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Registro Completo |
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Biblioteca(s): |
Embrapa Meio-Norte. |
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Data corrente: |
29/06/2023 |
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Data da última atualização: |
21/07/2023 |
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Tipo da produção científica: |
Artigo em Periódico Indexado |
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Autoria: |
FERREIRA, L. G. C.; KEMENES, A. |
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Afiliação: |
LUANNY GABRIELE CUNHA FERREIRA, UNIVERSIDADE FEDERAL DO PARÁ; ALEXANDRE KEMENES, CPAMN. |
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Título: |
A influência dos eventos climáticos extremos na climatologia da planície Litorânea Piauiense. |
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Ano de publicação: |
2023 |
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Fonte/Imprenta: |
Revista Brasileira de Climatologia, v. 32, p. 636-657, jan./jun. 2023. |
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Idioma: |
Português |
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Conteúdo: |
A caracterização climática de uma região está associada às oscilações ambientais e à variação climática no decorrer do tempo. Tal conhecimento pode fornecer subsídios para a manutenção dos ecossistemas, conservação dos recursos hídricos, adequação das atividades produtivas, além de outros aspectos. Diante disso, o principal objetivo deste estudo foi avaliar o histórico das influências dos eventos climáticos extremos sobre os elementos climáticos incidentes em Parnaíba, na Planície Litorânea do Piauí. |
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Palavras-Chave: |
Anomalias de TSM; Normal Climatológica. |
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Thesagro: |
Balanço Hídrico. |
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Categoria do assunto: |
X Pesquisa, Tecnologia e Engenharia |
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URL: |
https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/doc/1154697/1/InfluenciaEventosClimaticosClimatologiaPlanicieLitoraneaRBC.v32.Jan.Jun.2023.pdf
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Marc: |
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Registro original: |
Embrapa Meio-Norte (CPAMN) |
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Biblioteca |
ID |
Origem |
Tipo/Formato |
Classificação |
Cutter |
Registro |
Volume |
Status |
URL |
Voltar
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Registro Completo
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Biblioteca(s): |
Embrapa Agricultura Digital. |
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Data corrente: |
12/01/2018 |
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Data da última atualização: |
21/01/2020 |
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Tipo da produção científica: |
Artigo em Anais de Congresso |
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Autoria: |
SANTOS, A. A. dos; SANTOS, T. T. |
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Afiliação: |
ANDREZA APARECIDA DOS SANTOS, Unicamp, Bolsista CNPTIA; THIAGO TEIXEIRA SANTOS, CNPTIA. |
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Título: |
Estudo de métodos de aprendizagem profunda para reconhecimento de bagas de uva. |
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Ano de publicação: |
2017 |
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Fonte/Imprenta: |
In: MOSTRA DE ESTAGIÁRIOS E BOLSISTAS DA EMBRAPA INFORMÁTICA AGROPCUÁRIA, 13., 2017, Campinas. Resumos expandidos... Brasília, DF: Embrapa, 2017. |
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Páginas: |
p. 43-46. |
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ISBN: |
978-85-7035-761-8 |
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Idioma: |
Português |
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Notas: |
Editores técnicos: Giampaolo Queiroz Pellegrino, Luciana Guilherme Sacomani Zenerato, Maria Fernanda Moura, Giulia Croce, Poliana Fernanda Giachetto. |
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Conteúdo: |
Resumo: Dois métodos de aprendizagem profunda (deep learning) para reconhecimento de frutos foram estudados. Foi utilizada uma base de dados de 1.830 imagens contando exemplos de bagas de uva e não uva manualmente anotadas. Os testes realizados demonstraram a identificação de bagas com 85% de precisão e de cobertura (recall) utilizando redes neurais convolutivas. Esses resultados melhoraram o método anteriormente proposto por Santos e Santos (2017) e demonstram a possibilidade de evolução de métodos que podem ser aplicados em campo. |
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Palavras-Chave: |
Aprendizagem profunda; Deep learning; Pattern recognition; Reconhecimento de padrões; Visão computacional. |
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Thesagro: |
Viticultura. |
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Thesaurus NAL: |
Computer vision. |
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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/170931/1/Estudo-de-metodo-aprendizagem.pdf
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Marc: |
LEADER 01506nam a2200241 a 4500
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Registro original: |
Embrapa Agricultura Digital (CNPTIA) |
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