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Utilização de machine learning para classificação de plantas saudáveis e plantas submetidas ao estresse. 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... ... Repositório: BDPA Ano de publicação: 2023
Identificação de marcadores SNPs para teor de amilose em arroz pela estratégia de Machine Learning. Autoria: SARTORI, D. E. L.; RODRIGUES, A. H. A.; CERRI, R.; BASSINELLO, P. Z.; NARCISO, M. G.; BRONDANI, C.; VIANELLO, R. P. O objetivo deste estudo foi identificar, por meio da estratégia Machine Learning, marcadores SNPs relacionados com TA para uso na seleção assistida por marcadores no programa de melhoramento genético... ... Repositório: BDPA Ano de publicação: 2018
Detecting aquaculture with deep learning in a low-data setting. Autoria: GREENSTREET, L.; FAN, J.; PACHECO, F. S.; BAI, Y.; UMMUS, M. E.; DORIA, C.; BARROS, N. O.; FORSBERG, B. R.; XU, X.; FLECKER, A.; GOMES, C. Aquaculture is growing rapidly in the Amazon basin and detailed spatial information is needed to understand the trade-offs between food production, economic development, and environmental impacts. Lar... ... Repositório: BDPA Ano de publicação: 2023
Machine learning prediction of multiple anthelmintic resistance and gastrointestinal nematode control in sheep flocks. Autoria: NICIURA, S. C. M.; SANCHES, G. M. The high prevalence of Haemonchus contortus and its anthelmintic resistance have affected sheep production worldwide. Machine learning approaches are able to investigate the complex relationships amon... ... Repositório: BDPA Ano de publicação: 2024
Genomic prediction of leaf rust resistance to Arabica coffee using machine learning algorithms. Autoria: SOUSA, I. C. de; NASCIMENTO, M.; SILVA, G. N.; NASCIMENTO, A. C. C.; CRUZ, C. D.; SILVA, F. F. e; ALMEIDA, D. P. de; PESTANA, K. N.; AZEVEDO, C. F.; ZAMBOLIM, L.; CAIXETA, E. T. Genomic selection (GS) emphasizes the simultaneous prediction of the genetic effects of thousands of scattered markers over the genome. Several statistical methodologies have been used in GS for the p... ... Repositório: BDPA Ano de publicação: 2021
Big earth observation data and machine learning for mapping crop-livestock integrated system in Brazil. Autoria: KUCHLER, P. C.; SIMÕES, M.; BEGUE, A.; FERRAZ, R. P. D. The adoption of crop-livestock (iCL) integrated systems has been pointed out as an important strategy for increasing production based on sustainable intensification of land use in Brazil. Mapping and... ... Repositório: BDPA Ano de publicação: 2021
Decision Support in Attribute Selection with Machine Learning Approach. Autoria: ARBEX, W. A.; SILVA, F. F. e; SILVA, M. V. G. B.; BORGES, C. C. H.; OLIVEIRA, F. C. de; VARONA, L.; VERNEQUE, R. da S. Repositório: BDPA Ano de publicação: 2014
Educational microcontent for mobile learning virtual environments. Autoria: SOUZA, M. I. F.; AMARAL, S. F. do The article relates a theoretical and conceptual research, whose main objective was to develop a model to guide the production of educational microcontent to be used in virtual learning environment wi... ... Repositório: BDPA Ano de publicação: 2014
Deep learning for soybean monitoring and management. Autoria: 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... ... Repositório: BDPA Ano de publicação: 2023
An analytical model of the relationship knowledge, learning, innovation and sustainability. Autoria: CABRAL, J. E. de O.; COSTA, M. da P. B. Repositório: BDPA Ano de publicação: 2010

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