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Autoria: AMARAL, S. F. do; SOUZA, M. I. F.; GARBIN, M. C. Esta coletânea reúne textos produzidos pelos alunos da disciplina "ED216 Educação no Espaço Virtual", oferecida anualmente na pós-graduação em Educação, na Faculdade de Educação da Universidade Estadu... ... |
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Autoria: TORRES, T. Z.; PEREIRA, N. R.; VISOLI, M. C.; VACARI, I. Resumo: O objetivo deste artigo é analisar e compreender como elementos circunscritos à estrutura e cultura organizacional, apontados por pesquisadores da Embrapa Informática Agropecuária, uma das 47... ... |
Autoria: 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... ... |
Autoria: COSTA, D. S.; BALICO, L.; ADJ I TCHE, I. C. D.; FIDELIS, E. G.; SILVA, R.; SANTOS, J.; PEREIRA, M.; OLIVEIRA, A.; BENDAHAN, A. B. O objetivo deste trabalho é avaliar os 145 resultados do processo de aprendizagem de máquina utilizando três índices de vegetação para detecção de danos no capim Brachiaria brizantha CV. Marandu causa... ... |
Autoria: CORREA, D. V.; RAMOS, A. P. M.; OSCO, L. P.; JORGE, L. A. de C. A integração entre as áreas de sensoriamento remoto e machine learning tem permitido um avanço na forma de mapeamento de campos agrícolas e monitoramento de culturas. Este trabalho investiga a capacid... ... |
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