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Registro Completo |
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Biblioteca(s): |
Embrapa Uva e Vinho. |
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Data corrente: |
21/09/2012 |
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Data da última atualização: |
22/04/2015 |
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Tipo da produção científica: |
Resumo em Anais de Congresso |
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Autoria: |
AGUSTINI, B. C.; SILVA, G. A. da. |
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Afiliação: |
BRUNA CARLA AGUSTINI, UFPR; GILDO ALMEIDA DA SILVA, CNPUV. |
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Título: |
Comparação de resultados de identificação de leveduras utilizando espectrometria de massas MALDI-TOF e biologia molecular. |
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Ano de publicação: |
2012 |
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Fonte/Imprenta: |
In: ENCONTRO DE INICIAÇÃO CIENTÍFICA, 10.; ENCONTRO DE PÓS-GRADUANDOS DA EMBRAPA UVA E VINHO, 6., 2012, Bento Gonçalves. Resumos... Bento Gonçalves: Embrapa Uva e Vinho, 2012. |
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Idioma: |
Português |
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Palavras-Chave: |
Espectometria de massas; Espectrometria de massa; Levedura; Massas MALDI-TOF; Uva madura. |
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Thesagro: |
Biologia molecular; Fruticultura; Identificação; Microbiologia; Uva; Vinho. |
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Categoria do assunto: |
--
A Sistemas de Cultivo |
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URL: |
https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/item/122595/1/AGUSTINI-EICp50-2012.pdf
https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/item/82221/1/AGUSTINI-EICp50-2012.pdf
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Marc: |
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Registro original: |
Embrapa Uva e Vinho (CNPUV) |
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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; Embrapa Soja. |
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Data corrente: |
27/04/2023 |
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Data da última atualização: |
27/04/2023 |
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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: |
MEIR, Y.; BARBEDO, J. G. A.; KEREN, O.; GODOY, C. V.; AMEDI, N.; SHALOM, Y.; GEVA, A. B. |
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Afiliação: |
YONATAN MEIR, INNEREYE LTD.; JAYME GARCIA ARNAL BARBEDO, CNPTIA; OMRI KEREN, INNEREYE LTD.; CLAUDIA VIEIRA GODOY, CNPSO; NOFAR AMEDI, INNEREYE LTD.; YAAR SHALOM, INNEREYE LTD.; AMIR B. GEVA, INNEREYE LTD., BEN GURION UNIVERSITY. |
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Título: |
Using brainwave patterns recorded from plant pathology experts to increase the reliability of ai-based plant disease recognition system. |
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Ano de publicação: |
2023 |
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Fonte/Imprenta: |
Sensors, v. 23, n. 9, 4272, 2023. |
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DOI: |
https://doi.org/10.3390/s23094272 |
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Idioma: |
Inglês |
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Conteúdo: |
This study investigates how the use of electroencephalograms from plant pathology experts can improve the accuracy and robustness of image-based artificial intelligence models dedicated to plant disease recognition. |
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Palavras-Chave: |
Active learning; Aprendizado ativo; Electroencephalogram; Eletroencefalograma; Imagem digital; Inteligência artificial; Labeling; Ondas cerebrais; Patologia de planta. |
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Thesagro: |
Soja. |
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Thesaurus NAL: |
Artificial intelligence; Digital images; Plant diseases and disorders; Plant pathology; Soybeans. |
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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/1153401/1/AP-Using-Brainwave-2023.pdf
https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/doc/1153402/1/Using-Brainwave-Patterns-Recorded-from-Plant-Pathology-Experts-to-Increase-the-Reliability-of-AI-Based-Plant-Disease-Recognition-System.pdf
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Marc: |
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245 $aUsing brainwave patterns recorded from plant pathology experts to increase the reliability of ai-based plant disease recognition system.$h[electronic resource]
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520 $aThis study investigates how the use of electroencephalograms from plant pathology experts can improve the accuracy and robustness of image-based artificial intelligence models dedicated to plant disease recognition.
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Registro original: |
Embrapa Agricultura Digital (CNPTIA) |
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