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Registro Completo |
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Biblioteca(s): |
Embrapa Florestas. |
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Data corrente: |
11/09/2001 |
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Data da última atualização: |
11/09/2001 |
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Autoria: |
SCOLFORO, J. R.; ASSIS, A. L. de; MELLO, J. M. de; ALCERBI JUNIOR, F. W.; OLIVEIRA, A. D.; FONSECA, E. M. B. |
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Título: |
Formações florestais do Estado de Minas Gerais: localização, área, destinaçao e condicões ideais de uso da vegetaçao: viabilidade técnica e econômica de aproveitamento para geracao de energia de biomassa. |
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Ano de publicação: |
2000 |
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Fonte/Imprenta: |
Belo Horizonte: CEMIG: UFLA: FAEPE, 2000. |
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Páginas: |
62 p. |
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ISBN: |
85-87929-05-4 |
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Idioma: |
Português |
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Palavras-Chave: |
Minas Gerais; Uses; Uso. |
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Thesagro: |
Biomassa; Floresta; Vegetação. |
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Thesaurus Nal: |
biomass; forests; vegetation. |
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Categoria do assunto: |
-- |
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Marc: |
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Registro original: |
Embrapa Florestas (CNPF) |
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Biblioteca |
ID |
Origem |
Tipo/Formato |
Classificação |
Cutter |
Registro |
Volume |
Status |
URL |
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| Registros recuperados : 4 | |
| 2. |  | FORERO-PEÑUELA, L. Y.; DESCHAMPS, C.; DE ASSIS, A. L. A.; DE LIMA, L. F.; BIZZO, H.; ROSA, G. M. Caracterización química del aceite esencial de Lippia alba quimiotipo linalol, en el municipio de Pinhais, Paraná, Brasil. In: SIMPÓSIO IBEROAMERICANO DE PLANTAS MEDICINAIS, 5., 2010, Itajaí. Posters... Itajaí: Univali, 2010.| Tipo: Resumo em Anais de Congresso |
| Biblioteca(s): Embrapa Agroindústria de Alimentos. |
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| 3. | | SILVA, J. P. M.; CABACINHA, C. D.; ASSIS, A. L.; MONTEIRO, T. C.; ARAÚJO JÚNIOS, C. A.; MAIA, R. D. Redes neurais artificiais para estimar a densidade básica de madeiras do cerrado. Pesquisa Florestal Brasileira, Colombo, v. 38, e201701656, 2018. 10 p.| Biblioteca(s): Embrapa Florestas. |
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| 4. | | ARAÚJO JÚNIOR, C. A.; SOUZA, P. D. de; ASSIS, A. L. de; CABACINHA, C. D.; LEITE, H. G.; SOARES, C. P. B.; SILVA, A. A. L. da; CASTRO, R. V. O. Artificial neural networks, quantile regression, and linear regression for site index prediction in the presence of outliers. Pesquisa Agropecuária Brasileira, v. 54, e00078, 2019. Título em português: Redes neurais artificiais, regressão quantílica e regressão linear para predição do índice de sítio na presença de ?outliers?.| Biblioteca(s): Embrapa Unidades Centrais. |
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| Registros recuperados : 4 | |
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| Nenhum registro encontrado para a expressão de busca informada. |
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