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Author(s): PEREIRA, J. P. F.; MAGESTE, A. C.; CAMPOS, N. DA S.; SOUSA, R. A. DE; FRANCISQUINI, J. A.; PERRONE, I. T.; CARVALHO, A. F. DE; NUNES, R. M.; MARTINS, M. F.; SILVA, P. H. DA F. DA Nutritionally, cheese and other dairy products have been highlighted especially as a calcium source. Access to minerals is dependent on variables related to diet, lifestyle, and also the health status... ... |
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Author(s): VASCONCELOS, J. C. S.; SPERANZA, E. A.; ANTUNES, J. F. G.; BARBOSA, L. A. F.; CHRISTOFOLETTI, D.; SEVERINO, F. J.; CANÇADO, G. M. de A. This study aimed to develop a predictive model for sugarcane production based on data extracted from aerial imagery obtained from drones or satellites, allowing the precise tracking of plant developme... ... |
Author(s): SPERANZA, E. A.; ANTUNES, J. F. G.; BARBOSA, L. A. F.; CANÇADO, G. M. de A. Este trabalho descreve o experimento realizado com o algoritmo de aprendizado de máquina Random Forest para identificação da importância de utilização de diferentes índices de vegetação obtidos de ima... ... |
Author(s): ARANTES, C. S.; SPERANZA, E. A.; ANTUNES, J. F. G.; BARBOSA, L. A. F.; CANÇADO, G. M. de A. O objetivo deste trabalho foi desenvolver um complemento (plugin) no software livre de Sistema de Informação Geográfica (SIG), Quantum GIS (QGIS), que permite ao usuário selecionar uma localização geo... ... |
Author(s): YANO, I. H.; SPERANZA, E. A.; BARBOSA, L. A. F.; CANÇADO, G. M. de A. Este trabalho realizou testes com a rede YOLOv5, que é uma rede de aprendizado profundo, para a qual existem diversos tutoriais de utilização e aplicativos na internet que auxiliam na marcação dos obj... ... |
Author(s): COSTA JÚNIOR, S.; FRAGOSO, R. da R.; KOBAYASHI, A. K.; CANÇADO, G. M. de A. No presente estudo, o desempenho de mudas pré-brotadas (MPBs) da variedade SP80-3280 tratadas ou não (controles) com diferentes doses do inoculante líquido BiomaPhos, formulado com cepas BRM 119 (Baci... ... |
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