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Registro Completo |
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Biblioteca(s): |
Embrapa Agricultura Digital. |
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Data corrente: |
18/11/2008 |
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Data da última atualização: |
16/01/2020 |
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Tipo da produção científica: |
Artigo em Anais de Congresso / Nota Técnica |
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Autoria: |
ROMANI, L. A. S.; TRAINA, A. J. M.; RIBEIRO, M. X.; SOUSA, E. P. M. de; ZULLO JUNIOR, J.; TRAINA JUNIOR, C. |
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Afiliação: |
LUCIANA ALVIM SANTOS ROMANI, CNPTIA; AGMA JUCI MACHADO TRAINA, USP; MARCELA XAVIER RIBEIRO, USP; ELAINE PARROS MACHADO DE SOUSA, USP; JURANDIR ZULLO JUNIOR, UNICAMP; CAETANO TRAINA JUNIOR, USP. |
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Título: |
Aplicação de técnicas de mineração em dados climáticos e de satélite para auxiliar no acompanhamento das safras de cana-de-açúcar. |
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Ano de publicação: |
2008 |
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Fonte/Imprenta: |
In: SIMPÓSIO BRASILEIRO DE BANCO DE DADOS, 23.; SIMPÓSIO BRASILEIRO DE ENGENHARIA DE SOFTWARE, 22.; WORKSHOP EM ALGORITMOS E APLICAÇÕES DE MINERAÇÃO DE DADOS, 4., 2008, Campinas. Anais... Campinas: UNICAMP, Instituto de Computação, 2008. p. 87-92. |
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Idioma: |
Português |
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Conteúdo: |
O volume de informações relativas à agrometeorologia têm crescido rápida e continuamente. Tais dados podem ser usados na proposição de soluções inovadoras e tecnologicamente viáveis para auxiliar no monitoramento e previsão de safras do Brasil. Em especial, estimativa de produção para culturas como a cana-de-açúcar, que é usada para a produção de biocombustível e tem uma importância estratégica para a economia do país. No entanto, algumas questões ainda devem ser respondidas. Como identificar padrões significativos no conjunto de dados? Como explorá-los a fim de melhorar a estimativa da produção nacional? Com o objetivo de responder a essas questões, esse trabalho propõe uma técnica que combina a aplicação da teoria fractal para determinação de grupos de atributos correlacionados e a mineração de regras de associação, para a identificação de padrões nos dados. |
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Palavras-Chave: |
Agrometeorologia; Data mining; Mineração de dados; Previsão de safras; Teoria fractal. |
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Thesagro: |
Cana de açúcar; Clima. |
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Thesaurus Nal: |
Agrometeorology; Sugarcane. |
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Categoria do assunto: |
X Pesquisa, Tecnologia e Engenharia |
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Marc: |
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520 $aO volume de informações relativas à agrometeorologia têm crescido rápida e continuamente. Tais dados podem ser usados na proposição de soluções inovadoras e tecnologicamente viáveis para auxiliar no monitoramento e previsão de safras do Brasil. Em especial, estimativa de produção para culturas como a cana-de-açúcar, que é usada para a produção de biocombustível e tem uma importância estratégica para a economia do país. No entanto, algumas questões ainda devem ser respondidas. Como identificar padrões significativos no conjunto de dados? Como explorá-los a fim de melhorar a estimativa da produção nacional? Com o objetivo de responder a essas questões, esse trabalho propõe uma técnica que combina a aplicação da teoria fractal para determinação de grupos de atributos correlacionados e a mineração de regras de associação, para a identificação de padrões nos dados.
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Registro original: |
Embrapa Agricultura Digital (CNPTIA) |
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Biblioteca |
ID |
Origem |
Tipo/Formato |
Classificação |
Cutter |
Registro |
Volume |
Status |
URL |
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Registro Completo
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Biblioteca(s): |
Embrapa Meio Ambiente. |
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Data corrente: |
18/12/2023 |
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Data da última atualização: |
19/03/2024 |
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Tipo da produção científica: |
Resumo em Anais de Congresso |
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Autoria: |
FERRE, M.; GOMEZ, M. M. R. G.; VEDOVOTO, G. L.; CANTO, G. B.; CHOCANTA, B. E. A.; MARQUES, D. V.; RODRÍGUEZ-BORRAY, G.-A.; SOUZA, M. O. de; URRIAGO, A. R. V.; RODRIGUES, G. S.; SÁNCHEZ-LOZANO, J.-I.; ZAMBRANO-MORENO, G.-S.; ARIAS, M. A. L.; ZAPATA-TAMAYO, C.-A.; GOULET, F.; PROIETTI, C.; ROMÉMONT, A. de. |
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Afiliação: |
MARIE FERRE, UMR Innovation, Cirad Montpellier; MARIA MARGARITA RAMIREZ GOMEZ, Agrosavia, Bogotá; GRACIELA LUZIA VEDOVOTO, SUEST; GENOWEFA BLUNDO CANTO, UMR Innovation, Cirad, Montpellier; BEATRIZ ELENA AGUDELO CHOCONTA, Agrosavia, Bogotá; DANIELA VIEIRA MARQUES, SUEST; GONZALO-ALFREDO RODRÍGUEZ-BORRAY, Agrosavia, Bogotá; MIRIAN OLIVEIRA DE SOUZA, SUEST; ANGELA ROCIO VASQUEZ URRIAGO, Agrosavia, Bogotá; GERALDO STACHETTI RODRIGUES, CNPMA; JULIANA-IVONNE SÁNCHEZ-LOZANO, Agrosavia, Bogotá; GREGORIO-SALOMÓN ZAMBRANO-MORENO, Agrosavia, Bogotá; MARIA AIDE LONDONO ARIAS, Agrosavia, Bogotá; CRISTÓBAL-ALFONSO ZAPATA-TAMAYO, Agrosavia, Bogotá; FRÉDÉRIC GOULET, UMR Innovation, Cirad, Montpellier; CLAUDIO PROIETTI, UMR Innovation, Cirad, Montpellier; AURELLE DE ROMÉMONT, UMR Innovation, Cirad, Montpellier. |
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Título: |
Culture of impact in agricultural research organizations: what for and how? - insights from a cross-analysis of Cirad, Embrapa, and Agrosavia institutes. |
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Ano de publicação: |
2023 |
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Fonte/Imprenta: |
In: Eu-SPRI Annual Conference 2023: research with impact, 15th June 2023. p. 258-259. |
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Idioma: |
Português |
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Thesagro: |
Impacto Ambiental; Impacto Econômico; Impacto Social. |
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Categoria do assunto: |
-- |
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URL: |
https://www.alice.cnptia.embrapa.br/alice/bitstream/doc/1159885/1/RA-RodriguesGS-Eu-SPRI-Annual-Conference-2023.pdf
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Marc: |
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Registro original: |
Embrapa Meio Ambiente (CNPMA) |
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