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Registro Completo |
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Biblioteca(s): |
Embrapa Milho e Sorgo. |
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Data corrente: |
18/09/2008 |
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Data da última atualização: |
24/05/2018 |
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Tipo da produção científica: |
Artigo em Anais de Congresso / Nota Técnica |
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Autoria: |
VALICENTE, F. H.; PICOLI, E. A. de T.; VASCONCELOS, M. J. V. de; CARNEIRO, N.; CARNEIRO, A.; LANA, U. G. |
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Afiliação: |
FERNANDO HERCOS VALICENTE, CNPMS; Edgard Augusto de Toledo Picoli, CNPMS; MARIA JOSE VILACA DE VASCONCELOS, CNPMS; NEWTON PORTILHO CARNEIRO, CNPMS; ANDREA ALMEIDA CARNEIRO, CNPMS; UBIRACI GOMES DE PAULA LANA, CNPMS. |
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Título: |
Caracterização, distribuição e clonagem de genes Cry em cepas de Bacillus thuringiensis do banco da Embrapa-CNPMS. |
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Ano de publicação: |
2008 |
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Fonte/Imprenta: |
In: CONGRESSO NACIONAL DE MILHO E SORGO, 27.; SIMPOSIO BRASILEIRO SOBRE A LAGARTA-DO-CARTUCHO, SPODOPTERA FRUGIPERDA, 3.; WORKSHOP SOBRE MANEJO E ETIOLOGIA DA MANCHA BRANCA DO MILHO, 2008, Londrina. Agroenergia, produção de alimentos e mudanças climáticas: desafios para milho e sorgo: trabalhos e palestras. [Londrina]: IAPAR; [Sete Lagoas]: Embrapa Milho e Sorgo, 2008. |
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Descrição Física: |
1 CD-ROM. |
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Idioma: |
Português |
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Palavras-Chave: |
Crystal protein; Milho transgênico. |
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Thesagro: |
Bacillus Thuringiensis; Clonagem. |
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Thesaurus Nal: |
Spodoptera. |
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Categoria do assunto: |
S Ciências Biológicas |
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URL: |
https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/item/30063/1/Caracterizacao-distribuicao.pdf
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Marc: |
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Registro original: |
Embrapa Milho e Sorgo (CNPMS) |
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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: |
12/01/2018 |
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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: |
SANTOS, A. A. dos; SANTOS, T. T. |
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Afiliação: |
ANDREZA APARECIDA DOS SANTOS, Unicamp, Bolsista CNPTIA; THIAGO TEIXEIRA SANTOS, CNPTIA. |
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Título: |
Estudo de métodos de aprendizagem profunda para reconhecimento de bagas de uva. |
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Ano de publicação: |
2017 |
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Fonte/Imprenta: |
In: MOSTRA DE ESTAGIÁRIOS E BOLSISTAS DA EMBRAPA INFORMÁTICA AGROPCUÁRIA, 13., 2017, Campinas. Resumos expandidos... Brasília, DF: Embrapa, 2017. |
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Páginas: |
p. 43-46. |
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ISBN: |
978-85-7035-761-8 |
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Idioma: |
Português |
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Notas: |
Editores técnicos: Giampaolo Queiroz Pellegrino, Luciana Guilherme Sacomani Zenerato, Maria Fernanda Moura, Giulia Croce, Poliana Fernanda Giachetto. |
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Conteúdo: |
Resumo: Dois métodos de aprendizagem profunda (deep learning) para reconhecimento de frutos foram estudados. Foi utilizada uma base de dados de 1.830 imagens contando exemplos de bagas de uva e não uva manualmente anotadas. Os testes realizados demonstraram a identificação de bagas com 85% de precisão e de cobertura (recall) utilizando redes neurais convolutivas. Esses resultados melhoraram o método anteriormente proposto por Santos e Santos (2017) e demonstram a possibilidade de evolução de métodos que podem ser aplicados em campo. |
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Palavras-Chave: |
Aprendizagem profunda; Deep learning; Pattern recognition; Reconhecimento de padrões; Visão computacional. |
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Thesagro: |
Viticultura. |
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Thesaurus NAL: |
Computer vision. |
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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/170931/1/Estudo-de-metodo-aprendizagem.pdf
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Marc: |
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Registro original: |
Embrapa Agricultura Digital (CNPTIA) |
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