00994nam a2200205 a 450000100080000000500110000800800410001902200140006010000180007424501570009226003360024930000070058549000460059265300280063865300110066665300300067765300290070770000330073670000190076921283332020-12-17       2020    bl uuuu     u01u1 u    #d  a1518-71791 aLUCCAS, M. S.  aUtilização do E-nose e machine learning para investigação da emissão de gases da soja, submetida a estresse hídrico severo.h[electronic resource]  aIn: JORNADA CIENTÍFICA - EMBRAPA SÃO CARLOS, 12., 2020, São Carlos, SP. Anais... São Carlos: Embrapa Instrumentação: Embrapa Pecuária Sudeste, 2020. Editores técnicos: Cristiane Sanchez Farinas, Daniel Souza Corrêa, José Manoel Marconcini, Maria Fernanda Berlingieri Durigan, Paulo Sérgio de Paula Herrmann Junior.c2020  a69  aEmbrapa Instrumentação. Documentos, 71.  aAprendizado de máquina  aE-nose  aFenotipagem não-invasiva  aInteligência Artificial1 aHERRMANN JUNIOR, P. S. de P.1 aTORRE NETO, A.