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BDPA - Bases de Dados da Pesquisa Agropecuária Embrapa
 






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41.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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42.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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43.Imagem marcado/desmarcadoCAMARGO NETO, J.; FIGUEIREDO, K.; MORAES, G. J. de; OLIVEIRA, A. R. de. Sistema informatizado de identificação de ácaros fitoseideos. In: SIMPOSIO DE CONTROLE BIOLOGICO, 5., 1996, Foz do Iguacu. Anais: sessão de posters. Curitiba: EMBRAPA-CNPSo: COBRAFI, 1996. p. 197 Resumo.

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44.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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45.Imagem marcado/desmarcadoCAMARGO NETO, J.; TERNES, S.; SOUZA, K. X. S. de; YANO, I. H.; QUEIROS, L. R. Uso de redes neurais convolucionais para detecção de laranjas no campo. In: CONGRESSO BRASILEIRO DE AGROINFORMÁTICA, 12., 2019, Indaiatuba. Anais... Ponta Grossa: SBIAGRO, 2019. p. 312-321. Organizadores: Maria Fernanda Moura, Jayme Garcia Arnal Barbedo, Alaine Margarete Guimarães, Valter Castelhano de Oliveira. SBIAgro 2019.

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46.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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47.Imagem marcado/desmarcadoBARBOSA, T. M. R.; TONISSO JÚNIOR, C. M.; CAMARGO NETO, J.; VISOLI, M. C. Uso da plataforma Ionic para desenvolvimento de aplicativo móvel. In: MOSTRA DE ESTAGIÁRIOS E BOLSISTAS DA EMBRAPA INFORMÁTICA AGROPECUÁRIA, 12., 2016, Campinas. Resumos expandidos... Brasília, DF: Embrapa, 2016. p. 66-71.

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48.Imagem marcado/desmarcadoLUCHIARI JUNIOR, A.; RODRIGUES, G. C.; CAMARGO NETO, J.; SILVA, F. C. da; JORGE, L. A. de C. Estimativa da fração coberta do solo em canavial usando imagens aéreas obtidas por Vants. In: CONGRESSO BRASILEIRO DE AGROINFORMÁTICA, 10., 2015, Ponta Grossa. Uso de VANTs e sensores para avanços no agronegócio: anais. Ponta Grossa: Universidade Estadual de Ponta Grossa, 2015. Não paginado. SBIAgro 2015.

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49.Imagem marcado/desmarcadoLUCHIARI JUNIOR, A.; RODRIGUES, G. C.; CAMARGO NETO, J.; SILVA, F. C. da; JORGE, L. A. de C. Avaliação da fração coberta do solo em canavial estimada pela técnica de imagens aéreas obtidas por Veículo Aéreo não Tripulado (VANT). STAB, Piracicaba, v. 36, n. 5, p. 30-33, maio/jun. 2018. Na publicação: José Camargo Neto.

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50.Imagem marcado/desmarcadoSANTOS, T. T.; BARBEDO, J. G. A.; TERNES, S.; CAMARGO NETO, J.; KOENIGKAN, L. V.; SOUZA, K. X. S. de. Computer vision applied to agriculture. In: MASSRUHÁ, S. M. F. S.; LEITE, M. A. de A.; OLIVEIRA, S. R. de M.; MEIRA, C. A. A.; LUCHIARI JUNIOR, A.; BOLFE, E. L. (ed.). Digital agriculture: research, development and innovation in production chains. Brasília, DF: Embrapa, 2023. cap. 6, p. 109-123.

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51.Imagem marcado/desmarcadoQUINO, J.; MAJA, J. M.; ROBBINS, J.; OWEN JUNIOR, J.; CHAPPELL, M.; CAMARGO NETO, J.; FERNANDEZ, T. The relationship between drone speed and the number of flights in RFID tag reading for plant inventory. Drones, v. 6, n. 1, p. 1-12, 2022. Na publicação: Joao Neto Camargo.

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52.Imagem marcado/desmarcadoVISOLI, M. C.; CAMARGO NETO, J.; TONISSO JÚNIOR, C. M.; NOVO, A. L. M.; CAMARGO, A. C. de. Roda da Reprodução. Versão 1.0. Campinas: Embrapa Informática Agropecuária, 2016.

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53.Imagem marcado/desmarcadoSOUSA, M. A. de; SOUZA, K. X. S. de; CAMARGO NETO, J.; TERNES, S.; YANO, I. H. Usando a rede neural SSD para identificar frutos verdes em pomares de laranja. In: CONGRESSO INTERINSTITUCIONAL DE INICIAÇÃO CIENTÍFICA, 15., 2021, Campinas. Anais [...]. Campinas: Instituto de Zootecnia, 2021. p. 1-10. Ref. 21610. Evento online. CIIC 2021.

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54.Imagem marcado/desmarcadoSANTOS, T. T.; BARBEDO, J. G. A.; TERNES, S.; CAMARGO NETO, J.; KOENIGKAN, L. V.; SOUZA, K. X. S. de. Visão computacional aplicada na agricultura. In: MASSRUHÁ, S. M. F. S.; LEITE, M. A. de A.; OLIVEIRA, S. R. de M.; MEIRA, C. A. A.; LUCHIARI JUNIOR, A.; BOLFE, E. L. (Ed.). Agricultura digital: pesquisa, desenvolvimento e inovação nas cadeias produtivas. Brasília, DF: Embrapa, 2020. cap. 6, p. 146-164.

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55.Imagem marcado/desmarcadoQUEIRÓS, L. R.; LUCHIARI JUNIOR, A.; CAMARGO NETO, J.; MASSRUHÁ, S. M. F. S.; INAMASU, R. Y.; SPERANZA, E. A.; EVANGELISTA, S. R. M. Análise das possibilidades e tendências do uso das tecnologias da informação e comunicação em Agricultura de Precisão. In: BERNARDI, A. C. de C.; NAIME, J. de M.; RESENDE, A. V. de; BASSOI, L. H.; INAMASU, R. Y. (Ed.). Agricultura de precisão: resultados de um novo olhar. Brasília, DF: Embrapa, 2014. Cap. 7. p. 97-108.

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56.Imagem marcado/desmarcadoSOUZA, K. X. S. de; TERNES, S.; CAMARGO NETO, J.; SANTOS, T. T.; MOREIRA, A. S.; KOENIGKAN, L. V.; SOUZA, R. de. Evaluating multiple regressors for the yield of orange orchards. In: CONGRESSO BRASILEIRO DE AGROINFORMÁTICA, 14., 2023, Natal. Anais [...]. Porto Alegre: Sociedade Brasileira de Computação, 2023. p. 262-269. SBIAgro 2023.

Biblioteca(s): Embrapa Agricultura Digital; Embrapa Mandioca e Fruticultura.

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57.Imagem marcado/desmarcadoFIGUEIREDO, A. M. C. M.; GUSMAO, G. L.; TSURUTA, J. H.; FREITAS, J. B. P. G. de; CAMARGO NETO, J.; LUZ, M. de C. P. da; ARGOLLO JUNIOR, M. de T. e; COLOMBO, R. M. T. Iconus: a user interface management system. In: INTERNATIONAL WORKSHOP ON THE BRAZILIAN SOFTWARE PLANT PROJECT, 2., 1990, Campinas. Proceedings... Campinas: Banco do Brasil: EMBRAPA-NTIA: CTI, 1990. p. 57-71.

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1.Imagem marcado/desmarcadoLOPES-CAITAR, V. S.; SILVA, S. M. H.; MARCELINO-GUIMARÃES, F. C. Plant small heat shock proteins and its interactions with biotic stress. In: ASEA, A. A. A.; CLADERWOOD, S. K.; KAUR, P. (Ed.). Heat shock proteins and plants. Cham: Springer, 2016. v. 10. p. 19-39.
Tipo: Capítulo em Livro Técnico-Científico
Biblioteca(s): Embrapa Soja.
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2.Imagem marcado/desmarcadoKUMA, K. M.; LOPES-CAITAR, V. S.; ROMERO, C. C. T.; DARBEN, L. M.; SILVA, S. M. H.; CARVALHO, M. C. C. G. de; KUWAHARA, M. K.; OLIVEIRA, M. C. N. de; DIAS, W. P.; MARCELINO-GUIMARÃES, F. C. Functional characterization of soybean GmHsp17.6B and GmHsp22.4 genes in response to Meloidogyne javanica infection. In: WORKSHOP ON BIOTIC AND ABIOTIC STRESS TOLERANCE IN PLANTS, 2013, Ilhéus. The challenge for the 21st century: book of abstracts. [Brasília]: Embrapa: International Advanced Biology Consortium, 2013. p. 34.
Tipo: Resumo em Anais de Congresso
Biblioteca(s): Embrapa Soja.
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3.Imagem marcado/desmarcadoRECHENMACHER, C.; WIEBKE-STROHM, B.; OLIVEIRA-BUSATTO, L. A. de; WEBER, R. L. M.; CORSO, M. C. M.; LOPES-CAITAR, V. S.; SILVA, S. M. H; DIAS, W. P.; MARCELINO-GUIMARÃES, F. C.; CARLINI, C. R.; BODANESE-ZANETTINI, M. H. Endogenous soybean peptide overexpression: an alternative to protect plants against root-knot nematodes Biotechnology Research & Innovation, v. 3, p. 10-18, 2020.
Tipo: Artigo em Periódico IndexadoCirculação/Nível: B - 5
Biblioteca(s): Embrapa Soja.
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4.Imagem marcado/desmarcadoKUMA, K. M.; LOPES-CAITAR, V. S.; ROMERO, C. C. T.; SILVA, S. M. H.; CARVALHO, M. C. C. G.; ABDELNOOR, R. V.; DIAS, W. P.; MARCELINO-GUIMARÃES, F. C. A high efficient protocol for soybean root transformation by Agrobacterium rhizogenes and most stable reference genes for RT-qPCR analysis. Plant Cell Reports, v. 34, n. 11, p. 1987-2000, 2015.
Tipo: Artigo em Periódico IndexadoCirculação/Nível: A - 2
Biblioteca(s): Embrapa Soja.
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5.Imagem marcado/desmarcadoSILVA, S. M. H.; LOPES-CAITAR, V. S.; NOMURA, R. B. G.; SERCERO, B. C.; SILVA, A. G.; LOPES, I. de O. N.; DIAS, W. P.; MARCELINO-GUIMARÃES, F. C. Small heat-shock protein (GmHsp22.4) is involved tolerance to Meloidogyne javanica infection in Arabidopsis thaliana ( Pequena proteína de choque térmico (GmHsp22.4) envolvida na tolerância à infecção por Meloidogyne javanica em Arabidopsis thaliana) In: CONGRESSO BRASILEIRO DE FITOPATOLOGIA, 51., 2019, Recife. Anais... Brasília, DF: SBF, 2019. p. 159.
Tipo: Artigo em Anais de Congresso
Biblioteca(s): Embrapa Soja.
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6.Imagem marcado/desmarcadoBRITO, B. G.; TEJKOWSKI, T. M.; OLIVEIRA, G. A.; SOARES, B. D.; JAENISCH, F. R. F.; OBARA, V. Y.; SILVA, S. M. H.; TORRES, A. R.; DOMINGUES, J.; MELO, R. O.; BRITO, K. C. T. Virulência bacteriana y resistência de diferentes estirpes de aves associada com la incidência de celulites em polos. In: CONGRESO LATINOAMERICANO DE AVICULTURA , 22., 2011, Buenos Aires. Memorias del congresso... Buenos Aires: ALA/CEPA/CAPIA, 2011. 1 CD-ROM. Projeto/Plano de Ação: 11.11.11.111.
Tipo: Artigo em Anais de Congresso
Biblioteca(s): Embrapa Suínos e Aves.
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