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Registro Completo |
Biblioteca(s): |
Embrapa Florestas. |
Data corrente: |
08/12/2021 |
Data da última atualização: |
09/03/2022 |
Autoria: |
CARVALHO, P. E. R. |
Afiliação: |
PAULO ERNANI RAMALHO CARVALHO, CNPF. |
Título: |
Angico-vermelho: Anadenanthera colubrina var. cebil. |
Ano de publicação: |
2003 |
Fonte/Imprenta: |
In: CARVALHO, P. E. R. Espécies arbóreas brasileiras. Brasília, DF: Embrapa Informação Tecnológica; Colombo: Embrapa Florestas, 2003. |
Volume: |
v. 1, |
Páginas: |
p. 117-125. |
Série: |
(Coleção espécies arbóreas brasileiras, v. 1). |
Idioma: |
Português |
Conteúdo: |
NOMES VULGARES NO BRASIL: angico, em todo o Brasil; angico-amarelo; angico-branco, na Paraíba, no Rio Grande do Norte e no Estado de São Paulo; angico-brabo, na Bahia, em Pernambuco, e no Rio Grande do Norte; angico-caroçudo, na Paraíba; angico-castanho; angico-cedro; angico-fava; angico-jacaré, na Bahia; angico-mama-de-porco; angico-manso, na Paraíba e em Pernambuco; angico-preto, na Bahia, no Espírito Santo, no Maranhão, na Paraíba, no Paraná, em Pernambuco, no Rio Grande do Norte e no Estado de São Paulo; angico-preto-rajado; angico-rajado; angico-rosa; angico-verdadeiro, em Pernambuco e no Piauí; angico-de-caroço, na Bahia e em Pernambuco; angico-de-casca, em Sergipe; angico-de-curtume, no Paraná; angico-do-banhado; angico-do-campo; angico-do-mato; angico-dos-montes; arapiraca; brincos-de-sagüi; brincos-de-sauí; cambuí-ferro; curupai; guarapiraca; guarucaia e paricá. NOMES VULGARES NO EXTERIOR: cebil colorado, na Argentina; cebil e curupaú, na Bolívia, e kurupa'y kuru, no Paraguai. |
Palavras-Chave: |
Descrição; Ocorrência; Uso. |
Thesagro: |
Angico Vermelho; Crescimento; Espécie Nativa; Madeira; Nomenclatura; Taxonomia. |
Thesaurus Nal: |
Anadenanthera colubrina var. cebil. |
Categoria do assunto: |
K Ciência Florestal e Produtos de Origem Vegetal |
URL: |
https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/item/231657/1/Especies-Arboreas-Brasileiras-vol-1-Angico-Vermelho.pdf
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Marc: |
LEADER 01846naa a2200265 a 4500 001 2137299 005 2022-03-09 008 2003 bl uuuu u00u1 u #d 100 1 $aCARVALHO, P. E. R. 245 $aAngico-vermelho$bAnadenanthera colubrina var. cebil. 260 $c2003 300 $ap. 117-125. v. 1, 490 $a(Coleção espécies arbóreas brasileiras, v. 1).$vv. 1, 520 $aNOMES VULGARES NO BRASIL: angico, em todo o Brasil; angico-amarelo; angico-branco, na Paraíba, no Rio Grande do Norte e no Estado de São Paulo; angico-brabo, na Bahia, em Pernambuco, e no Rio Grande do Norte; angico-caroçudo, na Paraíba; angico-castanho; angico-cedro; angico-fava; angico-jacaré, na Bahia; angico-mama-de-porco; angico-manso, na Paraíba e em Pernambuco; angico-preto, na Bahia, no Espírito Santo, no Maranhão, na Paraíba, no Paraná, em Pernambuco, no Rio Grande do Norte e no Estado de São Paulo; angico-preto-rajado; angico-rajado; angico-rosa; angico-verdadeiro, em Pernambuco e no Piauí; angico-de-caroço, na Bahia e em Pernambuco; angico-de-casca, em Sergipe; angico-de-curtume, no Paraná; angico-do-banhado; angico-do-campo; angico-do-mato; angico-dos-montes; arapiraca; brincos-de-sagüi; brincos-de-sauí; cambuí-ferro; curupai; guarapiraca; guarucaia e paricá. NOMES VULGARES NO EXTERIOR: cebil colorado, na Argentina; cebil e curupaú, na Bolívia, e kurupa'y kuru, no Paraguai. 650 $aAnadenanthera colubrina var. cebil 650 $aAngico Vermelho 650 $aCrescimento 650 $aEspécie Nativa 650 $aMadeira 650 $aNomenclatura 650 $aTaxonomia 653 $aDescrição 653 $aOcorrência 653 $aUso 773 $tIn: CARVALHO, P. E. R. Espécies arbóreas brasileiras. Brasília, DF: Embrapa Informação Tecnológica; Colombo: Embrapa Florestas, 2003.
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Registro original: |
Embrapa Florestas (CNPF) |
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URL |
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Registro Completo
Biblioteca(s): |
Embrapa Territorial. |
Data corrente: |
10/01/2023 |
Data da última atualização: |
10/01/2023 |
Tipo da produção científica: |
Artigo em Anais de Congresso |
Autoria: |
SILVA, M. A. S. da; MATOS, L. N.; SANTOS, F. E. DE O.; DOMPIERI, M. H. G.; MOURA, F. R. DE. |
Afiliação: |
MARCOS AURELIO SANTOS DA SILVA, CPATC; LEONARDO NOGUEIRA MATOS, UNIVERSIDADE FEDERAL DE SERGIPE; FLÁVIO EMANUEL DE OLIVEIRA SANTOS, UNIVERSIDADE FEDERAL DE SERGIPE; MARCIA HELENA GALINA DOMPIERI, CNPM; FÁBIO RODRIGUES DE MOURA, UNIVERSIDADE FEDERAL DE SERGIPE. |
Título: |
Feature extraction of spatial panel data with autoencoders for clustering the Brazilian agricultural diversity. |
Ano de publicação: |
2022 |
Fonte/Imprenta: |
In: BRAZILIAN SYMPOSIUM ON GEOINFORMATICS, 22., 2022, São José dos Campos. Proceedings... São José dos Campos: MCTIC/INPE, 2022. p. 27-38. |
Idioma: |
Inglês |
Notas: |
GEOINFO 2022. |
Conteúdo: |
ABSTRACT - Brazilian agricultural production presents a high degree of spatial diversity, which challenges designing territorial public policies to promote sustainable development. This article proposes a new approach to cluster Brazilian municipalities according to their agricultural production. It combines a feature extraction mechanism using Deep Learning based on Autoencoders and clustering based on k-means and Self-Organizing Maps. We used the panel data from IBGE?s annual estimates of Brazilian agricultural production between 1999 and 2018. Different structures of simple stacked undercomplete autoencoders were analyzed, varying the number of layers and neurons in each of them, including the latent layer. We evaluated the asymmetric exponential linear loss function to cope with the sparse data. The results show that in comparison with the ground truth adopted, the autoencoder model combined with the Self-Organizing Maps and the k-means algorithm presented a better result than the clustering of the raw data from the k-means, demonstrating the ability of simple stacked autoencoders to reduce the dimensionality and create a new space of features in their latent layer where the data can be analyzed and clustered. Although the general accuracy is low, the results are promising, considering that we can add new improvements to the Deep Clustering process. |
Palavras-Chave: |
Clustering process. |
Categoria do assunto: |
P Recursos Naturais, Ciências Ambientais e da Terra |
URL: |
https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/doc/1150828/1/6082.pdf
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Marc: |
LEADER 02062nam a2200181 a 4500 001 2150828 005 2023-01-10 008 2022 bl uuuu u00u1 u #d 100 1 $aSILVA, M. A. S. da 245 $aFeature extraction of spatial panel data with autoencoders for clustering the Brazilian agricultural diversity.$h[electronic resource] 260 $aIn: BRAZILIAN SYMPOSIUM ON GEOINFORMATICS, 22., 2022, São José dos Campos. Proceedings... São José dos Campos: MCTIC/INPE, 2022. p. 27-38.$c2022 500 $aGEOINFO 2022. 520 $aABSTRACT - Brazilian agricultural production presents a high degree of spatial diversity, which challenges designing territorial public policies to promote sustainable development. This article proposes a new approach to cluster Brazilian municipalities according to their agricultural production. It combines a feature extraction mechanism using Deep Learning based on Autoencoders and clustering based on k-means and Self-Organizing Maps. We used the panel data from IBGE?s annual estimates of Brazilian agricultural production between 1999 and 2018. Different structures of simple stacked undercomplete autoencoders were analyzed, varying the number of layers and neurons in each of them, including the latent layer. We evaluated the asymmetric exponential linear loss function to cope with the sparse data. The results show that in comparison with the ground truth adopted, the autoencoder model combined with the Self-Organizing Maps and the k-means algorithm presented a better result than the clustering of the raw data from the k-means, demonstrating the ability of simple stacked autoencoders to reduce the dimensionality and create a new space of features in their latent layer where the data can be analyzed and clustered. Although the general accuracy is low, the results are promising, considering that we can add new improvements to the Deep Clustering process. 653 $aClustering process 700 1 $aMATOS, L. N. 700 1 $aSANTOS, F. E. DE O. 700 1 $aDOMPIERI, M. H. G. 700 1 $aMOURA, F. R. DE
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