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Registro Completo |
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Biblioteca(s): |
Embrapa Instrumentação. |
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Data corrente: |
01/12/2023 |
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Data da última atualização: |
15/01/2024 |
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Tipo da produção científica: |
Artigo em Anais de Congresso |
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Autoria: |
MIELKE, L. V.; VILLAS BOAS, P. R. |
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Afiliação: |
ICMC - USP; PAULINO RIBEIRO VILLAS BOAS, CNPDIA. |
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Título: |
Aprendizado de máquina aplicado à predição do preço do arroz utilizando dados climatológicos e econômicos |
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Ano de publicação: |
2023 |
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Fonte/Imprenta: |
In: II WORKSHOP DE MATEMÁTICA, ESTATÍSTICA E COMPUTAÇÃO APLICADAS À INDÚSTRIA - WMECAI, 2023, São Carlos, SP. |
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Páginas: |
4 p. |
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Idioma: |
Português |
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Conteúdo: |
Introdução O arroz e um dos cereais mais importantes do mundo, com produção mundial superior a 780 milhoes de toneladas e consumo por metade da população mundial. A produção brasileira é estimada em 12 milhões de toneladas, o que coloca o Brasil como o único país nao asiático a estar entre os 10 maiores produtores, e 70% da produção se concentra no Rio Grande do Sul [3]. Como em todo cultivo agrícola, o custo de produção do arroz é dependente de insumos, como área plantada, fertilizantes, defensivos, diesel, entre outros, e é afetada por fatores climáticos, tais como precipitação, insolação e temperatura. A oscilação no preço dos insumos e variações climáticas podem, portanto, impactar a produção, a oferta e, consequentemente, o preço do arroz, causando problemas econômicos e sociais importantes, como redução do poder de compra dos consumidores ou redução da renda no campo. Desta forma, possibilitar melhor previsão da variação de preço do arroz pode trazer benefícios sociais e econômicos ao permitir melhor planejamento dos envolvidos. Diversos pesquisadores ja usaram modelos computacionais de aprendizagem de máquina distintos para tentar prever o preço de commodities. Geralmente esses estudos usam o historico de preços disponíveis no mercado financeiro além de outros dados de interesse que possam justificar a oscilação do preço [2]. O objetivo desse estudo foi testar diferentes modelos computacionais classicos de aprendizagem de máquina, amplamente utilizados em estudos de previsão de preço, para prever o preço do arroz no Rio Grande do Sul usando o histórico do preço desta commoditie, assim como no histórico de dados climáticos da região, como temperatura e precipitação, e de insumos necessários, como área de plantio, producão, estoque inicial, e custo de adubos, calcário e diesel. MenosIntrodução O arroz e um dos cereais mais importantes do mundo, com produção mundial superior a 780 milhoes de toneladas e consumo por metade da população mundial. A produção brasileira é estimada em 12 milhões de toneladas, o que coloca o Brasil como o único país nao asiático a estar entre os 10 maiores produtores, e 70% da produção se concentra no Rio Grande do Sul [3]. Como em todo cultivo agrícola, o custo de produção do arroz é dependente de insumos, como área plantada, fertilizantes, defensivos, diesel, entre outros, e é afetada por fatores climáticos, tais como precipitação, insolação e temperatura. A oscilação no preço dos insumos e variações climáticas podem, portanto, impactar a produção, a oferta e, consequentemente, o preço do arroz, causando problemas econômicos e sociais importantes, como redução do poder de compra dos consumidores ou redução da renda no campo. Desta forma, possibilitar melhor previsão da variação de preço do arroz pode trazer benefícios sociais e econômicos ao permitir melhor planejamento dos envolvidos. Diversos pesquisadores ja usaram modelos computacionais de aprendizagem de máquina distintos para tentar prever o preço de commodities. Geralmente esses estudos usam o historico de preços disponíveis no mercado financeiro além de outros dados de interesse que possam justificar a oscilação do preço [2]. O objetivo desse estudo foi testar diferentes modelos computacionais classicos de aprendizagem de máquina, amplamente utilizados em estudos de p... Mostrar Tudo |
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Palavras-Chave: |
Cereais; Fatores climáticos. |
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Categoria do assunto: |
-- |
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URL: |
https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/doc/1159039/1/P-Aprendizado-de-Maquina-aplicado-a-predicao-do-preco-do-arroz-....pdf
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Marc: |
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520 $aIntrodução O arroz e um dos cereais mais importantes do mundo, com produção mundial superior a 780 milhoes de toneladas e consumo por metade da população mundial. A produção brasileira é estimada em 12 milhões de toneladas, o que coloca o Brasil como o único país nao asiático a estar entre os 10 maiores produtores, e 70% da produção se concentra no Rio Grande do Sul [3]. Como em todo cultivo agrícola, o custo de produção do arroz é dependente de insumos, como área plantada, fertilizantes, defensivos, diesel, entre outros, e é afetada por fatores climáticos, tais como precipitação, insolação e temperatura. A oscilação no preço dos insumos e variações climáticas podem, portanto, impactar a produção, a oferta e, consequentemente, o preço do arroz, causando problemas econômicos e sociais importantes, como redução do poder de compra dos consumidores ou redução da renda no campo. Desta forma, possibilitar melhor previsão da variação de preço do arroz pode trazer benefícios sociais e econômicos ao permitir melhor planejamento dos envolvidos. Diversos pesquisadores ja usaram modelos computacionais de aprendizagem de máquina distintos para tentar prever o preço de commodities. Geralmente esses estudos usam o historico de preços disponíveis no mercado financeiro além de outros dados de interesse que possam justificar a oscilação do preço [2]. O objetivo desse estudo foi testar diferentes modelos computacionais classicos de aprendizagem de máquina, amplamente utilizados em estudos de previsão de preço, para prever o preço do arroz no Rio Grande do Sul usando o histórico do preço desta commoditie, assim como no histórico de dados climáticos da região, como temperatura e precipitação, e de insumos necessários, como área de plantio, producão, estoque inicial, e custo de adubos, calcário e diesel.
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Registro original: |
Embrapa Instrumentação (CNPDIA) |
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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 Clima Temperado. |
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Data corrente: |
26/02/2013 |
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Data da última atualização: |
29/11/2013 |
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Tipo da produção científica: |
Artigo em Periódico Indexado |
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Circulação/Nível: |
A - 2 |
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Autoria: |
YAMAMOTO, L. Y.; KOYAMA, R.; BORGES, W. F. S.; ANTUNES, L. E. C.; ASSIS, A. M. de; ROBERTO, S. R. |
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Afiliação: |
LILIAN YUKARI YAMAMOTO; RENATA KOYAMA; WELLINGTON FERNANDO SILVA BORGES; LUIS EDUARDO CORREA ANTUNES, CPACT; ADRIANE MARINHO DE ASSIS; SÉRGIO RUFFO ROBERTO. |
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Título: |
Substratos no enraizamento de estacas herbáceas de amora-preta Xavante. |
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Ano de publicação: |
2013 |
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Fonte/Imprenta: |
Ciência Rural, Santa Maria, v. 43, n.1, p.15-20, jan. 2013. |
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ISSN: |
0103-8478 |
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DOI: |
http://dx.doi.org/10.1590/S0103-84782012005000135 |
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Idioma: |
Português |
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Conteúdo: |
A amora-preta (Rubus spp.) destaca-se entre as espécies que apresentam boas perspectivas de cultivo em áreas de agricultura familiar. Visando a otimizar a multiplicação de mudas dessa espécie, o objetivo deste trabalho foi avaliar o uso de substratos e concentrações do ácido indolbutírico (AIB) no enraizamento de estacas de amora-preta Xavante. O delineamento experimental foi o inteiramente casualizado em arranjo fatorial 3x2 (três tipos de substratos e duas concentrações de AIB), com cinco repetições de sete estacas, sendo adotados os fatores: tipos de substratos (casca de arroz carbonizada, vermiculita grânulos médios e fibra de coco) e tratadas ou não com AIB (0 e 1000mg L-1). Após 80 dias, foram avaliadas as variáveis: sobrevivência das estacas; retenção foliar; estacas enraizadas; número de raízes por estaca; comprimento da maior raiz; massa seca das raízes por estaca; e pH; condutividade elétrica; densidade e capacidade de retenção de água dos substratos. Não houve influência dos substratos e da aplicação de AIB sobre a porcentagem de estacas enraizadas, verificando-se alta eficiência no enraizamento das estacas de amora-preta Xavante (86,2%). Para a porcentagem de sobrevivência das estacas, o melhor resultado foi obtido sem a aplicação de AIB. Conclui-se que a amora-preta Xavante pode ser propagada por estaquia herbácea com eficiência, sem o uso de AIB, utilizando-se preferencialmente o substrato casca de arroz carbonizada como opção de baixo custo. |
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Palavras-Chave: |
Blackberry; Propagação; Rubus sp. |
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Thesagro: |
Ácido Indolbutírico; Amora Preta; Regulador de Crescimento. |
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Categoria do assunto: |
F Plantas e Produtos de Origem Vegetal |
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URL: |
https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/item/77401/1/a1713cr2012-0499.pdf
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Marc: |
LEADER 02344naa a2200277 a 4500
001 1951289
005 2013-11-29
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520 $aA amora-preta (Rubus spp.) destaca-se entre as espécies que apresentam boas perspectivas de cultivo em áreas de agricultura familiar. Visando a otimizar a multiplicação de mudas dessa espécie, o objetivo deste trabalho foi avaliar o uso de substratos e concentrações do ácido indolbutírico (AIB) no enraizamento de estacas de amora-preta Xavante. O delineamento experimental foi o inteiramente casualizado em arranjo fatorial 3x2 (três tipos de substratos e duas concentrações de AIB), com cinco repetições de sete estacas, sendo adotados os fatores: tipos de substratos (casca de arroz carbonizada, vermiculita grânulos médios e fibra de coco) e tratadas ou não com AIB (0 e 1000mg L-1). Após 80 dias, foram avaliadas as variáveis: sobrevivência das estacas; retenção foliar; estacas enraizadas; número de raízes por estaca; comprimento da maior raiz; massa seca das raízes por estaca; e pH; condutividade elétrica; densidade e capacidade de retenção de água dos substratos. Não houve influência dos substratos e da aplicação de AIB sobre a porcentagem de estacas enraizadas, verificando-se alta eficiência no enraizamento das estacas de amora-preta Xavante (86,2%). Para a porcentagem de sobrevivência das estacas, o melhor resultado foi obtido sem a aplicação de AIB. Conclui-se que a amora-preta Xavante pode ser propagada por estaquia herbácea com eficiência, sem o uso de AIB, utilizando-se preferencialmente o substrato casca de arroz carbonizada como opção de baixo custo.
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700 1 $aROBERTO, S. R.
773 $tCiência Rural, Santa Maria$gv. 43, n.1, p.15-20, jan. 2013.
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Registro original: |
Embrapa Clima Temperado (CPACT) |
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