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Registro Completo |
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Biblioteca(s): |
Embrapa Uva e Vinho. |
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Data corrente: |
17/12/2010 |
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Data da última atualização: |
29/07/2022 |
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Tipo da produção científica: |
Resumo em Anais de Congresso |
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Autoria: |
VANIN, B. S.; MELO, G. W. B. de; SEIBT, T. A.; BASSO, A.; SCANAGATTA, V.; CASALI, A. V. |
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Afiliação: |
BRUNO SCOPEL VANIN, UCS; GEORGE WELLINGTON BASTOS DE MELO, CNPUV; TIAGO ANDRÉ SEIBT, UCS; ALEX BASSO, UERGS; VOLMIR SCANAGATTA, CNPUV; ANGELA VALERIA CASALI, UFRGS. |
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Título: |
Avaliação do crescimento da videira em solos contaminados por cobre. |
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Ano de publicação: |
2010 |
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Fonte/Imprenta: |
In: ENCONTRO DE INICIAÇÃO CIENTÍFICA, 8.; ENCONTRO DE PÓS-GRADUANDOS DA EMBRAPA UVA E VINHO, 4., 2010, Bento Gonçalves. Resumos. Bento Gonçalves: Embrapa Uva e Vinho, 2010. |
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Páginas: |
p. 19. |
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Idioma: |
Português |
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Notas: |
Resumo. |
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Conteúdo: |
Na Serra Gaúcha, maior produtora de uvas do Brasil, a Calda Bordalesa [(CuSO4 5H2 O + Ca(OH)2)] em concentração de 0,1%, é utilizada para tratamentos fitossanitários, ocasionando aumento da concentração de cobre (Cu) no solo. O presente trabalho tem como objetivo avaliar o efeito do cobre no crescimento da videira. |
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Palavras-Chave: |
Anais; CNPUV; IC; Iniciação cientifica. |
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Thesagro: |
Cobre; Contaminação; Crescimento; Nutrição vegetal; Solo; Uva; Viticultura. |
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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/doc/870327/1/Resumos-8IC-2010-19.pdf
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Marc: |
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520 $aNa Serra Gaúcha, maior produtora de uvas do Brasil, a Calda Bordalesa [(CuSO4 5H2 O + Ca(OH)2)] em concentração de 0,1%, é utilizada para tratamentos fitossanitários, ocasionando aumento da concentração de cobre (Cu) no solo. O presente trabalho tem como objetivo avaliar o efeito do cobre no crescimento da videira.
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700 1 $aCASALI, A. V.
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Registro original: |
Embrapa Uva e Vinho (CNPUV) |
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Biblioteca |
ID |
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Tipo/Formato |
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Cutter |
Registro |
Volume |
Status |
URL |
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 | Acesso ao texto completo restrito à biblioteca da Embrapa Instrumentação. Para informações adicionais entre em contato com cnpdia.biblioteca@embrapa.br. |
Registro Completo
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Biblioteca(s): |
Embrapa Instrumentação. |
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Data corrente: |
09/06/2022 |
|
Data da última atualização: |
23/01/2024 |
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Tipo da produção científica: |
Artigo em Anais de Congresso |
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Autoria: |
ALVES, G. M.; CRUVINEL, P. E. |
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Afiliação: |
PAULO ESTEVAO CRUVINEL, CNPDIA. |
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Título: |
Tomographic image reconstruction method using mapreduce in big data environment. |
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Ano de publicação: |
2022 |
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Fonte/Imprenta: |
In: IEEE International Conference on Semantic Computing (ICSC), 16th, Laguna Hills, CA, USA, 2022. |
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Páginas: |
293 - 298 |
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ISBN: |
978-1-6654-3418-8 |
|
ISSN: |
2325-6516 |
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Idioma: |
Inglês |
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Conteúdo: |
In this study, we propose a new tomographic reconstruction method for high-resolution samples based on the MapReduce model. We executed the method in a big data environment with a cluster installed on the Amazon Web Services (AWS) platform. The big data environment framework considered four sets of matrices from a single heterogeneous plexiglass phantom sample, totaling 7,840 matrices (35.63 GB) processed by 12 different frameworks and producing 427.56 GB of processed tomographic data. The proposed method enabled the analysis of large numbers of agricultural samples using X-ray tomography to support management based on precision agriculture paradigms,the decision-making processes of which require an increasing number of analyses. |
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Palavras-Chave: |
Big data; MapReduce; Tomographic image reconstruction. |
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Categoria do assunto: |
-- |
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Marc: |
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520 $aIn this study, we propose a new tomographic reconstruction method for high-resolution samples based on the MapReduce model. We executed the method in a big data environment with a cluster installed on the Amazon Web Services (AWS) platform. The big data environment framework considered four sets of matrices from a single heterogeneous plexiglass phantom sample, totaling 7,840 matrices (35.63 GB) processed by 12 different frameworks and producing 427.56 GB of processed tomographic data. The proposed method enabled the analysis of large numbers of agricultural samples using X-ray tomography to support management based on precision agriculture paradigms,the decision-making processes of which require an increasing number of analyses.
653 $aBig data
653 $aMapReduce
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Registro original: |
Embrapa Instrumentação (CNPDIA) |
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