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Registro Completo |
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Biblioteca(s): |
Embrapa Arroz e Feijão. |
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Data corrente: |
09/10/2012 |
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Data da última atualização: |
09/10/2012 |
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Tipo da produção científica: |
Artigo em Anais de Congresso |
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Autoria: |
ABREU, A. de F. B.; RAMALHO, M. A. P.; CARNEIRO, J. E. de S.; GONÇALVES, F. M. A.; SANTOS, J. B. dos; DEL PELOSO, M. J.; FARIA, L. C. de; CARNEIRO, G. E. de S.; PEREIRA FILHO, I. A. |
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Afiliação: |
ANGELA DE FATIMA BARBOSA ABREU, CNPAF; MAGNO ANTONIO PATTO RAMALHO, UFLA; JOSÉ EUSTÁQUIO DE SOUZA CARNEIRO, UFV; FLÁVIA MARIA AVELAR GONÇALVES, UFV; JOÃO BOSCO DOS SANTOS, UFLA; MARIA JOSE DEL PELOSO, CNPAF; LUIS CLAUDIO DE FARIA, CNPAF; GERALDO ESTEVAM DE SOUZA CARNEIRO, CNPSO; ISRAEL ALEXANDRE PEREIRA FILHO, CNPMS. |
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Título: |
'Talismã' - nova cultivar de feijoeiro pra Minas Gerais. |
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Ano de publicação: |
2003 |
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Fonte/Imprenta: |
In: CONGRESSO BRASILEIRO DE MELHORAMENTO DE PLANTAS, 2., 2003, Porto Seguro. Melhoramento e qualidade de vida: [anais]. Porto Seguro: SBMP, 2003. |
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Descrição Física: |
1 CD-ROM. |
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Idioma: |
Português |
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Conteúdo: |
No Estado de Minas Gerais o melhoramento genético do feijoeiro vem sendo realizado em conjunto pela Universidade Federal de Lavras (UFLA), Universidade Federal de Viçosa (UFV), Empresa de Pesquisa Agropecuária de Minas Gerais (EPAMIG) e Empresa Brasileira de Pesquisa Agropecuária (Embrapa). Como fruto desse trabalho, foi desenvolvida a linhagem de feijão CII-102, que está sendo recomendada com o nome fantasia de BRSMG Talismã, sendo uma nova opção de cultivar de feijão com grãos tipo carioca para o estado. |
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Palavras-Chave: |
Talismã. |
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Thesagro: |
Feijão; Melhoramento genético vegetal; Phaseolus vulgaris; Variedade. |
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Categoria do assunto: |
G Melhoramento Genético |
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URL: |
https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/item/67704/1/T489.pdf
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Marc: |
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245 $a'Talismã' - nova cultivar de feijoeiro pra Minas Gerais.
260 $aIn: CONGRESSO BRASILEIRO DE MELHORAMENTO DE PLANTAS, 2., 2003, Porto Seguro. Melhoramento e qualidade de vida: [anais]. Porto Seguro: SBMP$c2003
300 $c1 CD-ROM.
520 $aNo Estado de Minas Gerais o melhoramento genético do feijoeiro vem sendo realizado em conjunto pela Universidade Federal de Lavras (UFLA), Universidade Federal de Viçosa (UFV), Empresa de Pesquisa Agropecuária de Minas Gerais (EPAMIG) e Empresa Brasileira de Pesquisa Agropecuária (Embrapa). Como fruto desse trabalho, foi desenvolvida a linhagem de feijão CII-102, que está sendo recomendada com o nome fantasia de BRSMG Talismã, sendo uma nova opção de cultivar de feijão com grãos tipo carioca para o estado.
650 $aFeijão
650 $aMelhoramento genético vegetal
650 $aPhaseolus vulgaris
650 $aVariedade
653 $aTalismã
700 1 $aRAMALHO, M. A. P.
700 1 $aCARNEIRO, J. E. de S.
700 1 $aGONÇALVES, F. M. A.
700 1 $aSANTOS, J. B. dos
700 1 $aDEL PELOSO, M. J.
700 1 $aFARIA, L. C. de
700 1 $aCARNEIRO, G. E. de S.
700 1 $aPEREIRA FILHO, I. A.
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Registro original: |
Embrapa Arroz e Feijão (CNPAF) |
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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: |
22/12/2017 |
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Data da última atualização: |
21/01/2020 |
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Tipo da produção científica: |
Artigo em Anais de Congresso |
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Autoria: |
BARROS, F. M. M.; OLIVEIRA, S. R. de M. |
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Afiliação: |
FLAVIO M. M. BARROS, Feagri/Unicamp; STANLEY ROBSON DE MEDEIROS OLIVEIRA, CNPTIA. |
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Título: |
Avaliação de métodos de detecção de tópicos em pré-processamento para classificação de textos agrícolas. |
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Ano de publicação: |
2017 |
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Fonte/Imprenta: |
In: CONGRESSO BRASILEIRO DE AGROINFORMÁTICA, 11., 2017, Campinas. Ciência de dados na era da agricultura digital: anais. Campinas: Editora da Unicamp: Embrapa Informática Agropecuária, 2017. |
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Páginas: |
p. 615-624. |
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ISBN: |
978-85-85783-75-4 |
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Idioma: |
Português |
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Notas: |
SBIAgro 2017. |
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Conteúdo: |
Neste trabalho, buscou-se construir e comparar modelos capazes de diferenciar textos sobre a cultura da cana-de-açúcar de outros textos relacionados a outras culturas ou criações. Para criar modelos de classificação de textos, os dados são transformados em matrizes termos-documentos, de forma que os dados apresentam alta dimensionalidade. Para construir melhores modelos de classificação de textos agrícolas foram testados: a) métodos de redução de dimensionalidade utilizando LDA (Latent Dirichlet Allocation) e PCA (Principal Component Analysis); b) número de tópicos/componentes principais; c) unigrama/bigrama; e d) algoritmos Random Forest, Gradiente Boosting e SVM (Support Vector Machine), de forma a determinar os fatores que mais impactam o AUC (Area Under the Curve). Os resultados demonstraram que os fatores estatisticamente significativos são o tipo de pré-processamento, com vantagem para LDA, e o tipo de algoritmo utilizado, com destaque para o SVM. O número de tópicos e de componentes principais e o uso de unigrama e bigrama não tiveram efeito estatisticamente significativo na performance dos modelos em termos de AUC. |
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Palavras-Chave: |
Agricultural information systems; Aprendizado de máquina; Dimensionality reduction; Machine Learning; Mineração de textos; Redução de dimensionalidade; Sistema de informação agrícola; Text mining. |
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Thesagro: |
Agricultura. |
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Thesaurus NAL: |
Agriculture. |
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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/169707/1/Avaliacao-sbiagro2017.pdf
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Marc: |
LEADER 02207nam a2200277 a 4500
001 2083387
005 2020-01-21
008 2017 bl uuuu u00u1 u #d
020 $a978-85-85783-75-4
100 1 $aBARROS, F. M. M.
245 $aAvaliação de métodos de detecção de tópicos em pré-processamento para classificação de textos agrícolas.$h[electronic resource]
260 $aIn: CONGRESSO BRASILEIRO DE AGROINFORMÁTICA, 11., 2017, Campinas. Ciência de dados na era da agricultura digital: anais. Campinas: Editora da Unicamp: Embrapa Informática Agropecuária$c2017
300 $ap. 615-624.
500 $aSBIAgro 2017.
520 $aNeste trabalho, buscou-se construir e comparar modelos capazes de diferenciar textos sobre a cultura da cana-de-açúcar de outros textos relacionados a outras culturas ou criações. Para criar modelos de classificação de textos, os dados são transformados em matrizes termos-documentos, de forma que os dados apresentam alta dimensionalidade. Para construir melhores modelos de classificação de textos agrícolas foram testados: a) métodos de redução de dimensionalidade utilizando LDA (Latent Dirichlet Allocation) e PCA (Principal Component Analysis); b) número de tópicos/componentes principais; c) unigrama/bigrama; e d) algoritmos Random Forest, Gradiente Boosting e SVM (Support Vector Machine), de forma a determinar os fatores que mais impactam o AUC (Area Under the Curve). Os resultados demonstraram que os fatores estatisticamente significativos são o tipo de pré-processamento, com vantagem para LDA, e o tipo de algoritmo utilizado, com destaque para o SVM. O número de tópicos e de componentes principais e o uso de unigrama e bigrama não tiveram efeito estatisticamente significativo na performance dos modelos em termos de AUC.
650 $aAgriculture
650 $aAgricultura
653 $aAgricultural information systems
653 $aAprendizado de máquina
653 $aDimensionality reduction
653 $aMachine Learning
653 $aMineração de textos
653 $aRedução de dimensionalidade
653 $aSistema de informação agrícola
653 $aText mining
700 1 $aOLIVEIRA, S. R. de M.
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Registro original: |
Embrapa Agricultura Digital (CNPTIA) |
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