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1.Imagem marcado/desmarcadoFISS, R. E.; FERREIRA, A. P. L.; PEREZ, N. B. Análise de consultas SQL e CYPHER em dados de produção agrícola. In: CONFERÊNCIAS IADIS IBERO-AMERICANAS WWW/INTERNET E COMPUTAÇÃO APLICADA, 2020. Atas... [S.l.]: IADIS, 2020. p. 212-216. Evento virtual.

Biblioteca(s): Embrapa Pecuária Sul.

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2.Imagem marcado/desmarcadoFERREIRA, J. S. de A.; FERREIRA, A. P. L.; PEREZ, N. B. A hidden Markov chain approach to crop yield forecasting. International Journal on Computer Science and Information Systems, v. 15, n. 2, p. 148-160, 2020.

Biblioteca(s): Embrapa Pecuária Sul.

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3.Imagem marcado/desmarcadoGASPARONI, W.; FERREIRA, A. P. L.; GENRO, T. C. M.; SILVEIRA, M. C. T. da. H-Pasture: uma aplicação móvel para estimativa da disponibilidade de forragem e ajuste de carga em pastagens sob lotação contínua ou rotativa. In: CONGRESSO BRASILEIRO DE AGROINFORMÁTICA, 13., 2021, Bagé. Anais... Bagé: Universidade Federal do Pampa, 2021. p. 154-163. SBIAGRO 2021.

Biblioteca(s): Embrapa Pecuária Sul.

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4.Imagem marcado/desmarcadoFERREIRA. A. P. L.; ROCHA, A. S. da; TRINDADE, J. P. P. Algoritmos evolutivos no projeto de irrigação de lavouras de arroz. In: CONGRESSO BRASILEIRO DE AGROINFORMÁTICA, 10., 2015, Ponta Grossa. Uso de VANTs e sensores para avanços no agronegócio: anais. Ponta Grossa: Universidade Estadual de Ponta Grossa, 2015. Não paginado. SBIAgro.

Biblioteca(s): Embrapa Pecuária Sul.

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5.Imagem marcado/desmarcadoCAMARGO, M. da S.; FERREIRA, A. P. L.; PEREZ, N. B. Avaliação do bem-estar animal no transporte de gado de corte. In: CONGRESSO BRASILEIRO DE AGROINFORMÁTICA, 11., 2017, Campinas. Ciência de dados na era da agricultura digital: anais. Campinas, Editora da Unicamp: Embrapa Informática Agropecuária, 2017. p. 383. SBIAGRO.

Biblioteca(s): Embrapa Pecuária Sul.

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6.Imagem marcado/desmarcadoFERREIRA, J. S. A.; FERREIRA, A. P. L.; PEREZ, N. B. Modelo para predição de resultados de colheitas com base em modelos ocultos de Markov. In: CONFERÊNCIAS IADIS IBERO-AMERICANAS WWW/INTERNET E COMPUTAÇÃO APLICADA, 2020. Atas... [S.l.]: IADIS, 2020. p. 149-156. Evento virtual.

Biblioteca(s): Embrapa Pecuária Sul.

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7.Imagem marcado/desmarcadoSILVA, F. L. da; FERREIRA, A. P. L.; LAMPERT, V. do N. Extensão de API e construção de aplicativo para estimativa da pegada de carbono na pecuária de corte. In: SIMPÓSIO DE INICIAÇÃO CIENTÍFICA DA EMBRAPA PECUÁRIA SUL, 10., 2020, Bagé. Resumos... Bagé: Embrapa Pecuária Sul, 2020. p. 20. (Embrapa Pecuária Sul. Eventos técnicos & científicos, 3). Fernando Flores Cardoso, editor técnico.

Biblioteca(s): Embrapa Pecuária Sul.

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8.Imagem marcado/desmarcadoFERNANDES, M. do C. de A.; FERREIRA, A. P. L.; MARTINS, A. Influência de fungicidas no controle da antracnose do jiloeiro. Niteroi: PESAGRO-EEItaguai, 1995. 4 p. (PESAGRO-RIO-EEItaguai. Comunicado técnico, 230).

Biblioteca(s): Embrapa Agrobiologia; Embrapa Agropecuária Oeste; Embrapa Amapá; Embrapa Amazônia Ocidental; Embrapa Hortaliças; Embrapa Tabuleiros Costeiros.

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9.Imagem marcado/desmarcadoFERNANDES, M. C. de A.; FERREIRA, A. P. L.; MARTINS, A. Influencia de fungicidas no controle da Antrocnose do jiloeiro. Niteroi: EMBRAPA-PESAGRO-Rio, 1995. 4p. EMBRAPA-PESAGRO-Rio. Comunicado Tecnico, 230.

Biblioteca(s): Embrapa Agroindústria Tropical.

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10.Imagem marcado/desmarcadoROSSO, E. D. da S.; CARVALHO, H. G. de; YOKOO, M. J. I.; FERREIRA, A. P. L. Algoritmo para minimização da endogamia e maximização de índice econômico em sistemas de acasalamento. In: SIMPÓSIO DE INICIAÇÃO CIENTÍFICA DA EMBRAPA PECUÁRIA SUL, 12., 2022, Bagé, RS. Resumos... Bagé: Embrapa Pecuária Sul, 2022. p. 11. Ana Cristina Mazzocato, editora técnica.

Biblioteca(s): Embrapa Pecuária Sul.

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11.Imagem marcado/desmarcadoCOSTA, J. A. S.; NUNES, T. S.; FERREIRA, A. P. L.; STRADMANN, M. T. S.; QUEIROZ, L. P. de. Leguminosas forrageiras da caatinga: espécies importantes para as comunidades rurais do sertão da Bahia. Feira de Santana: Universidae estadual de Feira de Santana: SASOP, 2002. 116 p. il.

Biblioteca(s): Embrapa Recursos Genéticos e Biotecnologia.

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12.Imagem marcado/desmarcadoCOSTA, J. A. S.; NUNES, T. S.; FERREIRA, A. P. L.; STRADMANN, M. T. S.; QUEIROZ, L. P. de. Leguminosas forrageiras da Caatinga: espécies importantes para as comunidades rurais do sertão da Bahia. [Feira de Santana]: Universidade Estadual de Feira de Santana; [Salvador]: Serviços de Assessoria a Organizações Populares Rurais, 2002. 116 p.

Biblioteca(s): Embrapa Florestas; Embrapa Meio-Norte.

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13.Imagem marcado/desmarcadoCOSTA, J. A. S.; NUNES, T. S.; FERREIRA, A. P. L.; STRANDMANN, M. T. S.; QUEIROZ, L. P. de. Leguminosas forrageiras da caatinga: espécies importantes para as comunidades rurais do Sertão da Bahia. Feira de Santana: Universidade Estadual de Feira de Santana; SASOP, 2002. 116 p. il. color.

Biblioteca(s): Embrapa Semiárido.

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14.Imagem marcado/desmarcadoDRUCKER, D. P.; CRUZ, S. M. S. da; TELLES, M. A.; FERREIRA, A. P. L.; CORRÊA, F. E.; BERTIN, P. R. B.; MARASSI, L.; AQUINO, K.; BEZERRA, G.; CRUZ, P. V.; SOARES, F. M. Desdobramentos da implementacão da Rede GO FAIR Agro Brasil no biênio 2021-2023. In: CONGRESSO BRASILEIRO DE AGROINFORMÁTICA, 14., 2023, Natal. Anais [...]. Porto Alegre: Sociedade Brasileira de Computação, 2023. p. 286-293. SBIAgro 2023.

Biblioteca(s): Embrapa Agricultura Digital; Embrapa Agroenergia; Embrapa Unidades Centrais.

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15.Imagem marcado/desmarcadoTRINDADE, J. P. P.; VOLK, L. B. da S.; ROCHA, D. S. da; QUADROS, F. L. F. de; PINHO, L. B. de; CAMARGO, S. da S.; FERREIRA, A. P. L.; COELHO, A. A. Dinâmica dos campos da Campanha, fronteira Oeste e Missões do Rio Grande do Sul. In: CONGRESSO BRASILEIRO DE ZOOTECNIA, 26., 2016, Santa Maria. Cinquenta anos de zootecnia no Brasil: anais. Santa Maria: Sociedade Brasileira de Zootecnia, 2016. Zootec. Autor publicado como Danilo da Serra Rocha.

Biblioteca(s): Embrapa Pecuária Sul.

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16.Imagem marcado/desmarcadoSOARES, F. M.; BERGIER, I.; CORADINI, M. C.; FERREIRA, A. P. L.; TELLES, M. A.; MACULAN, B. C. M. dos S.; ALENCAR, M. de C. F.; SIMAO, V. P. M.; ALMEIDA, B. T. de; DRUCKER, D. P.; VIEIRA, M. dos S. M.; CRUZ, S. M. S. da. Unveiling knowledge organization systems' artifacts for digital agriculture with lexical network analysis. In: INTERNATIONAL WORKSHOP ON CONCEPTUAL MODELING FOR LIFE SCIENCES, 4.; WORKSHOP ON CONCEPTUAL MODELING, ONTOLOGIES AND (META)DATA MANAGEMENT FOR FINDABLE, ACCESSIBLE, INTEROPERABLE AND REUSABLE (FAIR) DATA, 3.; INTERNATIONAL WORKSHOP ON EMPIRICAL METHODS IN CONCEPTUAL MODELING, 6.; INTERNATIONAL WORKSHOP ON DIGITAL JUSTICE, DIGITAL LAW AND CONCEPTUAL MODELING, 2.; INTERNATIONAL WORKSHOP ON ONTOLOGIES AND CONCEPTUAL MODELING. 9.; INTERNATIONAL WORKSHOP ON QUALITY AND MEASUREMENT OF MODEL-DRIVEN SOFTWARE DEVELOPMENT, 4.; WORKSHOP ON CONTROLLED VOCABULARIES AND DATA PLATFORMS FOR SMART FOOD SYSTEMS, 1., 2023, Lisbon. Advances in conceptual modeling: proceedings. Cham: Springer, 2023. p. 299-311. (Lecture notes in computer science, 14319). Editors: Tiago Prince Sales, João Araújo, José Borbinha, Giancarlo Guizzardi. ER 2023 Workshops.

Biblioteca(s): Embrapa Agricultura Digital; Embrapa Territorial; Embrapa Unidades Centrais.

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Registro Completo

Biblioteca(s):  Embrapa Pecuária Sul.
Data corrente:  03/02/2021
Data da última atualização:  03/02/2021
Tipo da produção científica:  Artigo em Periódico Indexado
Autoria:  FERREIRA, J. S. de A.; FERREIRA, A. P. L.; PEREZ, N. B.
Afiliação:  Jean Samarone de Almeida Ferreira, UNIPAMPA; Ana Paula Lüdtke Ferreira, UNIPAMPA; NAYLOR BASTIANI PEREZ, CPPSUL.
Título:  A hidden Markov chain approach to crop yield forecasting.
Ano de publicação:  2020
Fonte/Imprenta:  International Journal on Computer Science and Information Systems, v. 15, n. 2, p. 148-160, 2020.
ISSN:  1646-3692
Idioma:  Inglês
Conteúdo:  Prediction of harvest yield is an important and challenging problem. Attempts to solve this problem rely usually rely on regression techniques highly dependent on local factors. This paper presents a hidden Markov model approach for forecasting weight production. The model can deal with any culture or provided data. Results show that the model can capture both spatial and temporal harvest variability. Model analysis can help determine causes of variability, differently from regression or more straightforward Markov chain approaches. The resulting structure can benefit from statistical techniques for model tuning and model fitting.
Palavras-Chave:  Cadeia de Markov.
Thesagro:  Agricultura de Precisão; Colheita.
Categoria do assunto:  --
Marc:  Mostrar Marc Completo
Registro original:  Embrapa Pecuária Sul (CPPSUL)
Biblioteca ID Origem Tipo/Formato Classificação Cutter Registro Volume Status
CPPSUL14785 - 1UPCAP - DD
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