Data/hora: 09/06/2024 09:56:36

Biblioteca(s): 	Embrapa Agricultura Digital; Embrapa Soja.	
Data corrente: 	27/04/2023	
Data da última atualização: 	27/04/2023	
Autoria: 	MEIR, Y.; BARBEDO, J. G. A.; KEREN, O.; GODOY, C. V.; AMEDI, N.; SHALOM, Y.; GEVA, A. B.	
Afiliação: 	YONATAN MEIR, INNEREYE LTD.; JAYME GARCIA ARNAL BARBEDO, CNPTIA; OMRI KEREN, INNEREYE LTD.; CLAUDIA VIEIRA GODOY, CNPSO; NOFAR AMEDI, INNEREYE LTD.; YAAR SHALOM, INNEREYE LTD.; AMIR B. GEVA, INNEREYE LTD., BEN GURION UNIVERSITY.	
Título: 	Using brainwave patterns recorded from plant pathology experts to increase the reliability of ai-based plant disease recognition system.	
Ano de publicação: 	2023	
Fonte/Imprenta: 	Sensors, v. 23, n. 9, 4272, 2023.	
DOI: 	https://doi.org/10.3390/s23094272	
Idioma: 	Inglês	
Conteúdo: 	This study investigates how the use of electroencephalograms from plant pathology experts can improve the accuracy and robustness of image-based artificial intelligence models dedicated to plant disease recognition.	
Palavras-Chave: 	Active learning; Aprendizado ativo; Electroencephalogram; Eletroencefalograma; Imagem digital; Inteligência artificial; Labeling; Ondas cerebrais; Patologia de planta.	
Thesagro: 	Soja.	
Thesaurus Nal: 	Artificial intelligence; Digital images; Plant diseases and disorders; Plant pathology; Soybeans.	
Categoria do assunto: 	--
X Pesquisa, Tecnologia e Engenharia	
URL: 	http://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/doc/1153401/1/AP-Using-Brainwave-2023.pdf
http://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/doc/1153402/1/Using-Brainwave-Patterns-Recorded-from-Plant-Pathology-Experts-to-Increase-the-Reliability-of-AI-Based-Plant-Disease-Recognition-System.pdf	
Registro original: 	Embrapa Agricultura Digital (CNPTIA)	
Exemplares: 	CNPTIA - (21679-1) - UPC - AP - DD -  -  -  - DIS
CNPSO - (40863-1) - UPC - AP - DD -  -  -  - DIS