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21.Imagem marcado/desmarcadoSOUZA, K. X. S. de; ARMENTANO, V. A. Multi-item capacitated lot-sizing by a Cross decomposition based algorithm. Annals of Operations Research, v. 50, n. 1, p. 557-574, 1994.

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22.Imagem marcado/desmarcadoSOUZA, K. X. S. de; ARMENTANO, V. A. Multi-item lot sizing by the cross decomposition method. In: ALIO/EURO WORKSHOP ON PRACTICAL COMBINATORIAL OPTMIZATION, 1989, Rio de Janeiro. Annals... Rio de Janeiro: UFRJ-COPPE, 1989. p. 78-86.

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23.Imagem marcado/desmarcadoSOUZA, K. X. S. de; CAMARGO NETO, J. Uso de redes neurais multicamadas para classificação de perfis de solos. Campinas: Embrapa Informática Agropecuaria, 2019. 23 p. il. (Embrapa Informática Agropecuária. Boletim de pesquisa e desenvolvimento, 45).

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24.Imagem marcado/desmarcadoSOUZA, K. X. S. de; DAVIS, J.; EVANGELISTA, S. R. M. Aligning ontologies and evaluating concept similarities and visualizing results. Journal on Data Semantics, v. 5, New York, p. 211-236, 2006. (Lecture notes in computer science, 3870).

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25.Imagem marcado/desmarcadoMIRANDA, J. I.; SOUZA, K. X. S. de; CHAIM, M. L.; VISOLI, M. C.; NAKA, J. Sistema de monitoramento e controle geo-referenciado de pragas e doenças sob o regime da produção integrada de frutas. In: CONFERÊNCIA INTERNACIONAL SOBRE RASTREABILIDADE DE ALIMENTOS, 1.; SEMINÁRIO FRANCO-BRASILEIRO, SEGURANÇA SANITÁRIA ANIMAL, 2004, São Paulo. Anais... São Paulo: Ministério da Agricultura Pecuária e Abastecimento, 2004. p. 235-240.

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26.Imagem marcado/desmarcadoMIRANDA, J. I.; CHAIM, M. L.; SOUZA, K. X. S. de; NAKA, J. Um sistema Web para a gerência dos dados da produção integrada de frutas. In: CONGRESSO BRASILEIRO DE AGROINFORMÁTICA, 5.; SIMPÓSIO BRASILEIRO DE TECNOLOGIA DA INFORMAÇÃO NO AGRONEGÓCIO COOPERATIVO, 2., 2005, Londrina. Agronegócio, tecnologia e inovação: anais. Londrina: SBI-Agro, 2005. 8 p.

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27.Imagem marcado/desmarcadoRIBEIRO, A. F.; SOUZA, K. X. S. de; CAMARGO NETO, J.; TERNES, S.; YANO, I. H. Testando a rede neural YOLOv5 para detecção de frutos em pomares de laranja. In: CONGRESSO INTERINSTITUCIONAL DE INICIAÇÃO CIENTÍFICA, 16., 2022, Campinas. Anais... Campinas: Instituto Agronômico, 2022. 11 p. Evento online. CIIC 2022. Nº 22602.

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28.Imagem marcado/desmarcadoFERNANDES, V. M.; SOUZA, K. X. S. de; MASSRUHÁ, S. M. F. S.; CARNEIRO, L. M. Uso da análise formal de conceitos para o cálculo de similaridades como suporte para um sistema especialista de diagnósticos via web. Campinas: EMBRAPA-CNPTIA, 2009. Trabalho apresentado na V Mostra de Trabalhos de Estagiários e Bolsistas, Campinas, out. 2009.

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29.Imagem marcado/desmarcadoPIEROZZI JUNIOR, I.; OLIVEIRA, L. H. M. de; SOUZA, K. X. S. de. Construíndo ontologias de domínio: o (re)conhecimento da intensificação agropecuária no Brasil. In: SEMINÁRIO DE PESQUISA EM ONTOLOGIA NO BRASIL, 3., 2010, Florianopólis. Glossários, taxonomias e tesauros enriquecendo as ontologias: anais... Florianópolis: UFSC, 2010. p. 100-108. ONTOBRASIL 2010.

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30.Imagem marcado/desmarcadoPEREIRA, K. N. B.; RICARTE, I. L. M.; SOUZA, K. X. S. de. Aperfeiçoando a navegação hiperbólica em um repositório de documentos por meio das tecnologias da web semântica. Campinas: EMBRAPA-CNPTIA, 2009. Trabalho apresentado na V Mostra de Trabalhos de Estagiários e Bolsistas, Campinas, out. 2009.

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31.Imagem marcado/desmarcadoMOURA, G. B.; SOUZA, K. X. S. de; CAMARGO NETO, J.; TERNES, S. Comparando a eficiência de redes neurais convolutivas para detecção de frutos em pomares de laranja. In: CONGRESSO BRASILEIRO DE AGROINFORMÁTICA, 14., 2023, Natal. Anais [...]. Porto Alegre: Sociedade Brasileira de Computação, 2023. p. 414-419. SBIAgro 2023.

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32.Imagem marcado/desmarcadoMIRANDA, J. I.; SOUZA, K. X. S. de; CHAIM, M. L.; VISOLI, M. C.; NAKA, J. MIPWeb: gerenciando os dados do monitoramento e controle de pragas na produção integrada de frutas pela internet. In: SEMINÁRIO BRASILEIRO DE PRODUÇÃO INTEGRADA DE FRUTAS, 6., 2004, Petrolina. Anais... Petrolina: Embrapa Semi-Árido: Valexport, 2004. Não paginado. Na publicação: Kleber X. S. Souza.

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33.Imagem marcado/desmarcadoMIRANDA, J. I.; CHAIM, M. L.; SOUZA, K. X. S. de; VISOLI, M. C.; NAKA, J. MIPWeb: uma aplicação Web dedicada à produção integrada de frutas. Revista Brasileira de Agroinformática, v. 6, n. 1, p. 30-46, 2004.

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34.Imagem marcado/desmarcadoMIRANDA, J. I.; SOUZA, K. X. S. de; CHAIM, M. L.; VISOLI, M. C.; NAKA, J. MIPWeb: uso da internet na gestão dos dados gerados pelo manejo integrado de pragas. Campinas: Embrapa Informática Agropecuária, 2004. 24 p. (Embrapa Informática Agropecuária. Documentos, 44).

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35.Imagem marcado/desmarcadoVASCONCELOS, G. T.; SOUZA, K. X. S. de; OLIVEIRA, S. R. de M.; CAMARGO NETO, J. Montagem de ambiente para classificação de solos usando ScikitLearn. In: MOSTRA DE ESTAGIÁRIOS E BOLSISTAS DA EMBRAPA INFORMÁTICA AGROPECUÁRIA, 14., 2018, Campinas. Resumos expandidos... Brasília, DF: Embrapa, 2018. p. 104-110. (Embrapa Informática Agropecuária. Eventos técnicos & científicos, 1). Editores técnicos: Carla Geovana do Nascimento Macário, Carla Cristiane Osawa, Flávia Bussaglia Fiorini, Maria Fernanda Moura, Poliana Fernanda Giachetto.

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36.Imagem marcado/desmarcadoSOUZA, K. X. S. de; DAVIS, J.; SOUZA, M. I. F. Organizing information for the agribusiness sector: Embrapa's Information Agency. In: INTERNATIONAL CONFERENCE ON DIGITAL ARCHIVE TECHNOLOGIES, 2004, Taiwan. Proceedings... [S.l.: s.n.], 2004. p. 160-169. ICDAT 2004.

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37.Imagem marcado/desmarcadoVERALDI, T. P.; CAMARGO NETO, J.; SANTOS, T. T.; TERNES, S.; SOUZA, K. X. S. de. Pipeline de detecção de laranjas a partir de vídeos. In: CONGRESSO INTERINSTITUCIONAL DE INICIAÇÃO CIENTÍFICA, 15., 2021, Campinas. Anais [...]. Campinas: Instituto de Zootecnia, 2021. p. 1-11. Ref. 21609. Evento online. CIIC 2021.

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38.Imagem marcado/desmarcadoCERQUEIRA, L. M.; SOUZA, K. X. S. de; TERNES, S.; CAMARGO NETO, J. Usando a rede neural Faster-RCNN para identificar frutos verdes em pomares de laranja. In: CONGRESSO INTERINSTITUCIONAL DE INICIAÇÃO CIENTÍFICA, 14., 2020. Anais... Campinas: Embrapa Informática Agropecuária, 2020. p. 1-9. Evento online. CIIC 2020. No 20605.

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39.Imagem marcado/desmarcadoSOUZA, K. X. S. de; MASSRUHA, S. M. F. S.; BATISTA JUNIOR, P. R. Usando o software Galicia para calcular similaridade entre ontologias do domínio agropecuário. In: CONGRESSO BRASILEIRO DE AGROINFORMÁTICA, 6., 2007, São Pedro, SP. Anais... Campinas: Embrapa Informática Agropecuária, 2007. p. 41-46. SBIAgro 2007.

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40.Imagem marcado/desmarcadoVASCONCELOS, G. T.; SOUZA, K. X. S. de; CAMARGO NETO, J.; OLIVEIRA, S. R. de M. Utilizando processamento em cascata e agrupamento em imagens para otimizar modelos de classificação de solos. In: CONGRESSO BRASILEIRO DE AGROINFORMÁTICA, 12., 2019, Indaiatuba. Anais... Ponta Grossa: SBIAGRO, 2019. p. 569-575. Organizadores: Maria Fernanda Moura, Jayme Garcia Arnal Barbedo, Alaine Margarete Guimarães, Valter Castelhano de Oliveira. SBIAgro 2019.

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Registro Completo

Biblioteca(s):  Embrapa Agricultura Digital.
Data corrente:  13/12/2018
Data da última atualização:  21/01/2020
Tipo da produção científica:  Artigo em Anais de Congresso
Autoria:  VASCONCELOS, G. T.; SOUZA, K. X. S. de; OLIVEIRA, S. R. de M.; CAMARGO NETO, J.
Afiliação:  GABRIEL TESTON VASCONCELOS, Bolsista CNPTIA; KLEBER XAVIER SAMPAIO DE SOUZA, CNPTIA; STANLEY ROBSON DE MEDEIROS OLIVEIRA, CNPTIA; JOAO CAMARGO NETO, CNPTIA.
Título:  Montagem de ambiente para classificação de solos usando ScikitLearn.
Ano de publicação:  2018
Fonte/Imprenta:  In: MOSTRA DE ESTAGIÁRIOS E BOLSISTAS DA EMBRAPA INFORMÁTICA AGROPECUÁRIA, 14., 2018, Campinas. Resumos expandidos... Brasília, DF: Embrapa, 2018.
Páginas:  p. 104-110.
Série:  (Embrapa Informática Agropecuária. Eventos técnicos & científicos, 1).
ISBN:  978-85-7035-854-7
Idioma:  Português
Notas:  Editores técnicos: Carla Geovana do Nascimento Macário, Carla Cristiane Osawa, Flávia Bussaglia Fiorini, Maria Fernanda Moura, Poliana Fernanda Giachetto.
Conteúdo:  Resumo - Técnicas de Mineração de Dados e Modelagem preditiva são cada vez mais usadas para automação de tarefas nos mais diversos campos do conhecimento. O da agricultura é um deles, existindo diversos modelos para predição de eventos climáticos, ocorrências de pragas e produtividade. A classificação de solos é uma das tarefas dentro dessa área que ainda não possui um sistema computacional satisfatório. Este trabalho tem como objetivo a criação de um sistema para a classificação automática de solos, a partir de dados previamente classificados segundo o método descrito no Sistema Brasileiro de Classificação de Solos (SiBCS). A modelagem para o sistema de classificação aqui proposto tem como base algoritmos de Aprendizado de Máquina. O trabalho ainda está em andamento e os resultados obtidos até agora indicam que a abordagem é promissora.
Palavras-Chave:  Árvore de decisão; Atributos de solos; Floresta aleatória; K-Nearest Neighbors; Mineração de dados.
Thesaurus NAL:  Support vector machines.
Categoria do assunto:  --
URL:  https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/item/188288/1/Mostra-2018-104-110.pdf
Marc:  Mostrar Marc Completo
Registro original:  Embrapa Agricultura Digital (CNPTIA)
Biblioteca ID Origem Tipo/Formato Classificação Cutter Registro Volume Status
CNPTIA19876 - 1UMTAA - DD
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