Pular para o conteúdo 1
Ir para o menu 2
Ir para a busca 3

Portal Embrapa

Língua Língua

português English
Entrar

Busca de Publicações

Aviso: Em razão de manutenção do Data Center que hospeda as publicações digitais da Embrapa informamos que todos os arquivos de publicações estarão indisponíveis para download das 15hs do dia 13/12/2024 até o dia 17/12/2024.

Ordenação: data | alfabética


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
Forecasting insect abundance using time series embedding and machine learning. Autoria: PALMA, G. R.; MELLO, R. F.; GODOY, W. A.; ENGEL, E.; LAU, D.; MARKHAM, C.; MORAL, R. A. Implementing insect monitoring systems provides an excellent opportunity to create accurate interventions for insect control. However, selecting the appropriate time for an intervention is still an op... ... Repositório: BDPA Ano de publicação: 2024
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
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
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
Analysis of pest incidence on apple trees validated by unsupervised machine learning algorithms. Autoria: SPERANZA, E. A.; GREGO, C. R.; GEBLER, L. ABSTRACT. Integrated pest control is a practice commonly used in apple orchards in southern Brazil. This type of management is an important tool to help improve quality and increase yields. This study... ... Repositório: BDPA Ano de publicação: 2022
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
Detecting and classifying pests in crops using proximal images and machine learning: a review. Autoria: BARBEDO, J. G. A. Abstract: Pest management is among the most important activities in a farm. Monitoring all different species visually may not be effective, especially in large properties. Accordingly, considerable re... ... Repositório: BDPA Ano de publicação: 2020
Classificação andrológica de touros avaliada por machine learning. Autoria: ISLER, S. A.; ABREU, U. G. P. de; NOGUEIRA, E.; WEBER, V. A. de M.; PEDRO, F. de O.; ROSCHEL, M. S.; STERZA, F. de A. M; CORDEIRO, D. A. G.; WEBER, F. de L. Repositório: BDPA Ano de publicação: 2024

Mostrando 1 - 10 de 210 resultados.

Observações

1 - Por padrão são exibidas publicações dos últimos 20 anos. Para encontrar publicações mais antigas, configure o filtro ano de publicação, colocando o ano a partir do qual você deseja encontrar publicações. O filtro está na coluna da esquerda na busca acima.

2 - Para ler algumas publicações da Embrapa (apenas as que estão em formato ePub), é necessário ter, no celular ou computador, um desses softwares gratuitos. Sistemas Android: Google Play Livros; IOS: iBooks; Windows e Linux: software Calibre.

Acesse outras publicações

Acesse a Base de Dados da Pesquisa Agropecuária (BDPA) para consultar o acervo completo das bibliotecas da Embrapa.