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Registro Completo |
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Biblioteca(s): |
Embrapa Amazônia Ocidental. |
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Data corrente: |
02/05/2018 |
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Data da última atualização: |
05/11/2018 |
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Tipo da produção científica: |
Artigo em Anais de Congresso |
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Autoria: |
SOUSA, A. de L.; SALAME, M. F. A.; NASCIMENTO FILHO, F. J. do; ATROCH, A. L. |
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Afiliação: |
Allex de Lima Sousa, Bolsista de Iniciação Científica FAPEAM; MARCOS FILIPE ALVES SALAME, CPAA; FIRMINO JOSE DO NASCIMENTO FILHO, CPAA; ANDRE LUIZ ATROCH, CPAA. |
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Título: |
Redes neurais convolucionais aplicadas ao processo de classificação de cultivares de guaranazeiros. |
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Ano de publicação: |
2017 |
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Fonte/Imprenta: |
In: ENCONTRO NACIONAL DE INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL E COMPUTACIONAL, 14., 2017, Uberlândia. Anais... Uberlândia: Sociedade Brasileira de Computação, 2017. |
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Páginas: |
p. 855-864. |
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Idioma: |
Português |
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Conteúdo: |
O guaranazeiro detém importante valor social e econômico para a Amazônia devido a sua ampla utilização nas indústrias de bebidas e cosméticos. Contudo, sua vulnerabilidade a fungos e doenças locais ocasiona uma baixa produtividade na região, o que tem motivado a criação e disponibilização de cultivares resistentes aos principais empecilhos de plantio, pela Embrapa. A distinção dessas variedades genéticas, entretanto, ainda depende de recursos manuais e técnicos, passíveis de falha humana. Assim, este trabalho apresenta um agente computacional especialista na classificação de alguns desses cultivares que, com o uso de Redes Neurais Convolucionais, obteve uma acurácia em torno de 97% utilizando uma base de imagens própria. |
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Palavras-Chave: |
ENIAC; Redes Neurais Convolucionais. |
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Thesagro: |
Paullinia Cupana; Variedade. |
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Categoria do assunto: |
-- |
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URL: |
https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/item/176214/1/Anais-ENIAC-2017.compressed.pdf
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Marc: |
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Registro original: |
Embrapa Amazônia Ocidental (CPAA) |
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Biblioteca |
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Tipo/Formato |
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