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Autoria: TRINDADE, L. C.; RAMALHO, E. D.; LOPES, D. B.; FERREIRA, M. A.; MARTINS, C. R. O objetivo deste estudo foi desenvolver uma metodologia para detecção simultânea dos dois patógenos. |
Comparando a eficiência de redes neurais convolutivas para detecção de frutos em pomares de laranja. Autoria: MOURA, G. B.; SOUZA, K. X. S. de; CAMARGO NETO, J.; TERNES, S. Este trabalho testa a eficiência da rede neural YOLOv8 para a detecção de objetos, com o propósito de obter uma estimativa de safra de laranjas mais precisa. |
Autoria: TRINDADE, L. C.; MARQUES, E.; LOPES, D. B.; FERREIRA, M. A. S. V. Este trabalho teve como objetivo avaliar o potencial de PCR para a detecção de Xcv em tecido infectado. |
Autoria: MIRANDA, J. I.; CAMARGO NETO, J. O objetivo deste comunicado é divulgar a implementação Java™ do filtro de difusão anisotrópica (Perona & Malik, 1990) para atenuação de ruídos e detecção de bordas em imagens digitais. |
Autoria: VIANA, J. V. S.; DANTAS, L. P.; PAULA, O. R. de; BARRETO, B. B.; MILORI, D. M. B. P. A integração de tecnologias na agricultura tem se tornado cada vez mais comum, trazendo consigo uma série de benefícios, desde o aumento da produtividade até contribuições para a sustentabilidade. Uma... ... |
Autoria: SOUZA, L. L. de; AVILA, S.; SANTOS, T. T. RESUMO - Neste trabalho investigamos técnicas de detecção de objetos por redes neurais aplicadas à detecção de frutos em viticultura. Desenvolvemos também a base de dados Embrapa WGISD, composta por i... ... |
Autoria: CABRAL, C. da P.; LOPES, D. B. Um levantamento de detecção foi conduzido no pólo Petrolina/Juazeiro, de acordo com as recomendações da FAO, com o objetivo de determinar se a doença está presente nesta região. |
Autoria: CAZES, T. B.; FEITOSA, R. Q.; COUTINHO, H. L. da C.; GOMES, O. F. M. Este trabalho propõe um novo método de detecção automática de estradas não pavimentadas a partir de imagens multiespectrais de sensores remotos, de baixa e média resolução. A área de estudo localiza-s... ... |
Autoria: TETILA, E. C.; SILVEIRA, F. A. G. da; COSTA, A. B. da; AMORIM, W. P.; ASTOLFI, G.; PISTORI, H.; BARBEDO, J. G. A. In this work, we evaluated the You Only Look Once (YOLO) architecture for real-time detection of soybean pests. |
Autoria: PEIXOTO, M. G. C. D.; MARTINEZ, M. L.; TEODORO, R. L.; MACHADO, M. A.; CARVALHO, M. R. S.; GOMES, F. C.; VERNEQUE, R. da S. RESUMO - O objetivo deste trabalho foi avaliar a eficiência do método de regressão em detectar QTL com base na utilização de dados da estrutura de família (irmãos completos e meios-irmãos), como aquel... ... |
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