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Registro Completo |
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Biblioteca(s): |
Embrapa Agricultura Digital. |
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Data corrente: |
18/11/2016 |
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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: |
CRUZ, S. A. B. da; SILVA, J. dos S. V. da; NEVES, S. M. A. da S. |
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Afiliação: |
SÉRGIO APARECIDO BRAGA DA CRUZ, CNPTIA; JOÃO DOS SANTOS VILA DA SILVA, CNPTIA; SANDRA MARA ALVES DA SILVA NEVES, Unemat. |
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Título: |
Proposta de uso de computação em nuvem em aplicações de zoneamento. |
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Ano de publicação: |
2016 |
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Fonte/Imprenta: |
In: SIMPÓSIO DE GEOTECNOLOGIAS NO PANTANAL, 6., 2016, Cuiabá. Anais... São José dos Campos: INPE; Brasília, DF: Embrapa, 2016. |
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Páginas: |
p. 133-140. |
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Descrição Física: |
1 CD-ROM. |
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Idioma: |
Português |
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Notas: |
GeoPantanal 2016. |
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Conteúdo: |
A demanda por produtos de geoprocessamento de melhor qualidade, com processos de produção ágeis e rastreáveis baseados no uso de dados com maior escala e resoluções espacial e temporal têm estimulado a adoção de novos paradigmas de produção de dados georreferenciados. A abordagem tradicional baseada no uso de ferramentas desktop tem sido complementada com o uso de infraestruturas virtuais para armazenamento e processamento de grande volume de dados. Este artigo apresenta as bases deste novo paradigma de construção de aplicações em geoprocessamento, e ilustra a sua aplicação na produção de um zoneamento do cultivo da soja no Mato Grosso |
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Palavras-Chave: |
Cloud computing; Computação em nuvem; Crop zoning; Geoprocessamento; Geoprocessing. |
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Thesagro: |
Zoneamento agrícola. |
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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/150195/1/Geopantanal-proposta-p153.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 Unidades Centrais. |
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Data corrente: |
26/03/2008 |
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Data da última atualização: |
27/06/2018 |
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Autoria: |
SILVA, F. F. e; SÁFADI, T.; MUNIZ, J. A.; AQUINO, L. H. de; MOURÃO, G. B. |
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Afiliação: |
Fabyano Fonseca e Silva, Universidade Federal de Viçosa; Thelma Sáfadi, Universidade Federal de Lavras; Joel Augusto Muniz, Universidade Federal de Lavras; Luiz Henrique de Aquino, Universidade Federal de Lavras; Gerson Barreto Mourão, Escola Superior de Agricultura Luiz de Queiroz. |
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Título: |
Comparação bayesiana de modelos de previsão de diferenças esperadas nas progênies no melhoramento genético de gado Nelore. |
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Ano de publicação: |
2008 |
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Fonte/Imprenta: |
Pesquisa Agropecuária Brasileira, Brasília, DF, v. 43, n. 1, p. 37-45, jan. 2008 |
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Idioma: |
Português |
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Conteúdo: |
O objetivo deste trabalho foi realizar uma análise bayesiana de modelos auto-regressivos de ordem p, AR(p), para dados em painel referentes às diferenças esperadas nas progênies (DEP) de touros da raça Nelore publicados de 2000 a 2006. Neste trabalho, adotou-se o modelo AR(2), indicado pela análise prévia da função de autocorrelação parcial. As comparações entre as prioris, realizadas por meio do Fator de Bayes e do Pseudo-Fator de Bayes, indicaram superioridade da priori independente t-Student multivariada ? Gama inversa em relação à priori hierárquica Normal multivariada ? Gama inversa e a priori de Jeffreys. Os resultados indicam a importância de se dividir os animais em grupos homogêneos de acordo com a acurácia. Constatou-se também que, em média, a eficiência de previsão dos valores de DEP para um ano futuro foi próxima de 80%. |
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Palavras-Chave: |
algoritmos MCMC; autoregressive model; dados em painel; MCMC algorithm; modelo auto-regressivo; panel data. |
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Categoria do assunto: |
-- |
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URL: |
https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/item/38134/1/43n01a06.pdf
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Marc: |
LEADER 01623naa a2200241 a 4500
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520 $aO objetivo deste trabalho foi realizar uma análise bayesiana de modelos auto-regressivos de ordem p, AR(p), para dados em painel referentes às diferenças esperadas nas progênies (DEP) de touros da raça Nelore publicados de 2000 a 2006. Neste trabalho, adotou-se o modelo AR(2), indicado pela análise prévia da função de autocorrelação parcial. As comparações entre as prioris, realizadas por meio do Fator de Bayes e do Pseudo-Fator de Bayes, indicaram superioridade da priori independente t-Student multivariada ? Gama inversa em relação à priori hierárquica Normal multivariada ? Gama inversa e a priori de Jeffreys. Os resultados indicam a importância de se dividir os animais em grupos homogêneos de acordo com a acurácia. Constatou-se também que, em média, a eficiência de previsão dos valores de DEP para um ano futuro foi próxima de 80%.
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Registro original: |
Embrapa Unidades Centrais (AI-SEDE) |
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