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| Registros recuperados : 166 | |
| 65. |  | PEREIRA, J. D. da S.; ALVARES, V. de S.; SOUZA, J. M. L. de; MACIEL, V. T. Armazenamento de amêndoas fermentadas e despeliculadas de cupuaçu. In: SEMINÁRIO DA EMBRAPA ACRE DE INICIAÇÃO CIENTÍFICA E PÓS-GRADUAÇÃO, 1., 2018, Rio Branco, AC. Pesquisa e inovação para a Agropecuária no Acre: anais. Rio Branco, AC: Embrapa Acre, 2019. p. 45-49. Apresentação oral. (Embrapa Acre. Eventos técnicos & científicos, 1).| Biblioteca(s): Embrapa Acre. |
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| 66. | | PEREIRA, J. D. da S.; ALVARES, V. de S.; SOUZA, J. M. L. de; MACIEL, V. T. Armazenamento de óleo de bacaba. In: SEMINÁRIO DA EMBRAPA ACRE DE INICIAÇÃO CIENTÍFICA E PÓS-GRADUAÇÃO, 1., 2018, Rio Branco, AC. Pesquisa e inovação para a Agropecuária no Acre: anais. Rio Branco, AC: Embrapa Acre, 2019. p. 87-91. Banner. (Embrapa Acre. Eventos técnicos & científicos, 1).| Biblioteca(s): Embrapa Acre. |
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| 67. | | MACIEL, V. T.; NEIVA, R. M. A.; SOUZA, J. M. L. de; ALVARES, V. de S.; CUNHA, C. R. da. Aceitação sensorial de mingau de farinha mista de castanha-do-brasil e banana verde. In: SIMPÓSIO LATINO AMERICANO DE CIÊNCIA DE ALIMENTOS, 9., 2011, Campinas. Ciência de alimentos e qualidade de vida: saúde, meio ambiente e sustentabilidade: resumos. Campinas: UNICAMP, FEA, SLACA, 2011. 1 p.| Biblioteca(s): Embrapa Acre. |
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| 69. | | MACIEL, V. T.; SOUZA, J. M. L. de; ALVARES, V. de S.; NEIVA, R. M. A.; LIMA, A. C. Análise química de farinha mista de banana e castanha-do-brasil. In: CONGRESSO BRASILEIRO DE CIÊNCIA E TECNOLOGIA DE ALIMENTOS, 22., 2010, Salvador. Ciência e tecnologia de alimentos: potencialidade, desafios e inovações: anais. Salvador: SBCTA, 2010. 1 p.| Biblioteca(s): Embrapa Acre. |
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| 70. | | SOUZA, J. M. L. de; CARTAXO, C. B. da C.; WADT, L. H. de O.; LEITE, F. M. N. Aflatoxinas em castanha-do-brasil: as práticas de manejo da castanha-do-brasil, desde o momento da coleta até a armazenagem, podem controlar a ocorrência dos fungos, que prejudicam a exportação. Frutas e Derivados, São Paulo, ano 1, n. 3, p. 41-43, set. 2006.| Biblioteca(s): Embrapa Acre. |
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| 73. | | SOUZA, J. M. L. de; NOGUEIRA, F. M.; FREITAS, O.; SOUZA, C. J. de; REIS, F. S. Avaliação microbiológica de castanha-do-brasil em usinas de beneficiamento no Acre. In: CONGRESO IBEROAMERICANO DE INGENIERÍA DE ALIMENTOS, 5., 2005, Puerto Vallarta, Jalisco, México. Hacia una visión integrada de la ingeniería de alimentos. Puerto Vallarta, México: Instituto Politécnico Nacional: Universidad de las Américas-Puebla: Programa Iberoamericano de Ciência y Tecnologia para el Desarrollo, 2005. 1 p.| Biblioteca(s): Embrapa Acre. |
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| 75. | | ALVARES, V. de S.; SOUZA, J. M. L. de; LAMBERTUCCI, D. M.; CARTAXO, C. B. da C. Monitoramento técnico in loco para adequação da farinha de mandioca artesanal de Cruzeiro do Sul, Acre, à legislação. In: WORKSHOP DE CADEIAS DE PRODUÇÃO AGROFLORESTAL PRIORITÁRIAS DA AMAZÔNIA, 1., 2021, Porto Velho. Caminhos da produção agroflorestal na Amazônia: anais. Porto Velho: Núcleo Regional Noroeste SBCS, 2021. p. 47-55. Editores: Luciélio Manoel da Silva; Paulo Guilherme Salvador Wadt; Karina Thais Lima Buriti; Elaine Almeida Delarmelinda Honoré; Marcos Gervasio Pereira.| Biblioteca(s): Embrapa Acre. |
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| 76. | | FREIRE, V. A. P.; SOUZA, J. M. L. de; RUTZ, D.; TORALLES, R. P.; SILVA, W. P. da. Extração e caracterização de urease de soja. In: SIMPÓSIO DE CIÊNCIA E TECNOLOGIA DE ALIMENTOS, 3.; CONGRESSO DO INSTITUTO NACIONAL DE FRUTAS TROPICAIS, 2.; SEMINÁRIO DE CIÊNCIA DE ALIMENTOS, 4., 2011, Recife. Estratégias para o desenvolvimento do Nordeste: anais. Recife: sbCTA, 2011. 3 p.| Biblioteca(s): Embrapa Acre. |
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| 80. | | SARAIVA, L. S.; SOUZA, J. M. L. de; ARAÚJO, A. P.; FERREIRA, A. B.; FURTADO, C. M.; MACIEL, V. T. Qualidade de macarrão tipo espaguete à base de farinhas de banana verde com e sem casca e amendoim integral. In: SEMINÁRIO DE INICIAÇÃO CIENTÍFICA DA UFAC, 26., 2017, Rio Branco. Anais... Rio Branco: Ufac, 2018. p. 501.| Biblioteca(s): Embrapa Acre. |
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| Registros recuperados : 166 | |
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Registro Completo
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Biblioteca(s): |
Embrapa Trigo. |
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Data corrente: |
11/12/2023 |
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Data da última atualização: |
11/12/2023 |
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Tipo da produção científica: |
Artigo em Periódico Indexado |
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Circulação/Nível: |
B - 3 |
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Autoria: |
LAZZARETTI, A. T.; SCHNEIDER, V. R.; WIEST, R.; LAU, D.; FERNANDES, J. M. C.; FRAISSE, C. W.; CERBARO, V. A.; KARREI, M. Z. |
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Afiliação: |
ALEXANDRE TAGLIARI LAZZARETTI, Instituto Federal Sul-Riograndense; VINICIUS RAFAEL SCHNEIDER, Instituto Federal Sul-Riograndense; ROBERTO WIEST, Instituto Federal Sul-Riograndense; DOUGLAS LAU, CNPT; JOSE MAURICIO CUNHA FERNANDES, CNPT; CLYDE W. FRAISSE, Universidade da Flórida; VINÍCIUS ANDREI CERBARO, Universidade da Flórida; MAURÍCIO Z. KARREI, Universidade da Flórida. |
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Título: |
Implementação e comparação de técnicas de machine learning aplicadas à predição do desenvolvimento de populações de afídeos. |
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Ano de publicação: |
2023 |
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Fonte/Imprenta: |
Revista Brasileira de Computação Aplicada, v. 15, n. 3, p. 25-37, nov. 2023. |
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DOI: |
https://doi.org/10.5335/rbca.v15i3.13467 |
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Idioma: |
Português |
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Conteúdo: |
Resumo: Os insetos ao atingirem um determinado nível populacional podem causar danos às plantas, sendo considerados pragas. Afídeos ou pulgões apresentam um alto potencial biótico e podem causar diferentes tipos de dano às plantas. Fatores meteorológicos como precipitações, ventos e temperatura interferem no crescimento populacional destes insetos. Este trabalho aplicou diferentes técnicas de machine learning com o objetivo de verificar a correlação existente entre variáveis meteorológicas e a dinâmica populacional dos afídeos. Foram implementados 4 (quatro) modelos obtendo-se as acurácias de 11,4% para Regressão Linear; 26,4% para o modelo de Rede Neural Artificial; 29,3% para Árvore de decisão e 41,4% para random forest. Abstract: Insects have an important degree of collaboration for the maintenance of the ecosystem on the planet. However, after reaching a certain population level and causing damage to plants, some insects are considered as pests and represent a threat to agriculture. Aphids insects that has characteristics to reach this state as it has a high biotic potential and can cause different types of damage to plants. Climatic data as precipitation, winds and temperatures affect the population quantity of these insects. Therefore, this work proposes to apply different machine learning techniques with the objective to verify the existing correlation between climatic variables and the population dynamics of aphids. It can be concluded that variables such as precipitation, temperature, number of days when it rains in the week and climatic phenomena such as El niño and La niña have an influence on the aphid population. During the work, four models were developed in order to predict the population of these insects. The accuracy of the prediction model developed were 11.4% for Linear Regression; 26.4% for the Artificial Neural Network model; 29.3% for Decision Tree and 41.4% for Random Forest. MenosResumo: Os insetos ao atingirem um determinado nível populacional podem causar danos às plantas, sendo considerados pragas. Afídeos ou pulgões apresentam um alto potencial biótico e podem causar diferentes tipos de dano às plantas. Fatores meteorológicos como precipitações, ventos e temperatura interferem no crescimento populacional destes insetos. Este trabalho aplicou diferentes técnicas de machine learning com o objetivo de verificar a correlação existente entre variáveis meteorológicas e a dinâmica populacional dos afídeos. Foram implementados 4 (quatro) modelos obtendo-se as acurácias de 11,4% para Regressão Linear; 26,4% para o modelo de Rede Neural Artificial; 29,3% para Árvore de decisão e 41,4% para random forest. Abstract: Insects have an important degree of collaboration for the maintenance of the ecosystem on the planet. However, after reaching a certain population level and causing damage to plants, some insects are considered as pests and represent a threat to agriculture. Aphids insects that has characteristics to reach this state as it has a high biotic potential and can cause different types of damage to plants. Climatic data as precipitation, winds and temperatures affect the population quantity of these insects. Therefore, this work proposes to apply different machine learning techniques with the objective to verify the existing correlation between climatic variables and the population dynamics of aphids. It can be concluded that variables such as precipit... Mostrar Tudo |
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Palavras-Chave: |
Artificial neural networks; Árvore de decisão; Decision tree; Exploratory Data; Extração de conhecimento; Knowledge extraction; Linear Regression; Random Forest; Redes Neurais Artificiais. |
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Thesagro: |
Afídeo; Análise de Dados; Praga de Planta; Pulgão; Regressão Linear. |
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Thesaurus NAL: |
Plant pests; Plants (botany). |
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Categoria do assunto: |
-- |
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URL: |
https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/doc/1159411/1/Implementacao-e-comparacao-de-tecnicas-de-machine-learning-LAU.pdf
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Marc: |
LEADER 03226naa a2200409 a 4500
001 2159411
005 2023-12-11
008 2023 bl uuuu u00u1 u #d
024 7 $ahttps://doi.org/10.5335/rbca.v15i3.13467$2DOI
100 1 $aLAZZARETTI, A. T.
245 $aImplementação e comparação de técnicas de machine learning aplicadas à predição do desenvolvimento de populações de afídeos.$h[electronic resource]
260 $c2023
520 $aResumo: Os insetos ao atingirem um determinado nível populacional podem causar danos às plantas, sendo considerados pragas. Afídeos ou pulgões apresentam um alto potencial biótico e podem causar diferentes tipos de dano às plantas. Fatores meteorológicos como precipitações, ventos e temperatura interferem no crescimento populacional destes insetos. Este trabalho aplicou diferentes técnicas de machine learning com o objetivo de verificar a correlação existente entre variáveis meteorológicas e a dinâmica populacional dos afídeos. Foram implementados 4 (quatro) modelos obtendo-se as acurácias de 11,4% para Regressão Linear; 26,4% para o modelo de Rede Neural Artificial; 29,3% para Árvore de decisão e 41,4% para random forest. Abstract: Insects have an important degree of collaboration for the maintenance of the ecosystem on the planet. However, after reaching a certain population level and causing damage to plants, some insects are considered as pests and represent a threat to agriculture. Aphids insects that has characteristics to reach this state as it has a high biotic potential and can cause different types of damage to plants. Climatic data as precipitation, winds and temperatures affect the population quantity of these insects. Therefore, this work proposes to apply different machine learning techniques with the objective to verify the existing correlation between climatic variables and the population dynamics of aphids. It can be concluded that variables such as precipitation, temperature, number of days when it rains in the week and climatic phenomena such as El niño and La niña have an influence on the aphid population. During the work, four models were developed in order to predict the population of these insects. The accuracy of the prediction model developed were 11.4% for Linear Regression; 26.4% for the Artificial Neural Network model; 29.3% for Decision Tree and 41.4% for Random Forest.
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