DE RECURSOS GENÉTICOS, 6., 2020. Recursos genéticos e bioeconomia: inovação para um futuro sustentável: anais. Brasília, DF: Sociedade Brasileira de Recursos Genéticos, 2020.

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1.Imagem marcado/desmarcadoCALDAS, R. M. de S.; MUSSER, R. dos S.; NASCIMENTO, A. C. A. do; LEAO, P. C. de S. Emergent self-organizing maps aplicados ao estudo da diversidade genética de acessos de uva de mesa do Banco Ativo de Germoplasma de videira (Vitis spp.) da Embrapa Semiárido. RG News, v. 10, n. 1, p. 67-77, 2024.
Tipo: Artigo em Periódico IndexadoCirculação/Nível: B - 4
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2.Imagem marcado/desmarcadoVERSLYPEA, N. I.; NASCIMENTO, A. C. A. do; MUSSER, R. dos S.; CALDASM R, M. de S.; MARTINS, L. S. S.; LEAO, P. C. de S. Drought tolerance classification of grapevine rootstock by machine learning for the São Francisco Valley. Smart Agricultural Technology, v. 4, 100192, 2023.
Tipo: Artigo em Periódico IndexadoCirculação/Nível: B - 4
Biblioteca(s): Embrapa Semiárido.
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3.Imagem marcado/desmarcadoVERSLYPE, N. I.; CALDAS, R. M. de S.; NASCIMENTO, A. C. A. do; MUSSER, R. dos S.; CHAVES, A. R. de M.; LEAO, P. C. de S. Classificação de porta-enxertos de videira tolerantes à seca usando aprendizagem de máquinas. In: CONGRESSO BRASILEIRO DE RECURSOS GENÉTICOS, 6., 2020. Recursos genéticos e bioeconomia: inovação para um futuro sustentável: anais. Brasília, DF: Sociedade Brasileira de Recursos Genéticos, 2020.
Tipo: Resumo em Anais de Congresso
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