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| Acesso ao texto completo restrito à biblioteca da Embrapa Instrumentação. Para informações adicionais entre em contato com cnpdia.biblioteca@embrapa.br. |
Registro Completo |
Biblioteca(s): |
Embrapa Instrumentação. |
Data corrente: |
09/06/2022 |
Data da última atualização: |
23/01/2024 |
Tipo da produção científica: |
Artigo em Anais de Congresso |
Autoria: |
ALVES, G. M.; CRUVINEL, P. E. |
Afiliação: |
PAULO ESTEVAO CRUVINEL, CNPDIA. |
Título: |
Tomographic image reconstruction method using mapreduce in big data environment. |
Ano de publicação: |
2022 |
Fonte/Imprenta: |
In: IEEE International Conference on Semantic Computing (ICSC), 16th, Laguna Hills, CA, USA, 2022. |
Páginas: |
293 - 298 |
ISBN: |
978-1-6654-3418-8 |
ISSN: |
2325-6516 |
Idioma: |
Inglês |
Conteúdo: |
In this study, we propose a new tomographic reconstruction method for high-resolution samples based on the MapReduce model. We executed the method in a big data environment with a cluster installed on the Amazon Web Services (AWS) platform. The big data environment framework considered four sets of matrices from a single heterogeneous plexiglass phantom sample, totaling 7,840 matrices (35.63 GB) processed by 12 different frameworks and producing 427.56 GB of processed tomographic data. The proposed method enabled the analysis of large numbers of agricultural samples using X-ray tomography to support management based on precision agriculture paradigms,the decision-making processes of which require an increasing number of analyses. |
Palavras-Chave: |
Big data; MapReduce; Tomographic image reconstruction. |
Categoria do assunto: |
-- |
Marc: |
LEADER 01359nam a2200193 a 4500 001 2143887 005 2024-01-23 008 2022 bl uuuu u00u1 u #d 020 $a978-1-6654-3418-8 022 $a2325-6516 100 1 $aALVES, G. M. 245 $aTomographic image reconstruction method using mapreduce in big data environment.$h[electronic resource] 260 $aIn: IEEE International Conference on Semantic Computing (ICSC), 16th, Laguna Hills, CA, USA$c2022 300 $a293 - 298 520 $aIn this study, we propose a new tomographic reconstruction method for high-resolution samples based on the MapReduce model. We executed the method in a big data environment with a cluster installed on the Amazon Web Services (AWS) platform. The big data environment framework considered four sets of matrices from a single heterogeneous plexiglass phantom sample, totaling 7,840 matrices (35.63 GB) processed by 12 different frameworks and producing 427.56 GB of processed tomographic data. The proposed method enabled the analysis of large numbers of agricultural samples using X-ray tomography to support management based on precision agriculture paradigms,the decision-making processes of which require an increasing number of analyses. 653 $aBig data 653 $aMapReduce 653 $aTomographic image reconstruction 700 1 $aCRUVINEL, P. E.
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Registro original: |
Embrapa Instrumentação (CNPDIA) |
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Registro Completo
Biblioteca(s): |
Embrapa Soja. |
Data corrente: |
14/08/2012 |
Data da última atualização: |
14/08/2012 |
Tipo da produção científica: |
Resumo em Anais de Congresso |
Autoria: |
GIROTTO, L.; SOLDERA, M. C. A.; HONNA, P. T.; KANAMORI, N.; MARCELINO-GUIMARÃES, F. C.; YAMAGUCHI-SHINOZAKI, K.; NEPOMUCENO, A. L. |
Afiliação: |
JICA; JICA; PIBIC; JIRCAS; FRANCISMAR CORREA MARCELINO, CNPSO; JIRCAS; ALEXANDRE LIMA NEPOMUCENO, SRI. |
Título: |
Transformação da cultivar de soja BR 16 via Agrobacterium tumefaciens, com a construção 35S: AREB1. |
Ano de publicação: |
2012 |
Fonte/Imprenta: |
In: CONGRESSO BRASILEIRO DE SOJA, 6., 2012, Cuiabá. Soja: integração nacional e desenvolvimento sustentável: resumos. Brasília, DF: Embrapa, 2012. p. 15, res. 7. |
Idioma: |
Português |
Conteúdo: |
A seca é, atualmente, um importante fator responsável por perdas na produção brasileira de soja. A busca por cultivares adaptadas a esta condição pode ser realizada através do melhoramento genético, pela inserção de genes por diferentes métodos de transformação de plantas, entre outros. Sucessos obtidos com a transformação de Arabdopsis thaliana com gene AREB1 evidenciou importantes respostas das plantas à seca e a alta salinidade. Visando a obtenção de genótipos de soja geneticamente modificada para tolerância à seca e a alta salinidade, este trabalho teve como objetivo inserir a construção 35S:AREB1 em cultivares de soja BR 16 pela técnica de transformação via Agrobacterium tumefaciens. Neste trabalho foram transformados 8731 embriões imaturos, dos quais 2138 foram testados via PCR, confirmando a presença do gene AREB1 inserido no genoma de 15 eventos. Após a multiplicação das sementes destes eventos, estudos serão realizados para confirmar a transmissão do transgene para as plantas T1. |
Thesagro: |
Biotecnologia. |
Categoria do assunto: |
-- |
Marc: |
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Registro original: |
Embrapa Soja (CNPSO) |
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