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Registro Completo |
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Biblioteca(s): |
Embrapa Unidades Centrais. |
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Data corrente: |
09/12/2016 |
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Data da última atualização: |
30/03/2023 |
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Autoria: |
BORGES, V. P.; MARQUES, T. de S.; REIS, A. S. dos; OLIVEIRA, N. H. C. de; JESUS, J. A. de; SILVEIRA, D. G.; SEREJO, J. A. dos S.; SILVA, S. de O. e; LEDO, C. A. da S. |
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Afiliação: |
VIVIANE PEIXOTO BORGES, Universidade Federal do Recôncavo da Bahia; THIAGO DE SANTANA MARQUES, Universidade Federal do Recôncavo da Bahia; ALDA SILVA DOS REIS, Universidade Federal do Recôncavo da Bahia; NEUZA HELENA CARVALHO DE OLVEIRA, Universidade Federal do Recôncavo da Bahia; JAMILY ALMEIDA DE JESUS, Universidade Federal do Recôncavo da Bahia; DANIELA GARCIA SILVEIRA, Instituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia Baiano; JANAY ALMEIDA DOS SANTOS SEREJO, CNPMF; SEBASTIÃO DE OLIVEIRA E SILVA, CNPMF; CARLOS ALBERTO DA SILVA LEDO, CNPMF. |
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Título: |
Desenvolvimento in vitro de bananeira 'Ouro' após poliploidização com antimitóticos. |
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Ano de publicação: |
2016 |
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Fonte/Imprenta: |
Pesquisa Agropecuária Brasileira, Brasília, DF, v. 51, n. 10, p. 1789-1793, out. 2016. |
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Idioma: |
Português |
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Notas: |
Notas Científicas.
Título em inglês: In vitro development of 'Ouro' banana after polyploidization with antimitotics. |
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Conteúdo: |
O objetivo deste trabalho foi caracterizar o desenvolvimento in vitro de bananeira 'Ouro' após poliploidização com antimitóticos. Explantes foram submetidos aos seguintes tratamentos, por 24 e 48 horas: amiprofos-metil (APM), a 0, 10, 20, 30, 40 e 60 ?mol L-1; cafeína, a 3, 6, 9 e 12 g L-1; e colchicina, a 2,5 mmol L-1. Avaliaram-se sobrevivência, número de brotos, altura do broto principal e número de raízes. As concentrações intermediárias foram as mais promissoras nos dois tempos de exposição, para APM, e no de 24 horas para cafeína. As maiores concentrações de APM e cafeína afetam negativamente o desenvolvimento in vitro dos explantes. |
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Palavras-Chave: |
Amiprofos-metil; Amiprophos-methyl. |
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Thesagro: |
Cafeína; Colchicina; Musa Acuminata. |
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Thesaurus Nal: |
Caffeine; Colchicine. |
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Categoria do assunto: |
-- |
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URL: |
https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/item/151565/1/Desenvolvimnto-in-vitro-de-bananeira.pdf
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Marc: |
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Registro original: |
Embrapa Unidades Centrais (AI-SEDE) |
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Biblioteca |
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Origem |
Tipo/Formato |
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Cutter |
Registro |
Volume |
Status |
URL |
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Registro Completo
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Biblioteca(s): |
Embrapa Tabuleiros Costeiros; Embrapa Territorial. |
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Data corrente: |
04/08/2023 |
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Data da última atualização: |
04/08/2023 |
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Tipo da produção científica: |
Artigo em Anais de Congresso |
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Autoria: |
SILVA, M. A. S. da; MATOS, L. N.; SANTOS, F. E. de O.; DOMPIERI, M. H. G.; MOURA, F. R. de. |
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Afiliação: |
MARCOS AURELIO SANTOS DA SILVA, CPATC; LEONARDO N. MATOS, UFS; FLAVIO E. DE O. SANTOS, UFS; MARCIA HELENA GALINA DOMPIERI, CNPM; FABIO R. DE MOURA, UFS. |
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Título: |
Feature engineering vs. extraction: clustering Brazilian municipalities through spatial panel agricultural data via autoencoders. |
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Ano de publicação: |
2022 |
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Fonte/Imprenta: |
In: ENCONTRO NACIONAL DE INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL E COMPUTACIONAL, 19., 2023, Campinas. Anais... Porto Alegre: Sociedade Brasileira de Computação, 2022. |
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ISSN: |
2763-9061 |
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DOI: |
https://doi.org/10.5753/eniac.2022 |
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Idioma: |
Inglês |
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Conteúdo: |
This article compares the clustering of Brazilian municipalities according to their agricultural diversity using two approaches, one based on feature engineering and the other based on feature extraction using Deep Learning based on autoencoders and cluster analysis based on k-means and Self-Organizing Maps. The analyzes were conducted from panel data referring to IBGE?s annual estimates of Brazilian agricultural production between 1999 and 2018. Different structures of simple stacked undercomplete autoencoders were analyzed, varying the number of layers and neurons in each of them, including the latent layer. The asymmetric exponential linear loss function was also evaluated to cope with the sparse data. The results show that in comparison with the ground truth adopted, the autoencoder model combined with the k-means presented a superior result than the clustering of the raw data from the k-means, demonstrating the ability of simple autoencoders to represent from their latent layer important features of the data. Although the general accuracy is low, the results are promising, considering that we evaluated the most simple strategy for Deep Clustering. |
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Palavras-Chave: |
Análise de dados espacial; Inteligência artifical. |
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Thesagro: |
Produção Agrícola. |
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Thesaurus NAL: |
Agricultural products; Artificial intelligence. |
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Categoria do assunto: |
-- |
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URL: |
https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/doc/1155654/1/Feature-engineering...2023.pdf
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Marc: |
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650 $aProdução Agrícola
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653 $aInteligência artifical
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Registro original: |
Embrapa Tabuleiros Costeiros (CPATC) |
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