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Registros recuperados : 56 | |
2. | | SILVA, A. A.; SANTOS, M. B.; SÃO JOSÉ, V.; MAGALHÃES, T. L. S.; ASSIS, A.; RODRIGUES, L.; GONÇALVES, C.; PRADO, P.; CARVALHO, C. W. P. de; MARTINO, H. S. D. Caracterização físico-químicas de snacks expandidos obtidos de diferentes cultivares de feijão. In: SIMPÓSIO LATINO AMERICANO DE CIÊNCIA DE ALIMENTOS E NUTRIÇÃO, 15., 2023, Campinas. A revolução da ciência de alimentos e nutrição: alimentando o mundo de forma sustentável: caderno [eletrônico] de resumos. Campinas: Galoá, 2023. SLACAN; Pôster 167515. Biblioteca(s): Embrapa Agroindústria de Alimentos. |
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11. | | SANTOS, M. B.; SANTOS, C. H. C. DOS; CARVALHO, M. G. DE; CARVALHO, C. W. P. de; GARCIA-ROJAS, E. E. Physicochemical, thermal and rheological properties of synthesized carboxymethyl tara gum (Caesalpinia spinosa). International Journal of Biological Macromolecules, v. 134, n. 1, p. 595-603, 2019. Biblioteca(s): Embrapa Agroindústria de Alimentos. |
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13. | | KUWANO, B. H.; NOGUEIRA, M. A.; SANTOS, C. A.; FAGOTTI, D. S. L.; SANTOS, M. B.; LESCANO, L. E. A. M.; ANDRADE, D. S.; BARBOSA, G. M. C.; TAVARES-FILHO, J. Application of Landfill Leachate Improves Wheat Nutrition and Yield but Has Minor Effects on Soil Properties. Journal of Environmental Quality, Madison, v. 46, n. 1, p. 153-159, Jan./Feb. 2017. Biblioteca(s): Embrapa Soja. |
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14. | | CEREZINI, P.; KUWANO, B. H.; SANTOS, M. B. dos; TERASSI, F.; HUNGRIA, M.; NOGUEIRA, M. A. Strategies to promote early nodulation in soybean under drought. Field crops research, [S. l.], v. 196, p. 160-167, 2016. Biblioteca(s): Embrapa Soja. |
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16. | | SANTOS, M. B.; RUY, R.; CEREZINI, P.; KUWANO, B. H.; HUNGRIA, M.; NOGUEIRA, M. A. Indicadores microbiológicos e bioquímicos de qualidade em solo de baixa fertilidade natural com diferentes manejos de calagem e adubação fosfatada. In: JORNADA ACADÊMICA DA EMBRAPA SOJA, 8., 2013, Londrina. Resumos expandidos... Londrina: Embrapa Soja, 2013. (Embrapa Soja. Documentos, 339). p. 188-195. Biblioteca(s): Embrapa Soja. |
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18. | | KUWANO, B. H.; CEREZINI, P.; SANTOS, M. B. dos; TERASSI, F. de S.; HUNGRIA, M.; NOGUEIRA, M. A. Efeito da adição de metabólitos secundários em componentes de produção de soja, inoculada com Bradyrhizobium e coinoculada com Azospirillum. In: ENCONTRO NACIONAL DE MICROBIOLOGIA AMBIENTAL, 14., João Pessoa, 2014. Anais... Biblioteca(s): Embrapa Soja. |
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19. | | CEREZINI, P.; KUWANO, B. H.; SANTOS, M. B.; TERASSI, F. S.; IMACHITA, R.; HUNGRIA, M.; NOGUEIRA, M. A. Efeito da coinoculação e de fatores Nod na nodulação em soja. In: ENCONTRO NACIONAL DE MICROBIOLOGIA AMBIENTAL, 14., 2014, João Pessoa. Resumo 92-1. Biblioteca(s): Embrapa Soja. |
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20. | | CEREZINI, P.; SANTOS, M. B.; GARCIA, M. V. C.; PÍPOLO, A. E.; HUNGRIA, M.; NOGUEIRA, M. A. Respostas fisiológicas e teor de ureídos em genótipos de soja sob restrição hídrica. In: CONGRESSO BRASILEIRO MICROBIOLOGIA, 27., SIMPÓSIO IBEROAMERICANO SOBRE MICRO-ORGANISMOS FOTOSSINTETIZANTES, 2.; SIMPÓSIO BRASILEIRO DE MICOBACTÉRIAS, 15.; SIMPÓSIO DE FERMENTAÇÃO ALCOÓLICA, 2.; BRAZILIAN MICROBIOME WORKSHOP; BRAZILIAN MICROBIOME PROJECT MEETING, 1.; SIMPÓSIO DE COLEÇÕES DE CULTURA, 4.; MINI-SIMPÓSIO SOBRE NEW DELHI METALO-BETA-LACTAMASE-1 (NDM-1); 2013, NATAL. Anais... [São Paulo]: Sociedade Brasileira de Microbiologia, 2013. Biblioteca(s): Embrapa Soja. |
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Registros recuperados : 56 | |
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Registro Completo
Biblioteca(s): |
Embrapa Florestas. |
Data corrente: |
02/12/2019 |
Data da última atualização: |
03/12/2019 |
Tipo da produção científica: |
Artigo em Periódico Indexado |
Circulação/Nível: |
A - 2 |
Autoria: |
CHIARELLO, F.; STEINER, M. T. A.; OLIVEIRA, E. B. de; ARCE, J. E.; FERREIRA, J. C. |
Afiliação: |
Flávio Chiarello, PUC-PR; Maria Teresinha Arns Steiner, PUC-PR; EDILSON BATISTA DE OLIVEIRA, CNPF; Júlio Eduardo Arce, UFPR; Júlio César Ferreira, PUC-PR. |
Título: |
Artificial neural networks applied in forest biometrics and modeling: state of the art (January/2007 to July/2018). |
Ano de publicação: |
2019 |
Fonte/Imprenta: |
Cerne, v. 25 n. 2, p. 140-155, Apr./June 2019. |
DOI: |
10.1590/01047760201925022626 |
Idioma: |
Inglês |
Conteúdo: |
Artificial Intelligence has been an important support tool in different spheres of activity, enabling knowledge aggregation, process optimization and the application of methodologies capable of solving complex real problems. Despite focusing on a wide range of successful metrics, the Artificial Neural Network (ANN) approach, a technique similar to the central nervous system, has gained notoriety and relevance with regard to the classification of standards, intrinsic parameter estimates, remote sense, data mining and other possibilities. This article aims to conduct a systematic review, involving some bibliometric aspects, to detect the application of ANNs in the field of Forest Engineering, particularly in the prognosis of the essential parameters for forest inventory, analyzing the construction of the scopes, implementation of networks (type ? classification), the software used and complementary techniques. Of the 1,140 articles collected from three research databases (Science Direct, Scopus and Web of Science), 43 articles underwent these analyses. The results show that the number of works within this scope has increased continuously, with 32% of the analyzed articles predicting the final total marketable volume, 78% making use of Multilayer Perceptron Networks (MLP, Multilayer Perceptron) and 63% from Brazilian researchers. |
Palavras-Chave: |
Bibliometric Review; Forest Engineering Problems; Inteligência artificial; Multilayer Perceptron; Revisão Bibliométrica; Revisão sistemática. |
Thesaurus NAL: |
Artificial intelligence; Systematic review. |
Categoria do assunto: |
-- |
URL: |
https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/item/205952/1/2019-Edilson-Cerne-Artificial.pdf
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Marc: |
LEADER 02246naa a2200277 a 4500 001 2115699 005 2019-12-03 008 2019 bl uuuu u00u1 u #d 024 7 $a10.1590/01047760201925022626$2DOI 100 1 $aCHIARELLO, F. 245 $aArtificial neural networks applied in forest biometrics and modeling$bstate of the art (January/2007 to July/2018).$h[electronic resource] 260 $c2019 520 $aArtificial Intelligence has been an important support tool in different spheres of activity, enabling knowledge aggregation, process optimization and the application of methodologies capable of solving complex real problems. Despite focusing on a wide range of successful metrics, the Artificial Neural Network (ANN) approach, a technique similar to the central nervous system, has gained notoriety and relevance with regard to the classification of standards, intrinsic parameter estimates, remote sense, data mining and other possibilities. This article aims to conduct a systematic review, involving some bibliometric aspects, to detect the application of ANNs in the field of Forest Engineering, particularly in the prognosis of the essential parameters for forest inventory, analyzing the construction of the scopes, implementation of networks (type ? classification), the software used and complementary techniques. Of the 1,140 articles collected from three research databases (Science Direct, Scopus and Web of Science), 43 articles underwent these analyses. The results show that the number of works within this scope has increased continuously, with 32% of the analyzed articles predicting the final total marketable volume, 78% making use of Multilayer Perceptron Networks (MLP, Multilayer Perceptron) and 63% from Brazilian researchers. 650 $aArtificial intelligence 650 $aSystematic review 653 $aBibliometric Review 653 $aForest Engineering Problems 653 $aInteligência artificial 653 $aMultilayer Perceptron 653 $aRevisão Bibliométrica 653 $aRevisão sistemática 700 1 $aSTEINER, M. T. A. 700 1 $aOLIVEIRA, E. B. de 700 1 $aARCE, J. E. 700 1 $aFERREIRA, J. C. 773 $tCerne$gv. 25 n. 2, p. 140-155, Apr./June 2019.
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Registro original: |
Embrapa Florestas (CNPF) |
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