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Registro Completo |
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Biblioteca(s): |
Embrapa Arroz e Feijão; Embrapa Florestas. |
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Data corrente: |
08/12/2004 |
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Data da última atualização: |
26/01/2016 |
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Autoria: |
BARBOSA, M. H. P.; RESENDE, M. D. V. de; PETERNELLI, L. A.; BRESSIANI, J. A.; SILVEIRA, L. C. I. da; SILVA, F. L. da; FIGUEIREDO, I. C. R. de. |
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Afiliação: |
Pesquisador da Embrapa Florestas: Marcos Deon Vilela de Resende. |
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Título: |
Use of REML/BLUP for the selection of sugarcane families specialized in biomass production. |
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Ano de publicação: |
2004 |
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Fonte/Imprenta: |
Crop Breeding and Applied Biotechnology, Viçosa, MG, v. 4, n. 2, p. 218-226, jun. 2004. |
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Idioma: |
Inglês |
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Conteúdo: |
Cento e quatorze famílias de irmãos germanos foram avaliados em dois locais em Minas Gerais por meio de experimentos em blocos aumentados. A análise dos dados foi feita pelo método REML/BLUP. Observou-se baixa variabilidade genética entre famílias, baixa variância de dominância e ausência da interação famílias por locais. Os componentes de médias estimados via BLUP possibilitaram a seleção de famílias e de genitores superiores. O emprego do delineamento em blocos aumentado sem repetição em experimentos de seleção de famílias não se mostrou adequado em virtude das baixas estimativas de acurácia seletiva e herdabilidade ao nível de médias de família. Adotar outros delineamentos que empreguem maior número de repetições é desejável para incrementar a eficiência da seleção de famílias para esta população. Com o grande número de famílias e uso do procedimento REML/BLUP, o emprego ou não de tratamentos comuns no delineamento de blocos aumentados não alterou os parâmetros genéticos estimados. |
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Palavras-Chave: |
Cana-de-açúcar; Componentes de variância; Modelo misto; REML/BLUP; Saccharum spp; Seleção de pais. |
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Thesagro: |
Biomassa; Família; Seleção. |
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Thesaurus Nal: |
Saccharum. |
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Categoria do assunto: |
-- |
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URL: |
https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/item/38358/1/sp5008.pdf
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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 |
Voltar
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Registro Completo
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Biblioteca(s): |
Embrapa Pecuária Sul. |
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Data corrente: |
18/12/2020 |
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Data da última atualização: |
22/12/2020 |
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Tipo da produção científica: |
Artigo em Anais de Congresso |
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Autoria: |
FREITAS, D. S. de; CAMARGO, S. da S.; COMIN, H. B.; DOMINGUES, R.; GASPAR, E. B.; CARDOSO, F. F. |
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Afiliação: |
Dhyonatan Santos de Freitas, UNIPAMPA; Sandro da Silva Camargo, UNIPAMPA; Helena Brocardo Comin, UNIPAMPA; ROBERT DOMINGUES, CPPSUL; EMANUELLE BALDO GASPAR, CPPSUL; FERNANDO FLORES CARDOSO, CPPSUL. |
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Título: |
Diagnostico automático de ceratoconjuntivite infecciosa bovina por meio de imagens termográficas e deep learning. |
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Ano de publicação: |
2020 |
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Fonte/Imprenta: |
In: CONGRESSO BRASILEIRO DE AGROINFORMÁTICA, 12., 2019, Indaiatuba. Anais... Ponta Grossa: SBIAGRO, 2019. |
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Páginas: |
p. 172-174. |
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Idioma: |
Português |
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Notas: |
Organizadores: Maria Fernanda Moura, Jayme Garcia Arnal Barbedo, Alaine Margarete Guimarães, Valter Castelhano de Oliveira. SBIAgro 2019. |
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Conteúdo: |
A Ceratoconjuntivite Infecciosa Bovina (CIB) e a doença ocular com maior incidência em bovinos no mundo, causando perdas no rebanho e prejuízos ao produtor. Atualmente, o diagnostico para CIB e realizado por meio da avaliação dos sinais clínicos por um especialista e confirmados por exames laboratoriais, o que geralmente e uma tarefa custosa. Nesse sentido, e notória a necessidade em aprimorar as formas de diagnostico da doença. Neste trabalho, e discutido o uso de Redes Neurais Convolucionais (RNC) para diagnostico automático da CIB. A abordagem proposta foi treinada e testada em uma base de imagens termográficas da região ocular bovina de animais sadios e experimentalmente infectados. Foram desenvolvidos seis modelos de RNC com arquiteturas distintas e avaliados utilizando validação cruzada. Os melhores resultados indicam que as RNCs são capazes de identificar os sinais clínicos da CIB em imagens termográficas com uma acurácia próxima a 87%. |
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Thesagro: |
Bovino; Conjuntivite; Doença Animal; Olho. |
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Categoria do assunto: |
-- |
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URL: |
https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/item/219448/1/Freitas-et-al-sibiagro.pdf
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Marc: |
LEADER 01866nam a2200241 a 4500
001 2128432
005 2020-12-22
008 2020 bl uuuu u00u1 u #d
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245 $aDiagnostico automático de ceratoconjuntivite infecciosa bovina por meio de imagens termográficas e deep learning.$h[electronic resource]
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500 $aOrganizadores: Maria Fernanda Moura, Jayme Garcia Arnal Barbedo, Alaine Margarete Guimarães, Valter Castelhano de Oliveira. SBIAgro 2019.
520 $aA Ceratoconjuntivite Infecciosa Bovina (CIB) e a doença ocular com maior incidência em bovinos no mundo, causando perdas no rebanho e prejuízos ao produtor. Atualmente, o diagnostico para CIB e realizado por meio da avaliação dos sinais clínicos por um especialista e confirmados por exames laboratoriais, o que geralmente e uma tarefa custosa. Nesse sentido, e notória a necessidade em aprimorar as formas de diagnostico da doença. Neste trabalho, e discutido o uso de Redes Neurais Convolucionais (RNC) para diagnostico automático da CIB. A abordagem proposta foi treinada e testada em uma base de imagens termográficas da região ocular bovina de animais sadios e experimentalmente infectados. Foram desenvolvidos seis modelos de RNC com arquiteturas distintas e avaliados utilizando validação cruzada. Os melhores resultados indicam que as RNCs são capazes de identificar os sinais clínicos da CIB em imagens termográficas com uma acurácia próxima a 87%.
650 $aBovino
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700 1 $aCAMARGO, S. da S.
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Registro original: |
Embrapa Pecuária Sul (CPPSUL) |
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