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Registro Completo |
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Biblioteca(s): |
Embrapa Agricultura Digital. |
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Data corrente: |
28/03/2013 |
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Data da última atualização: |
22/01/2020 |
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Tipo da produção científica: |
Resumo em Anais de Congresso |
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Autoria: |
SANTOS, E. M. dos; LOBO, F. P. |
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Afiliação: |
EDMAR MELO DOS SANTOS, Unicamp; FRANCISCO PEREIRA LOBO, CNPTIA. |
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Título: |
Montagem do genoma de Spathaspora arborariae, uma levedura fermentadora de xilose, para a produção de biocombustíveis. |
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Ano de publicação: |
2012 |
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Fonte/Imprenta: |
In: MOSTRA DE ESTAGIÁRIOS E BOLSISTAS DA EMBRAPA INFORMÁTICA AGROPECUÁRIA, 8., 2012, Campinas. Resumos... Brasília, DF: Embrapa, 2012. |
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Páginas: |
p. 171-174. |
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Idioma: |
Português |
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Conteúdo: |
O presente trabalho visou montar o genoma de S. arborariae a partir de dados de sequenciamento genômico. |
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Palavras-Chave: |
Levedura Spathaspora arborariae; Sequenciamento de genoma. |
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Thesaurus Nal: |
Genome; Sequence analysis. |
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Categoria do assunto: |
-- |
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URL: |
https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/item/80139/1/171.pdf
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Marc: |
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Registro original: |
Embrapa Agricultura Digital (CNPTIA) |
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Biblioteca |
ID |
Origem |
Tipo/Formato |
Classificação |
Cutter |
Registro |
Volume |
Status |
URL |
Voltar
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Registro Completo
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Biblioteca(s): |
Embrapa Agricultura Digital. |
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Data corrente: |
06/04/2022 |
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Data da última atualização: |
06/04/2022 |
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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: |
LIMA, E. de S.; SOUZA, Z. M. de; OLIVEIRA, S. R. de M.; MONTANARI, R.; FARHATE, C. V. V. |
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Afiliação: |
ELIZEU DE S. LIMA, FEAGRI/UNICAMP; ZIGOMAR MENEZES DE SOUZA, FEAGRI/UNICAMP; STANLEY ROBSON DE MEDEIROS OLIVEIRA, CNPTIA; RAFAEL MONTANARI, UNESP; CAMILA VIANA VIEIRA FARHATE, FCAV/UNESP. |
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Título: |
Random forest model to predict the height of Eucalyptus. |
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Ano de publicação: |
2022 |
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Fonte/Imprenta: |
Engenharia Agrícola, v. 42, e20210153, 2022. |
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DOI: |
http://dx.doi.org/10.1590/1809-4430-Eng.Agric.v42nepe20210153/2022 |
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Idioma: |
Inglês |
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Notas: |
Special issue: artificial intelligence. |
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Conteúdo: |
Eucalyptus (Eucalyptus urograndis) production has significantly advanced over the past few years in Brazil, especially with regard to acreage and productivity. Machine learning has made significant advances in most varied fields of agrarian sciences. In this context, this study aimed to use physicochemical variables of the soil as well as climatic and dendrometric variables of eucalyptus to predict its height using the random forest algorithm. The study was conducted in the municipality of Três Lagoas, in Mato Grosso do Sul, Brazil. |
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Palavras-Chave: |
Alumínio permutável; Aprendizado de máquina; Conteúdo de fósforo no solo; Crescimento de eucalipto; Eucalyptus urograndis; Floresta aleatória; Machine learning; Mistura de solos; Physicochemical variables of soil; Soil moisture; Soil phosphorus content; Variáveis físico-químicas do solo. |
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Thesaurus NAL: |
Eucalyptus; Exchangeable aluminum. |
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Categoria do assunto: |
-- |
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URL: |
https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/doc/1141899/1/AP-Random-forest-model-2022.pdf
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Marc: |
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520 $aEucalyptus (Eucalyptus urograndis) production has significantly advanced over the past few years in Brazil, especially with regard to acreage and productivity. Machine learning has made significant advances in most varied fields of agrarian sciences. In this context, this study aimed to use physicochemical variables of the soil as well as climatic and dendrometric variables of eucalyptus to predict its height using the random forest algorithm. The study was conducted in the municipality of Três Lagoas, in Mato Grosso do Sul, Brazil.
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Embrapa Agricultura Digital (CNPTIA) |
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