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Registro Completo |
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Biblioteca(s): |
Embrapa Agricultura Digital. |
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Data corrente: |
21/11/1997 |
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Data da última atualização: |
28/01/2008 |
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Autoria: |
SILVA, G. Z. da; SOUZA, J. M. de. |
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Título: |
Futuras direcoes em SIGs: o que os usuarios devem esperar dos novos sistemas. |
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Ano de publicação: |
1996 |
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Fonte/Imprenta: |
In: SEMANA ESTADUAL DE GEOPROCESSAMENTO, 1., 1996, Rio de Janeiro. Geoprocessamento: mitos e realidade. Rio de Janeiro: FGeo-RJ, 1996. |
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Páginas: |
p.231-245 |
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Idioma: |
Português |
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Conteúdo: |
Existem atualmente no mercado diversos softwares para desenvolvimento de Sistemas de Informacoes Geograficas que utilizam para manipulacao de seus dados Sistemas de Gerencia de Banco de Dados Relacionais. Os milhares de Sistemas de Informacao Geografica desenvolvidos sobre estas plataformas possuem uma vasta gama de requisitos ainda nao atendidos, ou que o foram de forma precaria. Alem disso, uma outra serie de requisitos tem de ser implementados pelos desenvolvedores das aplicacoes por nao estarem disponiveis como funcionalidades oferecidas por tais pacotes. Esse trabalho apresenta alguns dos requisitos para os quais existe forte demanda e que estao em vias de serem contemplados, tais como a dimensao temporal, integracao de SIG com CAD, SIGs em tres dimensoes e a tecnologia de orientacao a objetos. Podemos afirmar que esse ou aquele aspecto sera tratado seja por que ja existem anuncios de empresas, ou seja porque a pesquisa em tais areas esta atingindo maturidade suficiente para tanto. Assim, veremos alguns topicos que dizem respeito ao que os usuarios podem esperar dos novos sistemas em um futuro proximo. |
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Palavras-Chave: |
Geoprocessamento; Geoprocessing; GIS; SIG; Sistemas de informacoes geograficas. |
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Thesaurus Nal: |
geographic information systems. |
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Categoria do assunto: |
-- |
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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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 | Acesso ao texto completo restrito à biblioteca da Embrapa Gado de Leite. Para informações adicionais entre em contato com cnpgl.biblioteca@embrapa.br. |
Registro Completo
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Biblioteca(s): |
Embrapa Gado de Leite. |
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Data corrente: |
30/11/2023 |
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Data da última atualização: |
30/11/2023 |
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Tipo da produção científica: |
Artigo em Periódico Indexado |
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Circulação/Nível: |
A - 1 |
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Autoria: |
SANTOS, I. S.; TAVARES, C. P.; KLAFKE, G. M.; RECK, J.; MONTEIRO, C. M. O.; PRATA, M. C. de A.; GOLO. P. S.; SILVA, A. C.; COSTA-JUNIOR, L. M. |
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Afiliação: |
IGOR S. SANTOS, UNIVERSIDADE FEDERAL DO MARANHÃO; CAIO P. TAVARES, UNIVERSIDADE FEDERAL DO MARANHÃO; GUILHERME M. KLAFKE, INSTITUTO DE PESQUISAS VETERINÁRIAS DESIDÉRIO FINAMOR; JOSÉ RECK, INSTITUTO DE PESQUISAS VETERINÁRIAS DESIDÉRIO FINAMOR; CAIO M. O. MONTEIRO, UNIVERSIDADE FEDERAL DE GOIÁS; MARCIA CRISTINA DE AZEVEDO PRATA, CNPGL; PATRÍCIA S. GOLO, UNIVERSIDADE FEDERAL RURAL DO RIO DE JANEIRO; ARISTOFANES C. SILVA, UNIVERSIDADE FEDERAL DO MARANHÃO; LIVIO M. COSTA-JUNIOR, UNIVERSIDADE FEDERAL DO MARANHÃO. |
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Título: |
Automatic method based on deep learning to identify and account Rhipicephalus microplus larval hatching. |
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Ano de publicação: |
2023 |
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Fonte/Imprenta: |
Medical and Veterinary Entomology, v. 37, p. 665-674, 2023. |
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DOI: |
http://doi.org/10.1111/mve.12664 |
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Idioma: |
Inglês |
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Conteúdo: |
Reports of Rhipicephalus microplus resistant populations worldwide have increased extensively, making it difficult to control this ectoparasite. The adult immersion test, commonly used to screen for acaricide resistance, produces the results only after 40 days of the tick collection because it needs the eggs to be laid and larvae to hatch. The present study aims to develop an automatic method, based on deep learning, to predict the hatching of R. microplus larva based on egg morphology. Initially, the time course of embryonic development of tick eggs was performed to discriminate between viable and non-viable eggs. Secondly, using artificial intelligence deep learning techniques, a method was developed to classify and count the eggs. The larval hatching rate of three populations of R. microplus was evaluated for the software validation process. Groups of three and six images of eggs with 12 days of embryonic development were submitted to the software to predict the larval hatching percent automatically. The results obtained by the software were compared with the prediction results of the hatching percentage performed manually by the specialist and with the results of the hatching percentage of larvae obtained in the biological assay. The group with three images of each population submitted to the software for automatic prediction of the larval hatching percent presented mean values of 96.35% ± 3.33 (Piracanjuba population), 95.98% ± 3.5 (Desterro population) and 0.0% ± 0.0 (Barbalha population). For groups with six images, the values were 94.41% ± 3.84 (Piracanjuba population), 95.93% ± 2.36 (Desterro population) and 0.0% ± 0.0 (Barbalha population). Biological assays showed the following hatching percentage values: 98% ± 1.73 (Piracanjuba population); 96% ± 2.1 (Desterro population); and 0.14% ± 0.25 (Barbalha population). There was no statistical difference between the evaluated methods. The automatic method for predicting the hatching percentage of R. microplus larvae was validated and proved to be effective, with considerable reduction in time to obtain results. MenosReports of Rhipicephalus microplus resistant populations worldwide have increased extensively, making it difficult to control this ectoparasite. The adult immersion test, commonly used to screen for acaricide resistance, produces the results only after 40 days of the tick collection because it needs the eggs to be laid and larvae to hatch. The present study aims to develop an automatic method, based on deep learning, to predict the hatching of R. microplus larva based on egg morphology. Initially, the time course of embryonic development of tick eggs was performed to discriminate between viable and non-viable eggs. Secondly, using artificial intelligence deep learning techniques, a method was developed to classify and count the eggs. The larval hatching rate of three populations of R. microplus was evaluated for the software validation process. Groups of three and six images of eggs with 12 days of embryonic development were submitted to the software to predict the larval hatching percent automatically. The results obtained by the software were compared with the prediction results of the hatching percentage performed manually by the specialist and with the results of the hatching percentage of larvae obtained in the biological assay. The group with three images of each population submitted to the software for automatic prediction of the larval hatching percent presented mean values of 96.35% ± 3.33 (Piracanjuba population), 95.98% ± 3.5 (Desterro population) and 0.0% ± 0.0 (... Mostrar Tudo |
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Palavras-Chave: |
Controle; Eclosão larval; Larval hatching. |
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Thesagro: |
Carrapato; Larva; Ovo; Resistência. |
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Categoria do assunto: |
L Ciência Animal e Produtos de Origem Animal |
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Marc: |
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001 2158936
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520 $aReports of Rhipicephalus microplus resistant populations worldwide have increased extensively, making it difficult to control this ectoparasite. The adult immersion test, commonly used to screen for acaricide resistance, produces the results only after 40 days of the tick collection because it needs the eggs to be laid and larvae to hatch. The present study aims to develop an automatic method, based on deep learning, to predict the hatching of R. microplus larva based on egg morphology. Initially, the time course of embryonic development of tick eggs was performed to discriminate between viable and non-viable eggs. Secondly, using artificial intelligence deep learning techniques, a method was developed to classify and count the eggs. The larval hatching rate of three populations of R. microplus was evaluated for the software validation process. Groups of three and six images of eggs with 12 days of embryonic development were submitted to the software to predict the larval hatching percent automatically. The results obtained by the software were compared with the prediction results of the hatching percentage performed manually by the specialist and with the results of the hatching percentage of larvae obtained in the biological assay. The group with three images of each population submitted to the software for automatic prediction of the larval hatching percent presented mean values of 96.35% ± 3.33 (Piracanjuba population), 95.98% ± 3.5 (Desterro population) and 0.0% ± 0.0 (Barbalha population). For groups with six images, the values were 94.41% ± 3.84 (Piracanjuba population), 95.93% ± 2.36 (Desterro population) and 0.0% ± 0.0 (Barbalha population). Biological assays showed the following hatching percentage values: 98% ± 1.73 (Piracanjuba population); 96% ± 2.1 (Desterro population); and 0.14% ± 0.25 (Barbalha population). There was no statistical difference between the evaluated methods. The automatic method for predicting the hatching percentage of R. microplus larvae was validated and proved to be effective, with considerable reduction in time to obtain results.
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773 $tMedical and Veterinary Entomology$gv. 37, p. 665-674, 2023.
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Registro original: |
Embrapa Gado de Leite (CNPGL) |
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