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Registro Completo |
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Biblioteca(s): |
Embrapa Agroindústria Tropical. |
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Data corrente: |
22/07/2021 |
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Data da última atualização: |
22/07/2021 |
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Tipo da produção científica: |
Artigo em Periódico Indexado |
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Autoria: |
PAIXÃO, D. DA; BARBOZA, R. S.; VALENTE, L. M. M.; SOUZA, M. O.; SIANI, A. C.; PEREIRA, R. de C. A.; GALLO, B.; BERRUETA, L. A. |
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Afiliação: |
DJAVAN DA PAIXÃO, Instituto de Química, Universidade Federal do Rio de Janeiro; RODOLFO S. BARBOZA, Instituto de Química, Universidade Federal do Rio de Janeiro; LIGIA M. M. VALENTE, Instituto de Química, Universidade Federal do Rio de Janeiro; MATHEUS O. SOUZA, Instituto de Química, Universidade Federal do Rio de Janeiro; ANTONIO C. SIANI, Instituto de Tecnologia em Fármacos, Fundação Oswaldo Cruz; RITA DE CASSIA ALVES PEREIRA, CNPAT; BLANCA GALLO, Departamento de Química Analítica, Facultad de Ciencia y Tecnología, Universitad del País Vasco; LUIS A. BERRUETA, Departamento de Química Analítica, Facultad de Ciencia y Tecnología, Universitad del País Vasco. |
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Título: |
Polyphenol profile and quantitative assessment of the flavonoid kaempferitrin in wild and cultivated Brazilian Amazonian Uncaria guianensis (Rubiaceae). |
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Ano de publicação: |
2021 |
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Fonte/Imprenta: |
Journal of the Brazilian Chemical Society, v. 32, n. 8, p. 1670-1679, 2021. |
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DOI: |
https://dx.doi.org/10.21577/0103-5053.20210064 |
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Idioma: |
Inglês |
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Palavras-Chave: |
Cat claw; Chemical marker; Kaempferitrin; Polyphenolic compounds. |
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Thesagro: |
Rubiaceae. |
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Thesaurus Nal: |
Uncaria guianensis. |
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Categoria do assunto: |
-- |
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URL: |
https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/item/224607/1/ART21055.pdf
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Marc: |
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Registro original: |
Embrapa Agroindústria Tropical (CNPAT) |
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Biblioteca |
ID |
Origem |
Tipo/Formato |
Classificação |
Cutter |
Registro |
Volume |
Status |
URL |
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Registro Completo
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Biblioteca(s): |
Embrapa Agricultura Digital; Embrapa Algodão; Embrapa Amazônia Oriental; Embrapa Arroz e Feijão; Embrapa Milho e Sorgo; Embrapa Semiárido; Embrapa Soja; Embrapa Trigo; Embrapa Uva e Vinho. |
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Data corrente: |
06/08/2018 |
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Data da última atualização: |
03/10/2018 |
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Tipo da produção científica: |
Artigo em Periódico Indexado |
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Circulação/Nível: |
A - 2 |
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Autoria: |
BARBEDO, J. G. A.; KOENIGKAN, L. V.; HALFELD-VIEIRA, B. de A.; COSTA, R. V. da; NECHET, K. de L.; GODOY, C. V.; LOBO JUNIOR, M.; PATRÍCIO, F. R. A.; TALAMINI, V.; CHITARRA, L. G.; OLIVEIRA, S. A. S. de; ISHIDA, A. K. N.; FERNANDES, J. M. C.; SANTOS, T. T.; CAVALCANTI, F. R.; TERAO, D.; ANGELOTTI, F. |
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Afiliação: |
JAYME GARCIA ARNAL BARBEDO, CNPTIA; LUCIANO VIEIRA KOENIGKAN, CNPTIA; BERNARDO DE ALMEIDA HALFELD VIEIRA, CNPMA; RODRIGO VERAS DA COSTA, CNPMS; KATIA DE LIMA NECHET, CNPMA; CLAUDIA VIEIRA GODOY, CNPSO; MURILLO LOBO JUNIOR, CNPAF; F. R. A. PATRÍCIO, Instituto Biológico, Campinas, SP; VIVIANE TALAMINI, CPATC; LUIZ GONZAGA CHITARRA, CNPA; SAULO ALVES SANTOS DE OLIVEIRA, CNPMF; ALESSANDRA KEIKO NAKASONE ISHIDA, CPATU; JOSE MAURICIO CUNHA FERNANDES, CNPT; THIAGO TEIXEIRA SANTOS, CNPTIA; FABIO ROSSI CAVALCANTI, CNPUV; DANIEL TERAO, CNPMA; FRANCISLENE ANGELOTTI, CPATSA. |
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Título: |
Annotated plant pathology databases for image-based detection and recognition of diseases. |
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Ano de publicação: |
2018 |
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Fonte/Imprenta: |
IEEE Latin America Transactions, v. 16, n. 6, p. 1749-1757, June 2018. |
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Idioma: |
Inglês
Português |
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Notas: |
Na publicação: B. A. Halfeld-Vieira, R. V. Costa, K. L. Nechet, S. A. S. Oliveira. |
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Conteúdo: |
Over the last few years, considerable effort has been spent by Embrapa in the construction of a plant disease database representative enough for the development of effective methods for automatic plant disease detection and recognition. In October of 2016, this database, called PDDB, had 2326 images of 171 diseases and other disorders affecting 21 plant species. PDDB size, although considerable, is not enough to allow the use of powerful techniques such as deep learning. In order to increase its size, each image was subdivided according to certain criteria, increasing the number of images to 46,513. Both the original (PDDB) and subdivided (XDB) databases are now being made freely available for academic research purposes, thus supporting new studies and contributing to speed up the advances in the area. Both collections are expected to grow continuously in order to expand their reach. PDDB and XDB can be accessed in the link https://www.digipathosrep.cnptia.embrapa.br/. Keywords— plant pathology, database, deep learning, image processing. |
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Palavras-Chave: |
Aprendizagem profunda; Banco de dados; Deep learning; Imagem em processamento; Patologia vegetal; Processamento de imagem. |
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Thesagro: |
Doença de Planta. |
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Thesaurus NAL: |
Databases; Image analysis; Plant diseases and disorders; Plant pathology. |
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Categoria do assunto: |
--
H Saúde e Patologia |
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URL: |
https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/item/182246/1/16TLA6-27GarciaArnalBarbedo.pdf
https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/item/181156/1/16TLA6-27GarciaArnalBarbedo.pdf
https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/item/198847/1/ID44389-2018v16n6p1749IEEELatinAmericaTransaction.pdf
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Marc: |
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520 $aOver the last few years, considerable effort has been spent by Embrapa in the construction of a plant disease database representative enough for the development of effective methods for automatic plant disease detection and recognition. In October of 2016, this database, called PDDB, had 2326 images of 171 diseases and other disorders affecting 21 plant species. PDDB size, although considerable, is not enough to allow the use of powerful techniques such as deep learning. In order to increase its size, each image was subdivided according to certain criteria, increasing the number of images to 46,513. Both the original (PDDB) and subdivided (XDB) databases are now being made freely available for academic research purposes, thus supporting new studies and contributing to speed up the advances in the area. Both collections are expected to grow continuously in order to expand their reach. PDDB and XDB can be accessed in the link https://www.digipathosrep.cnptia.embrapa.br/. Keywords— plant pathology, database, deep learning, image processing.
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Registro original: |
Embrapa Agricultura Digital (CNPTIA) |
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