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| Registros recuperados : 18 | |
| 1. |  | TOMAZETTI, T. C.; ROSSAROLLA, M. D.; ZEIST, A. R.; GOMES, F. R. C.; GIACOBBO, C. L. Adaptação de frutíferas nativas e amoreira preta em um 'quintal orgânico de frutas' na fronteira oeste do RS. In:SIMPÓSIO NACIONAL DO MORANGO, 6.; ENCONTRO SOBRE PEQUENAS FRUTAS E FRUTAS NATIVAS DO MERCOSUL, 5., 2012, Pelotas. Palestras e resumos... Pelotas: Embrapa Clima Temperado, 2012. 231 p. Organizadores: Marcia Vizzotto, Carlos Reisser Júnior, Rosa Lia Barbieri, Rodrigo Cezar Franzon.| Biblioteca(s): Embrapa Clima Temperado. |
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| 3. | | AGUILA, J. S. D.; ROSSAROLLA, M. D.; TOMAZETTI, T. C.; MONTEIRO, A. de M.; LIMA, A. M. de L. Eficiência de uso da água em laranjeira 'Salustiana' tratada com ácido salicílico. In: ANNUAL MEETING OF THE INTERAMERICAN SOCIETY FOR TROPICAL HORTICULTURE, 58., CONGRESO DE LA SOCIEDAD PERUANA DE HORTICULTURA, 16., 2012. Lima-Peru. Programas y Resumenes... Lima - Peru: ISTH, 2012. p. 7-8| Biblioteca(s): Embrapa Clima Temperado. |
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| 4. | | ZEIST, A. R.; TOMAZETTI, T. C.; ROSSAROLLA, M. D.; ALBERTO, C. M.; GIACOBBO, C. L.; WELTER, L. J. Plastochron index of 'Cabernet Sauvignon' and 'Chardonnay' grapevines in Fronteira Oeste, in the State of Rio Grande do Sul, Brazil. Pesquisa Agropecuária Brasileira, Brasília, DF, v. 52, n. 4, p. 244-251, abr. 2017. Título em português: Estimativa do plastocrono das videiras 'Cabernet Sauvigno' e 'Chardonnay' na Fronteira Oeste do Rio Grande do Sul.| Biblioteca(s): Embrapa Unidades Centrais. |
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| 5. | | ZANELLA, A.; TOMAZETTI, T. C.; ROSSAROLLA, M. D.; ZANDONÁ, R. R.; AGUILA, J. S. D.; AGUILA, L. S. H. D. Estacas de fruta-do-conde tratada com diferentes reguladores de crescimento. In: In: SALÃO INTERNACIONAL DE ENSINO, EXTENSÃO E PESQUISA, 4., 2012. Bagé. Compartilhe saberes, Vivencie experiências e almeje sustetabilidade: anais. Bagé: Unipampa, 2012.| Biblioteca(s): Embrapa Clima Temperado. |
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| 6. | | ROSSAROLLA, M. D.; TOMAZETTI, T. C.; SILVA, F. A. da; AGUILA, J. S. D.; AGUILA, L. S. H. D. Germinação in vitro do grão de pólen de maracujá-doce (passiflora alata) com diferentes níveis de sacarose. In: SIMPÓSIO ESTADUAL DE AGROENERGIA, 4.; REUNIÃO TÉCNICA DE AGROENERGIA, 4., 2012, AMRIGS: Porto Alegre. Anais... Pelotas: Embrapa Clima Temperado, 2012. Organizado por Sérgio Delmar dos Anjos e Silva Ivan Rodrigues de Almeida.| Biblioteca(s): Embrapa Clima Temperado. |
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| 7. | | TOMAZETTI, T. C.; ROSSAROLLA, M. D.; ZANELLA, A.; WEBER, D.; AGUILA, J. S. D.; AGUILA, L. S. H. D. Índice de velocidade de emergência e germinação de maracujazeiro amarelo azedo submetido a diferentes concentrações de ácido giberélico. In: In: SALÃO INTERNACIONAL DE ENSINO, EXTENSÃO E PESQUISA, 4., 2012. Bagé. Compartilhe saberes, Vivencie experiências e almeje sustetabilidade: anais. Bagé: Unipampa, 2012.| Biblioteca(s): Embrapa Clima Temperado. |
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| 8. | | TOMAZETTI, T. C.; ROSSAROLLA, M. D.; ZEIST, A. R.; GIACOBBO, C. L.; WELTER, L. J.; ALBERTO, C. M. Fenologia e acúmulo térmico em videiras viníferas na região da Fronteira Oeste do Rio Grande do Sul. Pesquisa Agropecuária Brasileira, Brasília, DF, v. 50, n. 11, p. 1033-1041, nov. 2015. Título em inglês: Phenology and thermal accumulation in grapevines in the Fronteira Oeste region of Rio Grande do Sul, Brazil.| Biblioteca(s): Embrapa Unidades Centrais. |
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| 9. | | LOPES, E. T.; ZANELLA, A.; TOMAZETTI, T. C.; ROSSAROLLA, M. D.; AGUILA, L. S. H. D.; RADMANN, E. B.; AGUILA, J. S. D. Ácido giberélico na germinação de sementes de maracujazeiro amarelo. In: ENCONTRO NACIONAL SOBRE FRUTICULTURA DE CLIMA TEMPERADO, 13., 2013, Fraiburgo. Anais... Caçador: Epagri, 2013. p. 179| Biblioteca(s): Embrapa Clima Temperado. |
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| 10. | | LIMA, E. T. B. de; TOMAZETTI, C.; ROSSAROLLA, M. D.; LIMA, A. M. de; DEL AGUILA, J. S.; AGUILA, L. S. H. D. Ácido indolbutírico e etileno na propagação vegetativa de goiabeira. In: In: SALÃO INTERNACIONAL DE ENSINO, EXTENSÃO E PESQUISA, 4., 2012. Bagé. Compartilhe saberes, Vivencie experiências e almeje sustetabilidade: anais. Bagé: Unipampa, 2012.| Biblioteca(s): Embrapa Clima Temperado. |
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| 11. | | AGUILA, J. S. D.; COPATTI, A. S.; ROSSAROLLA, M. D.; TOMAZETTI, T. C.; MONTEIRO, A. de M.; AGUILA, L. S. H. D. Ácido salicílico e armazenamento refrigerado em laranjas 'salustiana'. In: CONGRESO IBEROAMERICANO DE TECNOLOGÍA POSTCOSECHA Y AGROEXPORTACIONES, 7., 2012, La plata - Argentina. Resumenes... AITEP, La Plata - Argentina, 2012.| Biblioteca(s): Embrapa Clima Temperado. |
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| 12. | | ROSSAROLLA, M. D.; TOMAZETTI, T. C.; COPATTI, A. S.; MONTEIRO, A. de M.; RIGHI, P. S.; AGUILA, L. S. H. D.; AGUILA, J. S. D. O ácido salicílico em pré-colheita influência o controle pós-colheita de penicillium digitatum de laranja 'salustiana´?. Revista Iberoamericana de Tecnología Postcosecha, Hermosillo, v. 13, n. 2, On-line, 2012.| Biblioteca(s): Embrapa Clima Temperado. |
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| 13. | | ROSSAROLLA, M. D.; TOMAZETTI, T. C.; COPATTI, A. S.; MONTEIRO, A. de M.; RIGHI, P. S.; AGUILA, L. S. H. D.; SAAVEDRA DEL AGUILA, J. O ácido salicílico em pré-colheita influencia o controle pós-colheita de Penicillium digitatum de laranja 'Salustiana'? Revista Iberoamericana de Tecnología Postcosecha, v. 13, n. 2, p. 140-145, 2012.| Biblioteca(s): Embrapa Clima Temperado. |
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| 14. | | SILVA, F. A. da; ROSSAROLLA, M. D.; TOMAZETTI, T. C.; ARCHILLES, K. da R.; AGUILA, J. S. D.; AGUILA, L. S. H. D. Estacas de aceroleira tratadas com diferentes reguladores de crescimento vegetal. In: SALÃO INTERNACIONAL DE ENSINO, EXTENSÃO E PESQUISA, 4., 2012. Bagé. Compartilhe saberes, Vivencie experiências e almeje sustetabilidade: anais. Bagé: Unipampa, 2012.| Biblioteca(s): Embrapa Clima Temperado. |
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| 15. | | ACCORSI, G. B.; ROSSAROLLA, M. D.; TOMAZETTI, T. C.; MONTEIRO, A. de M.; AGUILA, J. S. D.; AGUILA, L. S. H. D. Enraizamento de estacas de aceroleira utilizando extrato de tiritica. In: In: SALÃO INTERNACIONAL DE ENSINO, EXTENSÃO E PESQUISA, 4., 2012. Bagé. Compartilhe saberes, Vivencie experiências e almeje sustetabilidade: anais. Bagé: Unipampa, 2012.| Biblioteca(s): Embrapa Clima Temperado. |
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| 16. | | TOMAZETTI, T. C.; ROSSAROLLA, M. D.; COPATTI, A. S.; MONTEIRO, A. L.; RICHI, P. S.; AGUILA, L. S. H. D.; AGUILA, J. S. D. Indutor de resistência na pós-colheita de laranja 'Salustiana'. Revista Iberoamericana de Tecnologia Postcosecha, v. 14, p. 133-138, 2013.| Biblioteca(s): Embrapa Clima Temperado. |
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| 17. | | ARCHILLES, K. A. da R.; TOMAZETTI, T. C.; ROSSAROLLA, M. D.; ZANELA, A.; AGUILA, J. S. D.; AGUILA, L. S. H. D. Quebra de dormência de macieira 'eva´em Maçambará - RS. In: SALÃO INTERNACIONAL DE ENSINO, EXTENSÃO E PESQUISA, 4., 2012. Bagé. Compartilhe saberes, Vivencie experiências e almeje sustetabilidade: anais. Bagé: Unipampa, 2012.| Biblioteca(s): Embrapa Clima Temperado. |
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| 18. | | NOGUEIRA, S. K.; TOMAZETTI, T. C.; MONTEIRO, A. de M.; ROSSAROLLA, M. D.; AGUILA, J. S. D.; AGUILA, L. S. H. D. Etileno e ácido indolbutírico na estaquia de oliveira. In: In: SALÃO INTERNACIONAL DE ENSINO, EXTENSÃO E PESQUISA, 4., 2012. Bagé. Compartilhe saberes, Vivencie experiências e almeje sustetabilidade: anais. Bagé: Unipampa, 2012.| Biblioteca(s): Embrapa Clima Temperado. |
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| Registros recuperados : 18 | |
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Registro Completo
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Biblioteca(s): |
Embrapa Trigo. |
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Data corrente: |
11/12/2023 |
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Data da última atualização: |
11/12/2023 |
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Tipo da produção científica: |
Artigo em Periódico Indexado |
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Circulação/Nível: |
B - 3 |
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Autoria: |
LAZZARETTI, A. T.; SCHNEIDER, V. R.; WIEST, R.; LAU, D.; FERNANDES, J. M. C.; FRAISSE, C. W.; CERBARO, V. A.; KARREI, M. Z. |
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Afiliação: |
ALEXANDRE TAGLIARI LAZZARETTI, Instituto Federal Sul-Riograndense; VINICIUS RAFAEL SCHNEIDER, Instituto Federal Sul-Riograndense; ROBERTO WIEST, Instituto Federal Sul-Riograndense; DOUGLAS LAU, CNPT; JOSE MAURICIO CUNHA FERNANDES, CNPT; CLYDE W. FRAISSE, Universidade da Flórida; VINÍCIUS ANDREI CERBARO, Universidade da Flórida; MAURÍCIO Z. KARREI, Universidade da Flórida. |
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Título: |
Implementação e comparação de técnicas de machine learning aplicadas à predição do desenvolvimento de populações de afídeos. |
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Ano de publicação: |
2023 |
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Fonte/Imprenta: |
Revista Brasileira de Computação Aplicada, v. 15, n. 3, p. 25-37, nov. 2023. |
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DOI: |
https://doi.org/10.5335/rbca.v15i3.13467 |
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Idioma: |
Português |
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Conteúdo: |
Resumo: Os insetos ao atingirem um determinado nível populacional podem causar danos às plantas, sendo considerados pragas. Afídeos ou pulgões apresentam um alto potencial biótico e podem causar diferentes tipos de dano às plantas. Fatores meteorológicos como precipitações, ventos e temperatura interferem no crescimento populacional destes insetos. Este trabalho aplicou diferentes técnicas de machine learning com o objetivo de verificar a correlação existente entre variáveis meteorológicas e a dinâmica populacional dos afídeos. Foram implementados 4 (quatro) modelos obtendo-se as acurácias de 11,4% para Regressão Linear; 26,4% para o modelo de Rede Neural Artificial; 29,3% para Árvore de decisão e 41,4% para random forest. Abstract: Insects have an important degree of collaboration for the maintenance of the ecosystem on the planet. However, after reaching a certain population level and causing damage to plants, some insects are considered as pests and represent a threat to agriculture. Aphids insects that has characteristics to reach this state as it has a high biotic potential and can cause different types of damage to plants. Climatic data as precipitation, winds and temperatures affect the population quantity of these insects. Therefore, this work proposes to apply different machine learning techniques with the objective to verify the existing correlation between climatic variables and the population dynamics of aphids. It can be concluded that variables such as precipitation, temperature, number of days when it rains in the week and climatic phenomena such as El niño and La niña have an influence on the aphid population. During the work, four models were developed in order to predict the population of these insects. The accuracy of the prediction model developed were 11.4% for Linear Regression; 26.4% for the Artificial Neural Network model; 29.3% for Decision Tree and 41.4% for Random Forest. MenosResumo: Os insetos ao atingirem um determinado nível populacional podem causar danos às plantas, sendo considerados pragas. Afídeos ou pulgões apresentam um alto potencial biótico e podem causar diferentes tipos de dano às plantas. Fatores meteorológicos como precipitações, ventos e temperatura interferem no crescimento populacional destes insetos. Este trabalho aplicou diferentes técnicas de machine learning com o objetivo de verificar a correlação existente entre variáveis meteorológicas e a dinâmica populacional dos afídeos. Foram implementados 4 (quatro) modelos obtendo-se as acurácias de 11,4% para Regressão Linear; 26,4% para o modelo de Rede Neural Artificial; 29,3% para Árvore de decisão e 41,4% para random forest. Abstract: Insects have an important degree of collaboration for the maintenance of the ecosystem on the planet. However, after reaching a certain population level and causing damage to plants, some insects are considered as pests and represent a threat to agriculture. Aphids insects that has characteristics to reach this state as it has a high biotic potential and can cause different types of damage to plants. Climatic data as precipitation, winds and temperatures affect the population quantity of these insects. Therefore, this work proposes to apply different machine learning techniques with the objective to verify the existing correlation between climatic variables and the population dynamics of aphids. It can be concluded that variables such as precipit... Mostrar Tudo |
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Palavras-Chave: |
Artificial neural networks; Árvore de decisão; Decision tree; Exploratory Data; Extração de conhecimento; Knowledge extraction; Linear Regression; Random Forest; Redes Neurais Artificiais. |
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Thesagro: |
Afídeo; Análise de Dados; Praga de Planta; Pulgão; Regressão Linear. |
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Thesaurus NAL: |
Plant pests; Plants (botany). |
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Categoria do assunto: |
-- |
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URL: |
https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/doc/1159411/1/Implementacao-e-comparacao-de-tecnicas-de-machine-learning-LAU.pdf
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Marc: |
LEADER 03226naa a2200409 a 4500
001 2159411
005 2023-12-11
008 2023 bl uuuu u00u1 u #d
024 7 $ahttps://doi.org/10.5335/rbca.v15i3.13467$2DOI
100 1 $aLAZZARETTI, A. T.
245 $aImplementação e comparação de técnicas de machine learning aplicadas à predição do desenvolvimento de populações de afídeos.$h[electronic resource]
260 $c2023
520 $aResumo: Os insetos ao atingirem um determinado nível populacional podem causar danos às plantas, sendo considerados pragas. Afídeos ou pulgões apresentam um alto potencial biótico e podem causar diferentes tipos de dano às plantas. Fatores meteorológicos como precipitações, ventos e temperatura interferem no crescimento populacional destes insetos. Este trabalho aplicou diferentes técnicas de machine learning com o objetivo de verificar a correlação existente entre variáveis meteorológicas e a dinâmica populacional dos afídeos. Foram implementados 4 (quatro) modelos obtendo-se as acurácias de 11,4% para Regressão Linear; 26,4% para o modelo de Rede Neural Artificial; 29,3% para Árvore de decisão e 41,4% para random forest. Abstract: Insects have an important degree of collaboration for the maintenance of the ecosystem on the planet. However, after reaching a certain population level and causing damage to plants, some insects are considered as pests and represent a threat to agriculture. Aphids insects that has characteristics to reach this state as it has a high biotic potential and can cause different types of damage to plants. Climatic data as precipitation, winds and temperatures affect the population quantity of these insects. Therefore, this work proposes to apply different machine learning techniques with the objective to verify the existing correlation between climatic variables and the population dynamics of aphids. It can be concluded that variables such as precipitation, temperature, number of days when it rains in the week and climatic phenomena such as El niño and La niña have an influence on the aphid population. During the work, four models were developed in order to predict the population of these insects. The accuracy of the prediction model developed were 11.4% for Linear Regression; 26.4% for the Artificial Neural Network model; 29.3% for Decision Tree and 41.4% for Random Forest.
650 $aPlant pests
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700 1 $aFRAISSE, C. W.
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700 1 $aKARREI, M. Z.
773 $tRevista Brasileira de Computação Aplicada$gv. 15, n. 3, p. 25-37, nov. 2023.
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