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Registros recuperados : 23 | |
11. | | EICHELBERGER, L.; MAIA, M. de S.; PESKE, S. T.; MORAES, D. M. de. Efeito do retardamento da secagem na qualidade fisiológica de sementes armazenadas de azevém anual. Pesquisa Agropecuária Brasileira, Brasília, DF, v. 38, n. 5, p. 643-650, maio 2003 Título em inglês: Drying delay effect on physiological quality of stored annual ryegrass seeds. Biblioteca(s): Embrapa Unidades Centrais. |
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13. | | EICHELBERGER, L.; MAIA, M. de S.; PESKE, S. T.; MORAES, D. M. de. Composição química de sementes de azevém em resposta ao retardamento da secagem e ao armazenamento. Pesquisa Agropecuária Brasileira, Brasília, DF, v. 37, n. 5, p. 693-702, maio 2002 Título em inglês: Chemical composition of ryegrass seeds in response to drying delay and storage. Biblioteca(s): Embrapa Unidades Centrais. |
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14. | | MORAES, C. L.; MARINI, P.; FERNANDO, J. A.; MORAES, D. M. de; CASTRO, L. A. S. de; LOPES, N. F. Alterações fi siológicas e ultraestruturais de plântulas de tomate induzidas por chumbo. Iheringia Série Botânica, Porto Alegre, v. 69, n. 2, p. 313-322, dez. 2014. Biblioteca(s): Embrapa Clima Temperado. |
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15. | | ABREU, C. M.; MENDES, C. R.; MORAES, D. M. de; LIMA, M. da G. de S.; LOPES, N. F. Efeito do ácido acético da qualidade fisiológica de sementes de cenoura (Daucus carota L.). Informativo Abrates, Londrina, v. 13, n. 3, p. 115, set. 2003. Trabalho apresentado no 13º Congresso Brasileiro de Sementes, 2003, Londrina. Resumo. Biblioteca(s): Embrapa Hortaliças. |
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16. | | CORRÊA, N. S.; LARRÉ, C. F.; MORAES, C. L.; TONEL, F. R.; SILVA, G. M. da; MORAES, D. M. de. Efeito do Imazetapir sobre a germinação e crescimento inicial de trevo vermelho. In: JORNADA DE PÓS-GRADUAÇÃO E PESQUISA, 12.; MOSTRA DE INICIAÇÃO CIENTÍFICA, 12.; MOSTRA DE INICIAÇÃO CIENTÍFICA JÚNIOR, 10.; MOSTRA INTERNACIONAL DE FOTOGRAFIA, 2., 2014, Bagé. Anais... Bagé: Ediurcamp, 2014. 1 CD-ROM. CONGREGA. Biblioteca(s): Embrapa Pecuária Sul. |
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17. | | MELLO, R. M. de; GALINA, S.; SOUZA, J. A. de; ABREU, C. M.; MORAES, D. M. de. Comportamento de sementes de tomateiro (Lycopersicon esculentum Mill.) submetidas ao nitrito de sódio. Informativo Abrates, Londrina, v. 13, n. 3, p. 116, set. 2003. Trabalho apresentado no 13º Congresso Brasileiro de Sementes, 2003, Londrina. Resumo. Biblioteca(s): Embrapa Hortaliças. |
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18. | | ROSENTHAL, M. D.; ABREU, C. M.; MELO, P. T. B. S.; JAOB JÚNIOR, E. A.; CHRIST, R. da S.; MORAES, D. M. de. Ácido giberélico e condicionamento fisiológico de sementes de milho doce, cultivar Super Doce Aruba (Zea mays L.). Revista Brasileira de Agrociência, Pelotas, v. 9, n. 4, p. 425-429, out./dez. 2003. Biblioteca(s): Embrapa Hortaliças. |
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19. | | KUNDE, R. J.; SILVA, B. E. P.; SARTO, M. T.; CASTRO, L. A. S. de; DUTRA, L. F.; MORAES, D. M. de. Potencial de uso do extrato de tagetes erecta no cultivo in vitro de batata-doce. In: CONGRESSO DE INICIAÇÃO CIENTÍFICA, 27.; ENCONTRO DE PÓS-GRADUAÇÃO UFPEL, 20.; SEMANA INTEGRADA DE ENSINO, PESQUISA E EXTENSÃO, 4., 2018, Pelotas. Anais... Pelotas: UFPel, 2018. Biblioteca(s): Embrapa Clima Temperado. |
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20. | | KRÜGER, F. de O.; MORAES, D. M. de; FRANCO, D. F.; COSTA, C. J.; VAZ, C. F.; RIBEIRO, P. R. G. Respiratory activity of rice seeds stored for 10 years at different temperatures. Journal of Food, Agriculture & Environment v. 12, n. 3/4, p. 175-178, 2014. Biblioteca(s): Embrapa Clima Temperado. |
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Registros recuperados : 23 | |
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| Acesso ao texto completo restrito à biblioteca da Embrapa Cerrados. Para informações adicionais entre em contato com cpac.biblioteca@embrapa.br. |
Registro Completo
Biblioteca(s): |
Embrapa Cerrados. |
Data corrente: |
13/11/2001 |
Data da última atualização: |
13/11/2001 |
Autoria: |
PRADO, H. A. do. |
Título: |
Orpheo: uma estrutura de trabalho para integracao dos paradigmas de aprendizado supervisionado e nao-supervisionado. |
Ano de publicação: |
2001 |
Fonte/Imprenta: |
Porto Alegre: UFRGS, 2001. |
Páginas: |
150p. |
Idioma: |
Português |
Notas: |
Tese Doutorado. |
Conteúdo: |
Esta tese apresenta contribuicoes ao processo de Descoberta de Conhecimento em Bases de Dados(DCBD). DCBD pode ser entendido como um conjunto de tecnicas automatizadas - ou semi-automatizadas - otimizadas para extrair conhecimento a partir de grandes bases de dados. Assim, o ja, de longa data, praticado processo de descoberta de conhecimento passa a contar com aprimoramentos que tornam mais facil de ser realizado. A partir dessa visao , bem conhecidos algortimos de Estatistica e de Aprendizado de Maquina passam a funcionar com desempenho aceitavel sobre bases de dados cada vez maiores. Da mesma forma , tarefas como coleta, limpeza e transformacao de dados e selecao de atributos, parametros e modelos recebem um suporte que facilita cada vez mais a sua execucao. a contribuicao principal deta tese consiste na aplicacao dessa visao para a otimizacao da descoberta de conhecimento a partir de dados nao-classificados. Adicionalmente sao apresentadas algumas contribuicoes sobre o Modelo Neural Combinatorio (MNC), um sistema hibrido neurossimbolico para classificacao que elegemos como foco de trabalho. Quanto a principal contribuicao, percebeu-se que a descoberta de conhecimento a partir de dados nao-classificados, em geral, e dividida em dois subprocessos: identificacao de agrupamentos (aprendizado nao-supervisionado) seguida de classificacao (aprendizado supervisionado). Esses subprocessos correspondem as tarefas de rotulagem ds itens de dados e obtencao das correlacoes entre os atributos da entrada e os rotulos. Nao encontramos outra razao para que haja essa separacao que as limitacoes inerentes aos algoritmos especificos. Uma dessas limitacoes, por exemplo, e a necessidade de iteracao de muitos deles buscando a convergencia para um determinado modelo. Isto obriga a que o algoritmo realize varias leituras da base de dados, o que, para Mineracao de Dados, e proibitivo. A partir dos avancos em DCBD, particulamente com o desenvolvimento de algoritmos de aprendizado que realizam sua tarefa em apenas uma leitura dos dados, fica evidente a possibilidade de se reduzir o numero de acessos na realizacao do processo completo. Nossa contribuicao, nesse caso, se materializa na proposta de uma estrutura de trabalho para integracao dos dois paradigmase a implantacao de um prototipo dessa estrutura utilizando-se os algoritmos de aprendizado ART1, para identificacao de agrupamentos, e MNC, para a tarefa de classificacao . E tambem apresentada uma aplicacao no mapeamento de areas homigeneas de plantio trigo no Brasil, de 1975 a 1999. Com reacors a contribuicoes sobreo MNC sao apresentados: (a) uma variante do algoritmo de treinamento que permite uma reducao significatica do tamanho do modelo apos o aprendizado; (b) um estudo sobre a reducao da complexibilidade do modelo com o uso de maquinas de comite; (c) uma tecnica, usando o metodo do envoltorio, para poda controlada do modelo final e (d) uma abordagem para tratamento de inconsistencias e perda de conhecimento que podem ocorrer na construcao do modelo. MenosEsta tese apresenta contribuicoes ao processo de Descoberta de Conhecimento em Bases de Dados(DCBD). DCBD pode ser entendido como um conjunto de tecnicas automatizadas - ou semi-automatizadas - otimizadas para extrair conhecimento a partir de grandes bases de dados. Assim, o ja, de longa data, praticado processo de descoberta de conhecimento passa a contar com aprimoramentos que tornam mais facil de ser realizado. A partir dessa visao , bem conhecidos algortimos de Estatistica e de Aprendizado de Maquina passam a funcionar com desempenho aceitavel sobre bases de dados cada vez maiores. Da mesma forma , tarefas como coleta, limpeza e transformacao de dados e selecao de atributos, parametros e modelos recebem um suporte que facilita cada vez mais a sua execucao. a contribuicao principal deta tese consiste na aplicacao dessa visao para a otimizacao da descoberta de conhecimento a partir de dados nao-classificados. Adicionalmente sao apresentadas algumas contribuicoes sobre o Modelo Neural Combinatorio (MNC), um sistema hibrido neurossimbolico para classificacao que elegemos como foco de trabalho. Quanto a principal contribuicao, percebeu-se que a descoberta de conhecimento a partir de dados nao-classificados, em geral, e dividida em dois subprocessos: identificacao de agrupamentos (aprendizado nao-supervisionado) seguida de classificacao (aprendizado supervisionado). Esses subprocessos correspondem as tarefas de rotulagem ds itens de dados e obtencao das correlacoes entre os a... Mostrar Tudo |
Palavras-Chave: |
Computacao; Computer applications; Inteligencia artificial. |
Categoria do assunto: |
-- |
Marc: |
LEADER 03545nam a2200169 a 4500 001 1558129 005 2001-11-13 008 2001 bl uuuu m 00u1 u #d 100 1 $aPRADO, H. A. do 245 $aOrpheo$buma estrutura de trabalho para integracao dos paradigmas de aprendizado supervisionado e nao-supervisionado. 260 $aPorto Alegre: UFRGS$c2001 300 $a150p. 500 $aTese Doutorado. 520 $aEsta tese apresenta contribuicoes ao processo de Descoberta de Conhecimento em Bases de Dados(DCBD). DCBD pode ser entendido como um conjunto de tecnicas automatizadas - ou semi-automatizadas - otimizadas para extrair conhecimento a partir de grandes bases de dados. Assim, o ja, de longa data, praticado processo de descoberta de conhecimento passa a contar com aprimoramentos que tornam mais facil de ser realizado. A partir dessa visao , bem conhecidos algortimos de Estatistica e de Aprendizado de Maquina passam a funcionar com desempenho aceitavel sobre bases de dados cada vez maiores. Da mesma forma , tarefas como coleta, limpeza e transformacao de dados e selecao de atributos, parametros e modelos recebem um suporte que facilita cada vez mais a sua execucao. a contribuicao principal deta tese consiste na aplicacao dessa visao para a otimizacao da descoberta de conhecimento a partir de dados nao-classificados. Adicionalmente sao apresentadas algumas contribuicoes sobre o Modelo Neural Combinatorio (MNC), um sistema hibrido neurossimbolico para classificacao que elegemos como foco de trabalho. Quanto a principal contribuicao, percebeu-se que a descoberta de conhecimento a partir de dados nao-classificados, em geral, e dividida em dois subprocessos: identificacao de agrupamentos (aprendizado nao-supervisionado) seguida de classificacao (aprendizado supervisionado). Esses subprocessos correspondem as tarefas de rotulagem ds itens de dados e obtencao das correlacoes entre os atributos da entrada e os rotulos. Nao encontramos outra razao para que haja essa separacao que as limitacoes inerentes aos algoritmos especificos. Uma dessas limitacoes, por exemplo, e a necessidade de iteracao de muitos deles buscando a convergencia para um determinado modelo. Isto obriga a que o algoritmo realize varias leituras da base de dados, o que, para Mineracao de Dados, e proibitivo. A partir dos avancos em DCBD, particulamente com o desenvolvimento de algoritmos de aprendizado que realizam sua tarefa em apenas uma leitura dos dados, fica evidente a possibilidade de se reduzir o numero de acessos na realizacao do processo completo. Nossa contribuicao, nesse caso, se materializa na proposta de uma estrutura de trabalho para integracao dos dois paradigmase a implantacao de um prototipo dessa estrutura utilizando-se os algoritmos de aprendizado ART1, para identificacao de agrupamentos, e MNC, para a tarefa de classificacao . E tambem apresentada uma aplicacao no mapeamento de areas homigeneas de plantio trigo no Brasil, de 1975 a 1999. Com reacors a contribuicoes sobreo MNC sao apresentados: (a) uma variante do algoritmo de treinamento que permite uma reducao significatica do tamanho do modelo apos o aprendizado; (b) um estudo sobre a reducao da complexibilidade do modelo com o uso de maquinas de comite; (c) uma tecnica, usando o metodo do envoltorio, para poda controlada do modelo final e (d) uma abordagem para tratamento de inconsistencias e perda de conhecimento que podem ocorrer na construcao do modelo. 653 $aComputacao 653 $aComputer applications 653 $aInteligencia artificial
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