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Registros recuperados : 68 | |
10. | | RIBEIRO, C. C. D.; REGO, A. S.; GOMES, I. A. S.; OLIVEIRA, M. E. C. Comparação de métodos de cálculo do teor de lipídeos em frutos de tucumã (Astrocaryum vulgare). In: SEMINÁRIO DE INICIAÇÃO CIENTÍFICA DA EMBRAPA AMAZÔNIA ORIENTAL, 15., 2011, Belém, PA. A ciência de fazer ciência: anais. Belém, PA: Embrapa Amazônia Oriental, 2011. 1 CD-ROM. PIBIC-2011. Biblioteca(s): Embrapa Amazônia Oriental. |
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11. | | RODRIGUES, I. C. dos S.; OLIVEIRA, M. E. C.; BARBOSA, J. R. Síntese de HDL de magnésio para recuperação do carotenoide do óleo de palma. In: SIMPÓSIO DE ESTUDOS E PESQUISAS EM CIÊNCIAS AMBIENTAIS NA AMAZÔNIA, 6., 2017, Belém, PA. Anais. Belém, PA: UEPA, 2017. v. 1, p. 590-599. Biblioteca(s): Embrapa Amazônia Oriental. |
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14. | | BARBOSA, J. R.; RODRIGUES, I. C. dos S.; OLIVEIRA, M. E. C. Avaliação da produtividade e eficiência biológica de macrofungos comestíveis cultivados em resíduos agroindustriais da Amazônia. In: SIMPÓSIO DE ESTUDOS E PESQUISAS EM CIÊNCIAS AMBIENTAIS NA AMAZÔNIA, 6., 2017, Belém, PA. Anais. Belém, PA: UEPA, 2017. v. 2, p. 605-611. Biblioteca(s): Embrapa Amazônia Oriental. |
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15. | | FONSECA, L. S.; CAMPANHA, R. B.; OLIVEIRA, M. E. C.; MENDONCA, S. Caracterização química e física de resíduos industriais de dendê tenera e híbrido Manicoré. In: ENCONTRO DE PESQUISA E INOVAÇÃO DA EMBRAPA AGROENERGIA, 3., 2016, Brasília, DF. Anais ... Brasília, DF: Embrapa, 2016. p. 214-221. Biblioteca(s): Embrapa Agroenergia; Embrapa Amazônia Oriental. |
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16. | | FONSECA, L. S.; CARMONA, P. A. O.; CAMPANHA, R. B.; OLIVEIRA, M. E. C.; MENDONCA, S. Caracterização química dos coprodutos da cadeia de produção de óleo de dendê. In: CONGRESSO DA REDE BRASILEIRA DE TECNOLOGIA DE BIODIESEL, 6.; CONGRESSO BRASILEIRO DE PLANTAS OLEAGINOSAS, ÓLEOS, GORDURAS E BIODIESEL, 9., 2016, Natal, RN. Biodiesel: 10 anos de pesquisa, desenvolvimento e inovação no Brasil: anais. Lavras: UFLA, 2016. Não paginado. Biblioteca(s): Embrapa Agroenergia. |
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17. | | ALMEIDA, E. S. de; BOMBARDA, R. C.; VALADARES, L.; OLIVEIRA, M. E. C.; MENDONCA, S. Adsorção de carotenos de óleo de palma utilizando celulose como adsorvente. In: ENCONTRO DE PESQUISA E INOVAÇÃO DA EMBRAPA AGROENERGIA, 7., 2023, Brasília, DF. Anais... Brasília, DF: Embrapa, 2023. p. 206-210. Biblioteca(s): Embrapa Agroenergia. |
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18. | | SILVA, A. G. da; OLIVEIRA, M. E. C.; OLIVIERA, M. S. de; PEREIRA, D. S. Análise do teor de hidroximetilfurfural do mel de Melipona flavolineata no decurso do processo de desumidificação por aquecimento. In: SEMINÁRIO DE INICIAÇÃO CIENTÍFICA DA EMBRAPA AMAZÔNIA ORIENTAL, 22., 2018, Belém, PA. Anais... Belém, PA: Embrapa Amazônia Oriental, 2018. p. 47-51. Biblioteca(s): Embrapa Amazônia Oriental. |
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20. | | BARBOSA, J.; OLIVEIRA, M. E. C.; MORAIS, K.; SIQUEIRA, F.; MENDONÇA, S. Cultivo de shimeji (Pleurotus ostreatus) em resíduos agroindustriais do processamento de palma de óleo (Elaeis guineensis, Jacq). In: CONGRESSO BRASILEIRO DE QUÍMICA, 56., 2016, Belém, PA. Anais... Rio de Janeiro: ABQ, 2016. Na publicação: Oliveira, M. Biblioteca(s): Embrapa Amazônia Oriental. |
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Registros recuperados : 68 | |
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Registro Completo
Biblioteca(s): |
Embrapa Amazônia Oriental. |
Data corrente: |
07/03/2024 |
Data da última atualização: |
07/03/2024 |
Tipo da produção científica: |
Artigo em Anais de Congresso |
Autoria: |
C. NETO, M. F.; RAMOS, A. J. A.; CARDOSO, J. P. S.; DIREITO, W. V.; ALBUQUERQUE, V. C. N.; OLIVEIRA, M. E. C.; PEREIRA, D. S.; OLIVEIRA, R. C. L. |
Afiliação: |
MANOEL F. C. NETO, UNIVERSIDADE FEDERAL DO PARÁ; ANDRÉ J. A. RAMOS, UNIVERSIDADE FEDERAL DO PARÁ; JOÃO P. S. CARDOSO, UNIVERSIDADE FEDERAL DO PARÁ; WILLIAM V. DIREITO, UNIVERSIDADE FEDERAL DO PARÁ; VIVIAN C. N. ALBUQUERQUE, UNIVERSIDADE FEDERAL RURAL DA AMAZÔNIA; MARCOS ENE CHAVES OLIVEIRA, CPATU; DANIEL SANTIAGO PEREIRA, CPATU; ROBERTO C. L. OLIVEIRA, UNIVERSIDADE FEDERAL DO PARÁ. |
Título: |
Native Bee Scan: app inteligente para identificação de abelhas nativas utilizando técnicas de IA. |
Ano de publicação: |
2023 |
Fonte/Imprenta: |
In: ESCOLA REGIONAL DE ALTO DESEMPENHO NORTE 2, 3.; ESCOLA REGIONAL DE APRENDIZADO DE MÁQUINA E INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL NORTE 2, 3., 2023, Belém, PA. Anais... Porto Alegre: Sociedade Brasileira de Computação, 2023. |
Idioma: |
Português |
Conteúdo: |
Apresentamos o Native Bee Scan, aplicativo que utiliza técnicas de machine learning (ML) e visão computacional para identificar espécies de abelhas nativas sem ferrão, com foco em duas espécies, a Uruçu-amarela (Melípona flavolineata Friese) e Uruçu-cinzenta (Melipona fasciculata Smith), que desempenham um papel importante para o meio ambiente e para a criação de novos produtos baseados na biodiversidade Amazônica. Para isso, foi criado um banco de dados chamado Nbees_Dataset, com mais de 8000 imagens utilizando técnicas de Data Augmentastion, para auxiliar o desenvolvimento de um modelo de deep learning (DL). Foram realizados testes de inferência e acurácia do modelo em dispositivos Android, com precisão de 96,47%. |
Palavras-Chave: |
Abelha nativa sem ferrão; Aplicativo; Inteligência artificial. |
Thesagro: |
Abelha. |
Categoria do assunto: |
X Pesquisa, Tecnologia e Engenharia |
URL: |
https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/doc/1162659/1/Native-Bee-Scan.pdf
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Marc: |
LEADER 01654nam a2200241 a 4500 001 2162659 005 2024-03-07 008 2023 bl uuuu u00u1 u #d 100 1 $aC. NETO, M. F. 245 $aNative Bee Scan$bapp inteligente para identificação de abelhas nativas utilizando técnicas de IA.$h[electronic resource] 260 $aIn: ESCOLA REGIONAL DE ALTO DESEMPENHO NORTE 2, 3.; ESCOLA REGIONAL DE APRENDIZADO DE MÁQUINA E INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL NORTE 2, 3., 2023, Belém, PA. Anais... Porto Alegre: Sociedade Brasileira de Computação$c2023 520 $aApresentamos o Native Bee Scan, aplicativo que utiliza técnicas de machine learning (ML) e visão computacional para identificar espécies de abelhas nativas sem ferrão, com foco em duas espécies, a Uruçu-amarela (Melípona flavolineata Friese) e Uruçu-cinzenta (Melipona fasciculata Smith), que desempenham um papel importante para o meio ambiente e para a criação de novos produtos baseados na biodiversidade Amazônica. Para isso, foi criado um banco de dados chamado Nbees_Dataset, com mais de 8000 imagens utilizando técnicas de Data Augmentastion, para auxiliar o desenvolvimento de um modelo de deep learning (DL). Foram realizados testes de inferência e acurácia do modelo em dispositivos Android, com precisão de 96,47%. 650 $aAbelha 653 $aAbelha nativa sem ferrão 653 $aAplicativo 653 $aInteligência artificial 700 1 $aRAMOS, A. J. A. 700 1 $aCARDOSO, J. P. S. 700 1 $aDIREITO, W. V. 700 1 $aALBUQUERQUE, V. C. N. 700 1 $aOLIVEIRA, M. E. C. 700 1 $aPEREIRA, D. S. 700 1 $aOLIVEIRA, R. C. L.
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Registro original: |
Embrapa Amazônia Oriental (CPATU) |
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