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| Registros recuperados : 169 | |
| 124. |  | MASSRUHA, S. M. F. S.; FERRARETTO, M. D.; MAXIMO, F. A.; MEIRA, C. A. A.; PASSOS, S. L. Z.; VISOLI, M. C. AEsp: um assistente de especificação. In: SIMPÓSIO BRASILEIRO DE ENGENHARIA DE SOFTWARE, 8., WORKSHOP DE QUALIDADE DE SOFTWARE, 1994, Curitiba. Anais... Curitiba: Centro Internacional de Tecnologia de Software, 1994. p. 311-324.| Biblioteca(s): Embrapa Agricultura Digital. |
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| 127. | | MENDES, C. I. C.; MASSRUHÁ, S. M. F. S.; MARANHÃO, J. S. de A.; RIBEIRO, P. G. G.; SANTOS, L. C. X. The law related to the digitization of agriculture. In: MASSRUHÁ, S. M. F. S.; LEITE, M. A. de A.; OLIVEIRA, S. R. de M.; MEIRA, C. A. A.; LUCHIARI JUNIOR, A.; BOLFE, E. L. (ed.). Digital agriculture: research, development and innovation in production chains. Brasília, DF: Embrapa, 2023. cap. 13, p. 229-244.| Biblioteca(s): Embrapa Agricultura Digital. |
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| 128. | | MENDES, C. I. C.; MASSRUHÁ, S. M. F. S.; MARANHÃO, J. S. de A.; RIBEIRO, P. G. G.; SANTOS, L. C. X. O direito frente à digitalização da agricultura. In: MASSRUHÁ, S. M. F. S.; LEITE, M. A. de A.; OLIVEIRA, S. R. de M.; MEIRA, C. A. A.; LUCHIARI JUNIOR, A.; BOLFE, E. L. (Ed.). Agricultura digital: pesquisa, desenvolvimento e inovação nas cadeias produtivas. Brasília, DF: Embrapa, 2020. cap. 13, p. 306-329.| Biblioteca(s): Embrapa Agricultura Digital; Embrapa Unidades Centrais. |
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| 129. | | MEGETO, G. A. S.; MEIRA, C. A. A.; OLIVEIRA, S. R. de M.; MASSRUHA, S. M. F. S.; GODOY, C. V.; DEL PONTE, E. M. Mineração de dados para modelagem e estimativas de risco de epidemias da ferrugem asiática da soja. In: WORKSHOP DE EPIDEMIOLOGIA DE DOENÇAS DE PLANTAS, 3., 2010, Bento Gonçalves. Anais... Bento Gonçalves: Embrapa Uva e Vinho, 2010. p. 71. Resumo.| Biblioteca(s): Embrapa Soja. |
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| 130. | | MEGETO, G. A. S.; MEIRA, C. A. A.; OLIVEIRA, S. R. de M.; MASSRUHÁ, S. M. F. S.; GODOY, C. V.; DEL PONTE, E. M. Mineração de dados para modelagem e estimativas de risco de epidemias da ferrugem asiática da soja. In: WORKSHOP DE EPIDEMIOLOGIA DE DOENÇAS DE PLANTAS, 3., 2010, Bento Gonçalves. Anais... Bento Gonçalves: Embrapa Uva e Vinho, 2010. p. 71. Resumo.| Biblioteca(s): Embrapa Agricultura Digital. |
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| 133. | | QUEIRÓS, L. R.; LUCHIARI JUNIOR, A.; CAMARGO NETO, J.; MASSRUHÁ, S. M. F. S.; INAMASU, R. Y.; SPERANZA, E. A.; EVANGELISTA, S. R. M. Análise das possibilidades e tendências do uso das tecnologias da informação e comunicação em Agricultura de Precisão. In: BERNARDI, A. C. de C.; NAIME, J. de M.; RESENDE, A. V. de; BASSOI, L. H.; INAMASU, R. Y. (Ed.). Agricultura de precisão: resultados de um novo olhar. Brasília, DF: Embrapa, 2014. Cap. 7. p. 97-108.| Biblioteca(s): Embrapa Agricultura Digital. |
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| 135. | | SILVA, R. F. M. da; PAPA, M.; BERGIER, I.; OLIVEIRA, S. R. de M.; CRUZ, S. A. B. da; ROMANI, L. A. S.; MASSRUHA, S. M. F. S. Digital transformation for improving sustainable value of products and services from agri-food systems. Frontiers in Sustainability, v. 3, 1048701, 2022.| Biblioteca(s): Embrapa Agricultura Digital; Embrapa Pantanal. |
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| 136. | | MEGETO, G. A. S.; MEIRA, C. A. A.; OLIVEIRA, S. R. de M.; GODOY, C. V.; MASSRUHÁ, S. M. F. S. Preparação de dados para a modelagem de ocorrências da ferrugem asiática da soja. In: CONGRESSO BRASILEIRO DE AGROINFORMÁTICA, 7., 2009, Viçosa, MG. Anais... Viçosa, MG: UFV, 2009. Não paginado. SBIAgro 2009.| Biblioteca(s): Embrapa Agricultura Digital. |
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| 137. | | BOLFE, E. L.; SANO, E. E.; MASSRUHA, S. M. F. S.; VICTORIA, D. de C.; SILVA, G. B. S. da; OLIVEIRA, A. F. de. Potencial de expansão agrícola em áreas de pastagem degradadas no Brasil. Agroanalysis, v. 44, n. 03, p. 25-27, mar. 2024. Na publicação: Édson Bolfe, Edson Sano, Silvia Massruhá, Daniel Victoria, Gustavo Bayma, Aryeverton de Oliveira.| Biblioteca(s): Embrapa Agricultura Digital; Embrapa Meio Ambiente; Embrapa Unidades Centrais. |
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| 138. | | BOLFE, E. L.; VICTORIA, D. de C.; SANO, E. E.; SILVA, G. B. S. da; MASSRUHA, S. M. F. S.; OLIVEIRA, A. F. de. Potential for agricultural expansion in degraded pasture lands in Brazil based on geospatial databases. Land, v. 13, n. 2, 200, Feb. 2024. Na publicação: Gustavo Bayma.| Biblioteca(s): Embrapa Agricultura Digital; Embrapa Cerrados; Embrapa Meio Ambiente; Embrapa Unidades Centrais. |
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| 139. | | TEDESCO, M. J.; SILVA, L. M. C.; GIANELLO, C.; HIGA, R. H.; SILVA, F. C. da; MASSRUHA, S. M. F. S. Infra-estrutura, geracao e gerenciamento da informacao laboratorial. In: SILVA, F.C. da. Manual de analises quimicas de solos, plantas e fertilizantes. Brasilia: Embrapa Comunicacao para Transferencia de Tecnologia / Rio de Janeiro: Embrapa Solos / Campinas: Embrapa Informatica Agropecuaria, 1999. p.317-369.| Biblioteca(s): Embrapa Solos. |
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| 140. | | TEDESCO, M. J.; SANTOS, A. D. dos; GIANELLO, C.; SILVA, F. C. da; CUNHA, L. M. S.; HIGA, R. H.; MASSRUHÁ, S. M. F. S. Infra-estrutura laboratorial, gerenciamento de laboratório e automação da informação. In: SILVA, F. C. da (ed.). Manual de análises químicas de solos, plantas e fertilizantes. 2. ed. rev. e ampl. Brasília, DF: Embrapa Informação Tecnológica; Rio de Janeiro: Embrapa Solos, 2009. pt. 2, cap. 2, p. 561-627.| Biblioteca(s): Embrapa Agricultura Digital. |
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| Registros recuperados : 169 | |
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Registro Completo
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Biblioteca(s): |
Embrapa Agricultura Digital. |
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Data corrente: |
30/09/2009 |
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Data da última atualização: |
31/01/2020 |
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Tipo da produção científica: |
Artigo em Anais de Congresso / Nota Técnica |
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Autoria: |
MEGETO, G. A. S.; MEIRA, C. A. A.; OLIVEIRA, S. R. de M.; GODOY, C. V.; MASSRUHÁ, S. M. F. S. |
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Afiliação: |
GUILHERME AUGUSTO SILVA MEGETO, Estagiário/CNPTIA; CARLOS ALBERTO ALVES MEIRA, CNPTIA; STANLEY ROBSON DE MEDEIROS OLIVEIRA, CNPTIA; CLAUDIA VIEIRA GODOY, CNPSo; SILVIA MARIA FONSECA S MASSRUH, CNPTIA. |
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Título: |
Preparação de dados para a modelagem de ocorrências da ferrugem asiática da soja. |
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Ano de publicação: |
2009 |
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Fonte/Imprenta: |
In: CONGRESSO BRASILEIRO DE AGROINFORMÁTICA, 7., 2009, Viçosa, MG. Anais... Viçosa, MG: UFV, 2009. |
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Páginas: |
Não paginado. |
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Idioma: |
Português |
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Notas: |
SBIAgro 2009. |
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Conteúdo: |
A ferrugem asiática da soja é uma das principais doenças da cultura. As perdas estimadas em grãos com a doença no Brasil são significativas. O objetivo deste trabalho foi realizar a preparação dos dados para a modelagem de ocorrências da ferrugem asiática, visando descobrir padrões que permitam predizer o risco do aparecimento de focos da doença. Os dados brutos se constituíram de registros de ocorrência da ferrugem em diferentes locais do Brasil, de 2004 a 2009, obtidos do Consórcio Antiferrugem, e de registros meteorológicos da base de dados do Agritempo. A integração dos dados meteorológicos com os registros de ocorrência foi feita com base no período latente do patógeno. Atributos novos foram criados, enquanto outros foram eliminados, por irrelevância ou por falta de dados. A tarefa de mineração de dados escolhida inicialmente foi a classificação, e os casos de ocorrência da ferrugem definiram a classe positiva. Os casos da classe negativa foram criados para uma data anterior à de ocorrência da ferrugem, supondo-se não ter havido ocorrência antes da identificação confirmada. A preparação dos dados resultou no conjunto de treinamento para a modelagem com 7076 exemplos, divididos igualmente em 3038 casos de ocorrência e de não ocorrência. O número de ocorrências diminuiu bastante em relação à quantidade original, por falta de dados meteorológicos para vários dos locais de identificação, mas não inviabiliza a iniciativa de descoberta de conhecimento em bases de dados proposta. MenosA ferrugem asiática da soja é uma das principais doenças da cultura. As perdas estimadas em grãos com a doença no Brasil são significativas. O objetivo deste trabalho foi realizar a preparação dos dados para a modelagem de ocorrências da ferrugem asiática, visando descobrir padrões que permitam predizer o risco do aparecimento de focos da doença. Os dados brutos se constituíram de registros de ocorrência da ferrugem em diferentes locais do Brasil, de 2004 a 2009, obtidos do Consórcio Antiferrugem, e de registros meteorológicos da base de dados do Agritempo. A integração dos dados meteorológicos com os registros de ocorrência foi feita com base no período latente do patógeno. Atributos novos foram criados, enquanto outros foram eliminados, por irrelevância ou por falta de dados. A tarefa de mineração de dados escolhida inicialmente foi a classificação, e os casos de ocorrência da ferrugem definiram a classe positiva. Os casos da classe negativa foram criados para uma data anterior à de ocorrência da ferrugem, supondo-se não ter havido ocorrência antes da identificação confirmada. A preparação dos dados resultou no conjunto de treinamento para a modelagem com 7076 exemplos, divididos igualmente em 3038 casos de ocorrência e de não ocorrência. O número de ocorrências diminuiu bastante em relação à quantidade original, por falta de dados meteorológicos para vários dos locais de identificação, mas não inviabiliza a iniciativa de descoberta de conhecimento em bases de dados propos... Mostrar Tudo |
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Palavras-Chave: |
Classificação; Data mining; Descoberta de conhecimento em bases de dados; Ferrugem asiática da soja; KDD; Knowledge discovery in databases; Mineração de dados; Modelagem; Modeling. |
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Thesagro: |
Phakopsora Pachyrhizi; Tecnologia da Informação. |
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Thesaurus NAL: |
Classification. |
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Categoria do assunto: |
X Pesquisa, Tecnologia e Engenharia |
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URL: |
https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/item/16765/1/T049.pdf
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Marc: |
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520 $aA ferrugem asiática da soja é uma das principais doenças da cultura. As perdas estimadas em grãos com a doença no Brasil são significativas. O objetivo deste trabalho foi realizar a preparação dos dados para a modelagem de ocorrências da ferrugem asiática, visando descobrir padrões que permitam predizer o risco do aparecimento de focos da doença. Os dados brutos se constituíram de registros de ocorrência da ferrugem em diferentes locais do Brasil, de 2004 a 2009, obtidos do Consórcio Antiferrugem, e de registros meteorológicos da base de dados do Agritempo. A integração dos dados meteorológicos com os registros de ocorrência foi feita com base no período latente do patógeno. Atributos novos foram criados, enquanto outros foram eliminados, por irrelevância ou por falta de dados. A tarefa de mineração de dados escolhida inicialmente foi a classificação, e os casos de ocorrência da ferrugem definiram a classe positiva. Os casos da classe negativa foram criados para uma data anterior à de ocorrência da ferrugem, supondo-se não ter havido ocorrência antes da identificação confirmada. A preparação dos dados resultou no conjunto de treinamento para a modelagem com 7076 exemplos, divididos igualmente em 3038 casos de ocorrência e de não ocorrência. O número de ocorrências diminuiu bastante em relação à quantidade original, por falta de dados meteorológicos para vários dos locais de identificação, mas não inviabiliza a iniciativa de descoberta de conhecimento em bases de dados proposta.
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650 $aPhakopsora Pachyrhizi
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Embrapa Agricultura Digital (CNPTIA) |
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