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Registro Completo |
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Biblioteca(s): |
Embrapa Agricultura Digital. |
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Data corrente: |
09/12/2019 |
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Data da última atualização: |
13/12/2019 |
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Tipo da produção científica: |
Artigo em Periódico Indexado |
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Autoria: |
YANO, I. H.; ALVES, J. R.; DEMANBORO, A. C. |
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Afiliação: |
INACIO HENRIQUE YANO, CNPTIA; JOSE RICARDO ALVES, PUC-Campinas; ANTONIO CARLOS DEMANBORO, PUC-Campinas. |
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Título: |
Building a multi-hop wireless sensor network for water level monitoring. |
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Ano de publicação: |
2019 |
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Fonte/Imprenta: |
International Journal of Engineering Development and Research, v. 7, n. 1, p. 296-303, 2019. |
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Idioma: |
Inglês |
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Conteúdo: |
Abstract-Wireless Sensor Networks (WSN) are very useful for data acquisition in harsh environments or where the maintenance of wired infrastructure would not be viable. Despite of these advantages WSN nodes have a limited range ratio thus to collect data on long distance is necessary to construct a path with many relay nodes to reach the destination. Another limitation of these networks is that they often rely on batteries to operate, which can cause a serious limitation in the network lifetime. In this work it was developed a solution based on a Multi-hop WSN to collect data on long distance, and, also some strategies such as 'sleep schedule', 'data aggregation' and 'hub polling' were implemented to extend the WSN lifetime. This could be done by modifications at RFBee Libraries that reinforces the importance of flexibility and portability of this device. |
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Palavras-Chave: |
Economia de energia em baterias; Hub Polling; Lifetime; Relay Node; RFBee; Sleep technique; Wireless Sensor Networks. |
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Thesaurus Nal: |
Batteries. |
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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/206492/1/AP-multi-hop-WSN.pdf
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Marc: |
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Registro original: |
Embrapa Agricultura Digital (CNPTIA) |
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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 Caprinos e Ovinos. |
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Data corrente: |
18/04/2023 |
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Data da última atualização: |
18/04/2023 |
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Tipo da produção científica: |
Artigo em Periódico Indexado |
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Circulação/Nível: |
B - 4 |
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Autoria: |
FERNANDES, A. M. F.; BOMFIM, M. A. D.; SANTOS, S. F. dos; MOTA, C. M.; ONÇALVES, J. de L. |
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Afiliação: |
ANTONIO MARCOS FERREIRA FERNANDES, Universidade Estadual Vale do Acaraú; MARCO AURELIO DELMONDES BOMFIM, CNPC; SUELI FREITAS DOS SANTOS; CARLOS MIKAEL MOTA, Universidade Estadual Vale do Acaraú; JULIETE DE LIMA GONÇALVES, Universidade Federal da Paraíba. |
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Título: |
Uso da espectroscopia no infravermelho próximo para previsão da composição químicobromatológica de palma forrageira. |
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Ano de publicação: |
2023 |
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Fonte/Imprenta: |
Revista Agrária Acadêmica, v. 6, n. 1, p. 25-34, jan./fev. 2023. |
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Idioma: |
Português |
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Conteúdo: |
Resumo: Quatro variedades de palma forrageira (Gigante, Mão de moça ou Ipa sertânea, Doce ou miúda e Orelha de elefante mexicana) coletadas em três estados do Nordeste brasileiro, foram lidas in natura e pré-secas e moídas em instrumento NIR Perten DA 7250. Modelos para amostras in natura apresentaram desempenhos satisfatórios para matéria seca e proteína bruta. Melhor desempenho de desvio dos modelos se deu para matéria seca para amostras in natura, matéria seca e proteína bruta, fibra insolúvel em detergente ácido e digestibilidade in vitro da matéria seca para amostras préprocessadas. A tecnologia NIR pode ser utilizada para a previsão da composição químico bromatológica da palma forrageira. O pré-processamento das amostras, se mostrou eficiente, aumentando a robustez dos modelos para os nutrientes avaliados, com exceção para proteína bruta e matéria seca, cujo desempenhos foram considerados como modelos de excelência, mesmo para amostras in natura. [Use of near infrared spectroscopy to predict the Chemical-bromatological composition of forage palm]. Abstract: Four varieties of forage palm (Gigant, Hand of Maiden or Ipa sertânea, Sweet, Little and Ear of elephant mexican) collected in three states of Northeastern Brazil, were read in natura and pre-dried and ground in a NIR Perten DA 7250 instrument. Models for in natura samples showed satisfactory performance for dry matter and crude protein. Better model deviation performance was given for dry matter for samples in natura, dry matter and crude protein, insoluble fiber in acid detergent and in vitro digestibility of dry matter for samples pre-processed. NIR technology can be used to predict the bromatological chemical composition of forage palm. The pre-processing of the sample proved to be efficient, increasing the robustness of the models for the evaluated nutrients, with the exception of crude protein and dry matter, whose performances were considered as models of excellence, even for the in natura sample. MenosResumo: Quatro variedades de palma forrageira (Gigante, Mão de moça ou Ipa sertânea, Doce ou miúda e Orelha de elefante mexicana) coletadas em três estados do Nordeste brasileiro, foram lidas in natura e pré-secas e moídas em instrumento NIR Perten DA 7250. Modelos para amostras in natura apresentaram desempenhos satisfatórios para matéria seca e proteína bruta. Melhor desempenho de desvio dos modelos se deu para matéria seca para amostras in natura, matéria seca e proteína bruta, fibra insolúvel em detergente ácido e digestibilidade in vitro da matéria seca para amostras préprocessadas. A tecnologia NIR pode ser utilizada para a previsão da composição químico bromatológica da palma forrageira. O pré-processamento das amostras, se mostrou eficiente, aumentando a robustez dos modelos para os nutrientes avaliados, com exceção para proteína bruta e matéria seca, cujo desempenhos foram considerados como modelos de excelência, mesmo para amostras in natura. [Use of near infrared spectroscopy to predict the Chemical-bromatological composition of forage palm]. Abstract: Four varieties of forage palm (Gigant, Hand of Maiden or Ipa sertânea, Sweet, Little and Ear of elephant mexican) collected in three states of Northeastern Brazil, were read in natura and pre-dried and ground in a NIR Perten DA 7250 instrument. Models for in natura samples showed satisfactory performance for dry matter and crude protein. Better model deviation performance was given for dry matter for samples in natu... Mostrar Tudo |
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Palavras-Chave: |
Acurácia; Amostras pré-processadas; Espectroscopia de reflectância no infravermelho próximo; NIRS; Tecnologia NIR. |
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Thesagro: |
Alimento Alternativo; Nutrição Animal; Nutriente; Palma Forrageira; Planta Forrageira. |
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Thesaurus NAL: |
Analytical methods; Brazil; Near-infrared spectroscopy; Ruminant nutrition; Semiarid zones. |
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Categoria do assunto: |
F Plantas e Produtos de Origem Vegetal |
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URL: |
https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/item/249180/1/CNPC-2023-Uso-da-espectroscopia.PDF
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Marc: |
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260 $c2023
520 $aResumo: Quatro variedades de palma forrageira (Gigante, Mão de moça ou Ipa sertânea, Doce ou miúda e Orelha de elefante mexicana) coletadas em três estados do Nordeste brasileiro, foram lidas in natura e pré-secas e moídas em instrumento NIR Perten DA 7250. Modelos para amostras in natura apresentaram desempenhos satisfatórios para matéria seca e proteína bruta. Melhor desempenho de desvio dos modelos se deu para matéria seca para amostras in natura, matéria seca e proteína bruta, fibra insolúvel em detergente ácido e digestibilidade in vitro da matéria seca para amostras préprocessadas. A tecnologia NIR pode ser utilizada para a previsão da composição químico bromatológica da palma forrageira. O pré-processamento das amostras, se mostrou eficiente, aumentando a robustez dos modelos para os nutrientes avaliados, com exceção para proteína bruta e matéria seca, cujo desempenhos foram considerados como modelos de excelência, mesmo para amostras in natura. [Use of near infrared spectroscopy to predict the Chemical-bromatological composition of forage palm]. Abstract: Four varieties of forage palm (Gigant, Hand of Maiden or Ipa sertânea, Sweet, Little and Ear of elephant mexican) collected in three states of Northeastern Brazil, were read in natura and pre-dried and ground in a NIR Perten DA 7250 instrument. Models for in natura samples showed satisfactory performance for dry matter and crude protein. Better model deviation performance was given for dry matter for samples in natura, dry matter and crude protein, insoluble fiber in acid detergent and in vitro digestibility of dry matter for samples pre-processed. NIR technology can be used to predict the bromatological chemical composition of forage palm. The pre-processing of the sample proved to be efficient, increasing the robustness of the models for the evaluated nutrients, with the exception of crude protein and dry matter, whose performances were considered as models of excellence, even for the in natura sample.
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Registro original: |
Embrapa Caprinos e Ovinos (CNPC) |
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