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Registro Completo |
Biblioteca(s): |
Embrapa Amazônia Ocidental. |
Data corrente: |
26/11/2009 |
Data da última atualização: |
28/02/2019 |
Tipo da produção científica: |
Artigo em Anais de Congresso / Nota Técnica |
Autoria: |
SILVEIRA, A. K. da C. da; TEIXEIRA, W. G.; MARTINS, G. C.; RODRIGUES, M. do R. L.; CEDDIA, M. B.; FERRAZ, R. D.; SILVA, E. F. da; MACEDO, R. S. |
Afiliação: |
Alana Karen da Costa da Silveira, bolsista CPAA; WENCESLAU GERALDES TEIXEIRA, CPAA; GILVAN COIMBRA MARTINS, CPAA; MARIA DO ROSARIO LOBATO RODRIGUES, CPAA; Marcos Bacis Ceddia, UFRJ; Rodrigo Demonte Ferraz, CNPS; Enio Fraga da Silva, CNPS; Rodrigo Santana Macedo, bolsista CPAA. |
Título: |
Capacidade de retenção de água em amostras de diferentes horizontes de solo na Bacia do Rio Urucu - Amazonas. |
Ano de publicação: |
2009 |
Fonte/Imprenta: |
In: CONGRESSO BRASILEIRO DE CIÊNCIA DO SOLO, 32., 2009, Fortaleza. O solo e a produção de bioenergia: perspectivas e desafios. [Viçosa, MG]: SBCS; Fortaleza: UFC, 2009. 1 CD-ROM. |
Idioma: |
Português |
Conteúdo: |
O objetivo deste trabalho foi avaliar a retenção de água em sete potenciais, estimar a água disponível e avaliar a densidade do solo nos horizontes de cinco perfis em áreas de floresta primária na Base de Operações Geólogo Pedro de Moura - Urucu - AM. |
Palavras-Chave: |
Amazonas; Brasil; Curva de retenção da água no solo; Urucu. |
Thesagro: |
Cambissolo. |
Categoria do assunto: |
-- |
URL: |
https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/item/112039/1/2543.pdf
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Marc: |
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Registro original: |
Embrapa Amazônia Ocidental (CPAA) |
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Biblioteca |
ID |
Origem |
Tipo/Formato |
Classificação |
Cutter |
Registro |
Volume |
Status |
URL |
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Registro Completo
Biblioteca(s): |
Embrapa Amazônia Ocidental. |
Data corrente: |
30/05/2019 |
Data da última atualização: |
30/05/2019 |
Tipo da produção científica: |
Artigo em Anais de Congresso |
Autoria: |
SOUSA, A. de L.; SALAME, M. F. A. |
Afiliação: |
Allex de Lima Sousa; MARCOS FILIPE ALVES SALAME, CPAA. |
Título: |
Classificação de guaranazeiros através do padrão de venação e formato de folíolos utilizando aprendizagem de máquina. |
Ano de publicação: |
2019 |
Fonte/Imprenta: |
In: COMPUTER ON THE BEACH, 10., 2019, Florianópolis. Anais... Florianópolis: Universidade do Vale do Itajaí, 2019. |
Páginas: |
p. 676-684. |
Idioma: |
Português |
Conteúdo: |
O guaranazeiro é uma importante fonte de renda para estados amazônicos que o cultivam, porém sua produção é afetada devido à proliferação de pragas e doenças locais. Embrapa, então, lançou cultivares resistentes aos principais problemas que afetam a guaranaicultura na Amazônia, mas o processo de identificação desses cultivares são manuais, custosos e carente de recursos humanos. Assim, este trabalho buscou comparar técnicas de aprendizagem de máquinas como Florestas Aleatórias, Máquinas de Vetores de Suporte e Redes Perceptron aplicadas à tarefa de classificação desses cultivares, através do padrão da nervura e formato dos folíolos. Os resultados apresentam-se estáveis e satisfatórios, sugerindo uma nova perspectiva para o problema em questão. |
Thesagro: |
Paullinia Cupana. |
Categoria do assunto: |
-- |
URL: |
https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/item/197972/1/Computer-on-the-Beach.pdf
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Marc: |
LEADER 01345nam a2200145 a 4500 001 2109498 005 2019-05-30 008 2019 bl uuuu u00u1 u #d 100 1 $aSOUSA, A. de L. 245 $aClassificação de guaranazeiros através do padrão de venação e formato de folíolos utilizando aprendizagem de máquina.$h[electronic resource] 260 $aIn: COMPUTER ON THE BEACH, 10., 2019, Florianópolis. Anais... Florianópolis: Universidade do Vale do Itajaí$c2019 300 $ap. 676-684. 520 $aO guaranazeiro é uma importante fonte de renda para estados amazônicos que o cultivam, porém sua produção é afetada devido à proliferação de pragas e doenças locais. Embrapa, então, lançou cultivares resistentes aos principais problemas que afetam a guaranaicultura na Amazônia, mas o processo de identificação desses cultivares são manuais, custosos e carente de recursos humanos. Assim, este trabalho buscou comparar técnicas de aprendizagem de máquinas como Florestas Aleatórias, Máquinas de Vetores de Suporte e Redes Perceptron aplicadas à tarefa de classificação desses cultivares, através do padrão da nervura e formato dos folíolos. Os resultados apresentam-se estáveis e satisfatórios, sugerindo uma nova perspectiva para o problema em questão. 650 $aPaullinia Cupana 700 1 $aSALAME, M. F. A.
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