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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
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
A review of deep learning algorithms for computer vision systems in livestock. Autoria: OLIVEIRA, D. A. B.; PEREIRA, L. G. R.; BRESOLIN, T.; FERREIRA, R. E. P.; DREA, J. R. R. In livestock operations, systematically monitoring animal body weight, bio-metric body measurements, animal behavior, feed bunk, and other difficult-to-measure phenotypes is manually unfeasible due to... ... Repositório: BDPA Ano de publicação: 2021
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
Social learning as an underlying mechanism for sustainability in neglected communities: the Brazilian case of the Bucket Revolution project. Autoria: BONATTI, M.; ERISMANN, C.; ASKHABALIEVA, A.; BORBA, J.; POPE, K.; REYNALDO, R.; EUFEMIA, L.; TURETTA, A. P. D.; SIEBER, S. In neglected communities, waste and organic residues are not only a vector of several problems, like diseases and water pollution, but also a contributor to increasing forms of vulnerability and margi... ... Repositório: BDPA Ano de publicação: 2022
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
Laser-induced breakdown spectroscopy associated with the design of experiments and machine learning for discrimination of Brachiaria brizantha seed vigor. Autoria: CIOCCIA, G.; MORAIS, C. P. de; BABOS, D. V.; MILORI, D. M. B. P.; ALVES, C. Z.; CENA, C.; NICOLODELLI, G.; MARANGONI, B. S. Laser-induced breakdown spectroscopy (LIBS) associated with machine learning algorithms (ML) was used to evaluate the Brachiaria seed physiological quality by discriminating the high and low vigor see... ... Repositório: BDPA Ano de publicação: 2022
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
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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