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Registro Completo |
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Biblioteca(s): |
Embrapa Clima Temperado. |
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Data corrente: |
08/06/2020 |
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Data da última atualização: |
06/01/2021 |
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Tipo da produção científica: |
Artigo em Periódico Indexado |
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Autoria: |
PINHEIRO, R. de A.; SCHIAVON, J. S.; BEVILAQUA, G. A. P.; ANTUNES, I. F. |
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Afiliação: |
RÉGIS DE ARAUJO PINHEIRO; JOSUAN STURBELLE SCHIAVON; GILBERTO ANTONIO PERIPOLLI BEVILAQUA, CPACT; IRAJA FERREIRA ANTUNES, CPACT. |
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Título: |
Grain yeld of lima bean (phaseolus lunatus) genotypes from subtropical Brazil. |
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Ano de publicação: |
2019 |
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Fonte/Imprenta: |
Annual report of the Bean improvement Cooperative, n. 62, p. 115-116, Apr. 2019. |
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ISSN: |
0084-7747 |
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Idioma: |
Inglês |
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Notas: |
BIC. |
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Thesagro: |
Feijão. |
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Categoria do assunto: |
-- |
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URL: |
https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/item/213848/1/BIC-Vol-62-2019-CPACT.pdf
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Marc: |
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Registro original: |
Embrapa Clima Temperado (CPACT) |
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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 Agricultura Digital. |
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Data corrente: |
26/02/2016 |
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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: |
RODRIGUES, L. S.; SINOARA, R. A.; REZENDE, S. O.; MARCACINI, R. M.; MOURA, M. F. |
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Afiliação: |
LUCAS SANTIAGO RODRIGUES, UFMS; ROBERTA AKEMI SINOARA, ICMC-USP; SOLANGE OLIVEIRA REZENDE, ICMC/USP; RICARDO MARCONDES MARCACINI, UFMS; MARIA FERNANDA MOURA, CNPTIA. |
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Título: |
Identificação de Pontos Perceptualmente Importantes (PIP) em séries temporais de tópicos extraídos de dados textuais. |
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Ano de publicação: |
2015 |
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Fonte/Imprenta: |
In: MOSTRA DE ESTAGIÁRIOS E BOLSISTAS DA EMBRAPA INFORMÁTICA AGROPECUÁRIA, 11., 2015, Campinas. Resumos expandidos... Brasília, DF: Embrapa, 2015. |
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Páginas: |
p. 38-44. |
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Idioma: |
Português |
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Conteúdo: |
Neste trabalho é apresentado um módulo computacional denominado PIPC (PIP Classification) que permite identificar Pontos Perceptualmente Importantes (PIP) em séries temporais. O módulo foi desenvolvido para apoiar o projeto Compilação e Recuperação de Informações Técnico-científicas e Indução ao Conhecimento (CRITIC@), permitindo identificar os pontos relevantes da evolução temporal de um tópico extraído dos textos, identificar documentos textuais que possam auxiliar a interpretar tais pontos, bem como classificar a formação de próximos PIPs nas séries temporais. Foram realizados testes do módulo a partir de notícias sobre produção de milho no Brasil, e os resultados preliminares de avaliação do módulo são promissores. |
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Palavras-Chave: |
Classificação; Extração de tópicos; Séries temporais. |
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Thesaurus NAL: |
Time series analysis. |
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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/140179/1/020-15.pdf
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Marc: |
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520 $aNeste trabalho é apresentado um módulo computacional denominado PIPC (PIP Classification) que permite identificar Pontos Perceptualmente Importantes (PIP) em séries temporais. O módulo foi desenvolvido para apoiar o projeto Compilação e Recuperação de Informações Técnico-científicas e Indução ao Conhecimento (CRITIC@), permitindo identificar os pontos relevantes da evolução temporal de um tópico extraído dos textos, identificar documentos textuais que possam auxiliar a interpretar tais pontos, bem como classificar a formação de próximos PIPs nas séries temporais. Foram realizados testes do módulo a partir de notícias sobre produção de milho no Brasil, e os resultados preliminares de avaliação do módulo são promissores.
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Registro original: |
Embrapa Agricultura Digital (CNPTIA) |
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