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Registro Completo |
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Biblioteca(s): |
Embrapa Milho e Sorgo. |
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Data corrente: |
18/01/2017 |
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Data da última atualização: |
19/01/2017 |
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Tipo da produção científica: |
Artigo em Anais de Congresso |
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Autoria: |
AMORIM, F. R. de; COSTA, R. V. da. |
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Afiliação: |
FELIPE ROSA DE AMORIM, UNITINS, Palmas, TO.; RODRIGO VERAS DA COSTA, CNPMS. |
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Título: |
Época de plantio e de colheita e incidência de grãos ardidos e fumonisinas totais em milho. |
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Ano de publicação: |
2016 |
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Fonte/Imprenta: |
In: SEMINÁRIO DE INICIAÇÃO CIENTÍFICA PIBIC/CNPq, 11., 2016, Sete Lagoas. [Trabalhos apresentados]. Sete Lagoas: Embrapa Milho e Sorgo, 2016. |
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Idioma: |
Português |
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Thesagro: |
Doença de planta; Micotoxina; Podridão. |
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Categoria do assunto: |
H Saúde e Patologia |
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URL: |
https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/item/153591/1/Epoca-plantio.pdf
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Marc: |
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Registro original: |
Embrapa Milho e Sorgo (CNPMS) |
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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. |
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Data corrente: |
26/02/2016 |
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Data da última atualização: |
21/01/2020 |
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Tipo da produção científica: |
Artigo em Anais de Congresso |
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Autoria: |
RODRIGUES, L. S.; SINOARA, R. A.; REZENDE, S. O.; MARCACINI, R. M.; MOURA, M. F. |
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Afiliação: |
LUCAS SANTIAGO RODRIGUES, UFMS; ROBERTA AKEMI SINOARA, ICMC-USP; SOLANGE OLIVEIRA REZENDE, ICMC/USP; RICARDO MARCONDES MARCACINI, UFMS; MARIA FERNANDA MOURA, CNPTIA. |
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Título: |
Identificação de Pontos Perceptualmente Importantes (PIP) em séries temporais de tópicos extraídos de dados textuais. |
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Ano de publicação: |
2015 |
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Fonte/Imprenta: |
In: MOSTRA DE ESTAGIÁRIOS E BOLSISTAS DA EMBRAPA INFORMÁTICA AGROPECUÁRIA, 11., 2015, Campinas. Resumos expandidos... Brasília, DF: Embrapa, 2015. |
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Páginas: |
p. 38-44. |
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Idioma: |
Português |
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Conteúdo: |
Neste trabalho é apresentado um módulo computacional denominado PIPC (PIP Classification) que permite identificar Pontos Perceptualmente Importantes (PIP) em séries temporais. O módulo foi desenvolvido para apoiar o projeto Compilação e Recuperação de Informações Técnico-científicas e Indução ao Conhecimento (CRITIC@), permitindo identificar os pontos relevantes da evolução temporal de um tópico extraído dos textos, identificar documentos textuais que possam auxiliar a interpretar tais pontos, bem como classificar a formação de próximos PIPs nas séries temporais. Foram realizados testes do módulo a partir de notícias sobre produção de milho no Brasil, e os resultados preliminares de avaliação do módulo são promissores. |
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Palavras-Chave: |
Classificação; Extração de tópicos; Séries temporais. |
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Thesaurus NAL: |
Time series analysis. |
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Categoria do assunto: |
X Pesquisa, Tecnologia e Engenharia |
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URL: |
https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/item/140179/1/020-15.pdf
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Marc: |
LEADER 01550nam a2200217 a 4500
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100 1 $aRODRIGUES, L. S.
245 $aIdentificação de Pontos Perceptualmente Importantes (PIP) em séries temporais de tópicos extraídos de dados textuais.$h[electronic resource]
260 $aIn: MOSTRA DE ESTAGIÁRIOS E BOLSISTAS DA EMBRAPA INFORMÁTICA AGROPECUÁRIA, 11., 2015, Campinas. Resumos expandidos... Brasília, DF: Embrapa$c2015
300 $ap. 38-44.
520 $aNeste trabalho é apresentado um módulo computacional denominado PIPC (PIP Classification) que permite identificar Pontos Perceptualmente Importantes (PIP) em séries temporais. O módulo foi desenvolvido para apoiar o projeto Compilação e Recuperação de Informações Técnico-científicas e Indução ao Conhecimento (CRITIC@), permitindo identificar os pontos relevantes da evolução temporal de um tópico extraído dos textos, identificar documentos textuais que possam auxiliar a interpretar tais pontos, bem como classificar a formação de próximos PIPs nas séries temporais. Foram realizados testes do módulo a partir de notícias sobre produção de milho no Brasil, e os resultados preliminares de avaliação do módulo são promissores.
650 $aTime series analysis
653 $aClassificação
653 $aExtração de tópicos
653 $aSéries temporais
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Registro original: |
Embrapa Agricultura Digital (CNPTIA) |
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