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Registro Completo |
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Biblioteca(s): |
Embrapa Agrobiologia. |
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Data corrente: |
15/10/2008 |
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Data da última atualização: |
02/02/2009 |
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Tipo da produção científica: |
Artigo em Anais de Congresso / Nota Técnica |
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Autoria: |
CAMARGO, A. B.; ZATORRE, N. P.; SAGGIN JÚNIOR, O. J.; SILVA, E. M. R. |
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Afiliação: |
Anita Bueno de Camargo, UFRRJ; N. P. Zatorre, UFRRJ; Orivaldo José Saggin Júnior, Embrapa Agrobiologia; Eliane Maria Ribeiro da Silva, Embrapa Agrobiologia. |
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Título: |
Comunidade de fungos micorrízicos arbusculares associados à diferentes cultivos em um sistema de produção agroecológico. |
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Ano de publicação: |
2008 |
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Fonte/Imprenta: |
In: REUNIÃO BRASILEIRA DE FERTILIDADE DO SOLO E NUTRIÇÃO DE PLANTAS, 28., REUNIÃO BRASILEIRA SOBRE MICORRIZAS, 12., SIMPÓSIO BRASILEIRO DE MICROBIOLOGIA DO SOLO, 10., REUNIÃO BRASILEIRA DE BIOLOGIA DO SOLO, 7., 2008, Londrina. FertBio 2008: desafios para o uso do solo com eficiência e qualidade ambiental: anais. Londrina: Embrapa Soja: SBCS: IAPAR, UEL, 2008. |
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Páginas: |
4 p. |
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Descrição Física: |
1 CD-ROM. |
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Idioma: |
Português |
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Notas: |
Parceria: UFRRJ.
Organizado por: Adilson de Oliveira Júnior, Regina Maria Villas Bôas de Campos Leite, César de Castro, Fábio Álvares de Oliveira; Odilon Ferreira Saraiva. |
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Thesagro: |
Micorriza Vesicular Arbuscular; Sistema de Produção. |
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Categoria do assunto: |
-- |
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Marc: |
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Registro original: |
Embrapa Agrobiologia (CNPAB) |
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Biblioteca |
ID |
Origem |
Tipo/Formato |
Classificação |
Cutter |
Registro |
Volume |
Status |
URL |
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Registro Completo
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Biblioteca(s): |
Embrapa Florestas. |
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Data corrente: |
02/12/2019 |
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Data da última atualização: |
03/12/2019 |
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Tipo da produção científica: |
Artigo em Periódico Indexado |
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Circulação/Nível: |
A - 2 |
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Autoria: |
CHIARELLO, F.; STEINER, M. T. A.; OLIVEIRA, E. B. de; ARCE, J. E.; FERREIRA, J. C. |
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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. |
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Título: |
Artificial neural networks applied in forest biometrics and modeling: state of the art (January/2007 to July/2018). |
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Ano de publicação: |
2019 |
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Fonte/Imprenta: |
Cerne, v. 25 n. 2, p. 140-155, Apr./June 2019. |
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DOI: |
10.1590/01047760201925022626 |
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Idioma: |
Inglês |
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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. |
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Palavras-Chave: |
Bibliometric Review; Forest Engineering Problems; Inteligência artificial; Multilayer Perceptron; Revisão Bibliométrica; Revisão sistemática. |
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Thesaurus NAL: |
Artificial intelligence; Systematic review. |
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Categoria do assunto: |
-- |
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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
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245 $aArtificial neural networks applied in forest biometrics and modeling$bstate of the art (January/2007 to July/2018).$h[electronic resource]
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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.
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700 1 $aFERREIRA, J. C.
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Registro original: |
Embrapa Florestas (CNPF) |
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