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Agriculture-unduced water quality problems in a maize irrigated crop: 1 - nitrogen leaching. Author(s): ANDRADE, C. de L. T. de; ALVARENGA, R. C.; COELHO, A. M.; BORGES JUNIOR, J. C. F. B. Repository: BDPA Publication year: 2007
Inovação no processo clássico de análise Morfométrica e caracterização de sementes de Espécies florestais: uso da tecnologia de visão Artificial. Author(s): SOUSA, R. de C. P. de; SMIDERLE, O. J.; COSTA, P. da A tecnologia de visão artificial engloba uma série de métodos que podem ser empregados de forma individual ou integrados entre si para uso em várias áreas da ciência, principalmente em laboratórios, a... ... Repository: BDPA Publication year: 2022
Identificação de solo exposto e cupinzeiros em pastagens utilizando deep learning. Author(s): ALMEIDA, I. P.; FERNANDES, A.; PARREIRA, W. D.; OLIVEIRA, M. F. de; GUCKERT, K. S.; COELHO, D. K. Pasture degradation is a significant challenge in livestock farming in Brazil, affecting the environmental and economic sustainability of the sector. Solutions that help manage pasture areas are cruci... ... Repository: BDPA Publication year: 2024
Convolutional Neural Networks to Estimate Dry Matter Yield in a Guineagrass Breeding Program Using UAV Remote Sensing. Author(s): OLIVEIRA, G. S. de; MARCATO JUNIOR, J.; POLIDORO, C.; OSCO, L. P.; SIQUEIRA, H.; RODRIGUES, L.; JANK, L.; BARRIOS, S. C. L.; VALLE, C.; SIMEÃO, R. M.; CARROMEU, C.; SILVEIRA, E.; JORGE, L. A. de C.; GONÇALVES, W.; SANTOS, M. F.; MATSUBARA, E. Repository: BDPA Publication year: 2021
Fluxo de trabalho para o treinamento de modelos de aprendizado profundo dedicados a problemas da agricultura. Author(s): BARBEDO, J. G. A. Resumo - Com o surgimento do aprendizado profundo, redes neurais novamente se tornaram opções vantajosas para lidar com uma variedade de problemas de classificação, especialmente quando imagens digita... ... Repository: BDPA Publication year: 2021
Estudo de métodos de aprendizagem profunda para reconhecimento de bagas de uva. Author(s): SANTOS, A. A. dos; SANTOS, T. T. Resumo: Dois métodos de aprendizagem profunda (deep learning) para reconhecimento de frutos foram estudados. Foi utilizada uma base de dados de 1.830 imagens contando exemplos de bagas de uva e não uv... ... Repository: BDPA Publication year: 2017
Genome-wide discovery and validation of Eucalyptus small RNAs reveals variable patterns of conservation and diversity across species of Myrtaceae. Author(s): PAPPAS, M. de C. R.; PAPPAS JÚNIOR, G. J.; GRATTAPAGLIA, D. Repository: BDPA Publication year: 2015
Pipeline de detecção de laranjas a partir de vídeos. Author(s): VERALDI, T. P.; CAMARGO NETO, J.; SANTOS, T. T.; TERNES, S.; SOUZA, K. X. S. de RESUMO - A detecção de frutos utilizando vídeos, adquiridos em laranjais, é um processo que envolve a utilização de vários sistemas. Cada um é responsável por uma etapa do processo de detecção, sendo... ... Repository: BDPA Publication year: 2021
Deep learning for soybean monitoring and management. Author(s): BARBEDO, J. G. A. This review characterizes the current state of the art of deep learning applied to soybean crops, detailing the main advancements achieved so far and, more importantly, providing an in-depth analysis... ... Repository: BDPA Publication year: 2023
Mapping key indicators of forest restoration in the Amazon using a low-cost drone and artificial intelligence. Author(s): ALBUQUERQUE, R. W.; VIEIRA, D. L. M.; FERREIRA, M. E.; SOARES, L. P.; OLSEN, S. I.; ARAUJO, L. S. de; VICENTE, L. E.; TYMUS, J. R. C.; BALIEIRO, C. P.; MATSUMOTO, M. H.; GROHMANN, C. H. Repository: BDPA Publication year: 2022

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