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Registro Completo |
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Biblioteca(s): |
Embrapa Agricultura Digital. |
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Data corrente: |
25/02/2015 |
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Data da última atualização: |
21/01/2020 |
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Tipo da produção científica: |
Resumo em Anais de Congresso |
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Autoria: |
THAMADA, T. T.; MEIRA, C. A. A. |
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Afiliação: |
THIAGO TOSHIYUKI THAMADA, Unicamp; CARLOS ALBERTO ALVES MEIRA, CNPTIA. |
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Título: |
Desenvolvimento de ensembles para predição da taxa de progresso da ferrugem do cafeeiro durante seu período crítico de progresso. |
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Ano de publicação: |
2014 |
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Fonte/Imprenta: |
In: MOSTRA DE ESTAGIÁRIOS E BOLSISTAS DA EMBRAPA INFORMÁTICA AGROPECUÁRIA, 10., 2014, Campinas. Resumos... Brasília, DF: Embrapa, 2014. |
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Páginas: |
p. 79-83. |
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Idioma: |
Português |
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Conteúdo: |
Neste trabalho será realizada uma instância de descoberta de conhecimento em bases de dados Knowledge Discovery in Databases (KDD), a partir de dados meteorológicos e de incidência da doença. |
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Palavras-Chave: |
Data mining; Knowledge Discovery in Databases (KDD); Mineração de dados; Modelagem de doença de planta. |
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Thesagro: |
Café; Hemileia Vastatrix. |
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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/118701/1/064-14.pdf
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Marc: |
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Registro original: |
Embrapa Agricultura Digital (CNPTIA) |
