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 Autoria: CARVALHO, L. P. de; TEODORO, P. E.; BARROSO, L. M. A.; FARIAS, F. J. C.; MORELLO, C. de L.; NASCIMENTO, M. Fiber length is the main trait that needs to be improved in cotton. However, the presence of genotypes x environments interaction for this trait can hinder the recommendation of genotypes with greater... ... |
 Autoria: CHAGAS, C. da S.; VIEIRA, C. A. O.; FERNANDES-FILHO, E. I. Soil surveys are the main source of spatial information on soils and have a range of different applications, mainly in agriculture. The continuity of this activity has however been severely compromise... ... |
 Autoria: REIS, P. C. M. dos R.; SOUZA, A. L. de; REIS, L. P.; CARVALHO, A. M. M. L.; FREITAS, L. J. M. de; RÊGO, L. J. S.; LEITE, H. G. Timber from the second cutting cycle may make up the majority of future crop volumetric. However, there are few studies of the physical and mechanical properties of this timber, which are important to... ... |
 Autoria: ARRUDA, G. P. de; DEMATTÊ, J. A. M.; CHAGAS, C. da S.; FIORIO, P. R.; SOUZA, A. B. e. Digital soil mapping is an alternative for the recognition of soil classes in areas where pedological surveys are not available. The main aim of this study was to obtain a digital soil map using artif... ... |
 Autoria: CHIARELLO, F.; STEINER, M. T. A.; OLIVEIRA, E. B. de; ARCE, J. E.; FERREIRA, J. C. Artificial Intelligence has been an important support tool in different spheres of activity, enabling knowledge aggregation, process optimization and the application of methodologies capable of solvin... ... |
 Autoria: SILVA, G. N.; NASCIMENTO, M.; SANT'ANNA, I. de C.; CRUZ, C. D.; CAIXETA, E. T.; CARNEIRO, P. C. S.; ROSADO, R. D. S.; PESTANA, K. N.; ALMEIDA, D. P. de; OLIVEIRA, M. da S. The objective of this work was to evaluate the use of artificial neural networks in comparison with Bayesian generalized linear regression to predict leaf rust resistance in Arabica coffee (Coffea ara... ... |
 Autoria: LOPES, F. B.; MAGNABOSCO, C. de U.; PASSAFARO, T. L.; BRUNES, L. C.; COSTA, M. F. O. e; EIFERT, E. da C.; NARCISO, M. G.; ROSA, G. J. M.; LOBO, R. B.; BALDI, F. The goal of this study was to compare the predictive performance of artificial neural networks (ANNs) with Bayesian ridge regression, Bayesian Lasso, Bayes A, Bayes B and Bayes Cπ in estimating g... ... |
 Autoria: NASCIMENTO, M.; PETERNELLI, L. A.; CRUZ, C. D.; NASCIMENTO, A. C. C.; FERREIRA, R. de P. The purpose of this work was to evaluate a methodology of adaptability and phenotypic stability of alfalfa genotypes based on the training of an artificial neural network considering the methodology o... ... |
 Autoria: SANTOS, I. G. dos; CRUZ, C. D.; NASCIMENTO, M.; FERREIRA, R. de P. The efficiency of a selection index generally depends on the quality of the variance matrixes, which demands controlled experiments. Using Artificial Neural Networks (ANNs) trained from a selection in... ... |
 Autoria: SOUSA, I. C. de; NASCIMENTO, M.; SANT’ANNA, I. de C.; CAIXETA, E. T.; AZEVEDO, C. F.; CRUZ, C. D.; SILVA, F. L. da; ALKIMIM, E. R.; NASCIMENTO, A. C. C.; SERÃO, N. V. L. Many methodologies are used to predict the genetic merit in animals and plants, but some of them require priori assumptions that may increase the complexity of the model. Artificial neural network (AN... ... |
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