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Registro Completo |
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Biblioteca(s): |
Embrapa Solos. |
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Data corrente: |
27/12/2023 |
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Data da última atualização: |
27/12/2023 |
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Tipo da produção científica: |
Resumo em Anais de Congresso |
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Autoria: |
SALDANHA, G. da R.; PINHEIRO, H. S. K.; CARVALHO JUNIOR, W. de; CHAGAS, C. da S.; RODRIGUES, N. B.; RAMOS, E. E. C.; GUIMARÃES, L. D. D. |
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Afiliação: |
GABRIELA DA ROCHA SALDANHA, UNIVERSIDADE FEDERAL RURAL DO RIO DE JANEIRO; HELENA SARAIVA KOENOW PINHEIRO, UNIVERSIDADE FEDERAL RURAL DO RIO DE JANEIRO; WALDIR DE CARVALHO JUNIOR, CNPS; CESAR DA SILVA CHAGAS, CNPS; NIRIELE BRUNO RODRIGUES, UNIVERSIDADE FEDERAL RURAL DO RIO DE JANEIRO; ERIKA ELISSANDRA CASSIMIRO RAMOS, UNIVERSIDADE FEDERAL RURAL DO RIO DE JANEIRO; LEONARDO DURVAL DUARTE GUIMARÃES, INSTITUTO FEDERAL DE EDUCAÇÃO, CIÊNCIA E TECNOLOGIA DO MATO GROSSO. |
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Título: |
Predição espacial de areia total através de machine learning: estudo de caso Projeto Salitre, Bahia. |
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Ano de publicação: |
2023 |
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Fonte/Imprenta: |
In: CONGRESSO LATINO-AMERICANO DE CIÊNCIA DO SOLO, 23.; CONGRESSO BRASILEIRO DE CIÊNCIA DO SOLO, 38., 2023, Florianópolis. Anais [...]. Florianópolis: Epagri, 2023. p. 110. Ref. ID 1206. |
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Idioma: |
Português |
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Conteúdo: |
O objetivo do trabalho foi comparar dois modelos de machine-learning, Regressão Linear Múltipla (RLM) e Random Forest (RF), para a predição da distribuição da fração areia total do solo. |
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Palavras-Chave: |
Granulometria do solo; Mapeamento digital; Modelos preditivos. |
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Categoria do assunto: |
P Recursos Naturais, Ciências Ambientais e da Terra |
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URL: |
https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/doc/1160243/1/Predicao-espacial-de-areia-total-atraves-de-machine-learning-2023.pdf
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Marc: |
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Registro original: |
Embrapa Solos (CNPS) |
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Biblioteca |
ID |
Origem |
Tipo/Formato |
Classificação |
Cutter |
Registro |
Volume |
Status |
URL |
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| Registros recuperados : 4 | |
| 1. |  | BAHIA, F. M.; ALMEIDA, G. C. de; ANDRADE, L. P. de; CAMPOS, C. G.; QUEIROZ, L. R.; SILVA, L. R. V. da; ABDELNUR, P. V.; CORRÊA, J. R.; BETTIGA, M.; PARACHIN, N. S. Rhamnolipids production from sucrose by engineered Saccharomyces cerevisiae. Scientific Reports, v. 8, artigo 2905, 2018.| Tipo: Artigo em Periódico Indexado | Circulação/Nível: A - 1 |
| Biblioteca(s): Embrapa Agroenergia. |
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| 3. | | ALMEIDA, G. C. de; KLOCK, U.; MAGALHÃES, W. L. E.; BOLZON de MUÑIZ, G. L.; ANDRADE, A. S. de. Caracterização química, de propriedades físicas e mecânicas da madeira de Pinus spp. In: EVENTO DE INICIAÇÃO CIENTÍFICA, 13., 2005, Curitiba. Livro de resumos. Curitiba: Universidade Federal do Paraná. Pró-Reitoria de Pesquisa e Pós-Graduação, 2005. p. 9| Tipo: Resumo em Anais de Congresso | Circulação/Nível: -- - -- |
| Biblioteca(s): Embrapa Florestas. |
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| 4. | | ALMEIDA, G. C. de; KLOCK, U.; MAGALHÃES, W. L. E.; BOLZON de MUNIZ, G. I.; ANDRADE, A. S. de. Utilização da espectroscopia de infravermelho próximo e calibração multivariada para previsão de propriedades físicas e mecânicas da madeira de Pinus spp. In: EVENTO DE INICIAÇÃO CIENTÍFICA DA EMBRAPA FLORESTAS, 4., 2005, Colombo. Anais. Colombo: Embrapa Florestas, 2005. 1 CD-ROM (Embrapa Florestas. Documentos, 117). EVINCI. Resumo.| Tipo: Resumo em Anais de Congresso |
| Biblioteca(s): Embrapa Florestas. |
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| Registros recuperados : 4 | |
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