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Registro Completo |
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Biblioteca(s): |
Embrapa Agricultura Digital. |
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Data corrente: |
24/01/2024 |
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Data da última atualização: |
06/02/2024 |
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Tipo da produção científica: |
Artigo em Periódico Indexado |
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Autoria: |
BARBEDO, J. G. A. |
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Afiliação: |
JAYME GARCIA ARNAL BARBEDO, CNPTIA. |
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Título: |
Deep learning for soybean monitoring and management. |
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Ano de publicação: |
2023 |
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Fonte/Imprenta: |
Seeds, v. 2, n. 3, p. 340–356, Sept. 2023. |
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DOI: |
https://doi.org/10.3390/ seeds2030026 |
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Idioma: |
Inglês |
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Conteúdo: |
This review characterizes the current state of the art of deep learning applied to soybean crops, detailing the main advancements achieved so far and, more importantly, providing an in-depth analysis of the main challenges and research gaps that still remain. |
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Palavras-Chave: |
Aprendizado profundo; Culturas de soja; Deep learning; Imagem digital; Inteligência artificial. |
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Thesagro: |
Glycine Max. |
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Thesaurus Nal: |
Artificial intelligence; Crops; Digital images. |
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Categoria do assunto: |
P Recursos Naturais, Ciências Ambientais e da Terra |
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URL: |
https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/doc/1161254/1/AP-Deep-learning-soybean-2023.pdf
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Marc: |
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Registro original: |
Embrapa Agricultura Digital (CNPTIA) |
