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Registro Completo |
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Biblioteca(s): |
Embrapa Soja. |
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Data corrente: |
26/06/2020 |
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Data da última atualização: |
17/12/2020 |
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Tipo da produção científica: |
Artigo em Periódico Indexado |
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Autoria: |
BONINI NETO, A.; BONINI, C. S. B.; REIS, A. R.; PIAZENTIN, J. C.; COLETTA, L. F. S.; PUTTI, F. F.; HEINRICHS, R.; MOREIRA, A. |
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Afiliação: |
A. Bonini Neto, Universidade Estadual de São Paulo, Tupã, SP.; C. S. B. Bonini, Universidade Estadual de São Paulo, Dracena, SP.; A. R. Reis, Universidade Estadual de São Paulo, Tupã, SP.; J. C. Piazentin, Universidade Estadual de São Paulo, Botucatu, SP.; L. F. S. Coletta, Universidade Estadual de São Paulo, Tupã, SP.; F. F. Putti, Universidade Estadual de São Paulo, Tupã, SP.; R. Heinrichs, Universidade Estadual de São Paulo, Dracena, SP.; ADONIS MOREIRA, CNPSO. |
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Título: |
Automatic Recovery Estimation of Degraded Soils by Artificial Neural Networks in Function of Chemical and Physical Attributes in Brazilian Savannah Soil. |
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Ano de publicação: |
2019 |
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Fonte/Imprenta: |
Communications in soil science and plant analysis, v. 50, n. 14, p. 1785-1798, 2019. |
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DOI: |
10.1080/00103624.2019.1635144 |
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Idioma: |
Inglês |
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Palavras-Chave: |
Degraded soils; Inteligência artificial; Ranking; Solos degradados. |
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Thesagro: |
Física do Solo; Química do Solo. |
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Thesaurus Nal: |
Artificial intelligence; Soil chemistry; Soil physics. |
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Categoria do assunto: |
F Plantas e Produtos de Origem Vegetal |
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Marc: |
null
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Registro original: |
Embrapa Soja (CNPSO) |
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Biblioteca |
ID |
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