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 Autoria: AMORIM, C.; ALVES FILHO, R. de G.; GARRUTI, D. dos S.; BENDER, R. J.; ANTONIOLLI, L. R. Caquis ‘Rama Forte’ são adstringentes e, portanto, necessitam de um tratamento para remoção da adstringência antes do consumo. Muito tem-se buscado a predição das características internas de qualidade... ... |
 Autoria: NEIVA, D. K.; VILLAS BOAS, P. R. Introdução O desenvolvimento de novas tecnologias nos ultimos anos, tanto de hardware quanto de software, viabilizou a aplicacão de técnicas mais sofisticadas de modelagem, como as de aprendizado de m... ... |
 Autoria: FIGUEIREDO, S. M. de M.; VENTICIQUE, E. M.; FIGUEIREDO, E. O.; FERREIRA, E. J. L. Uma das principais questões nos estudos que envolvem a modelagem preditiva da distribuição de espécies é como obter informações sobre os registros de ocorrência destas espécies. No caso das espécies f... ... |
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 Autoria: CHRISTOFOLETTI, D.; VASCONCELOS, J. C. S.; BARBOSA, L. A. F.; SPERANZA, E. A.; ANTUNES, J. F. G.; CANÇADO, G. M. de A. O objetivo deste estudo foi verificar o efeito das variáveis preditoras do tipo índices de vegetação espectrais Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) e Visible Atmospherically Resistant Index... ... |
 Autoria: PIMENTEL, M. P. C.; PASSOS, A. M. A. dos; PRIGENT, S.; CASSAN, C.; FERREIRA, M. S. L.; PÉTRIACQ, P.; SANTOS, M. C. B.
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 Predição espacial de areia total através de machine learning: estudo de caso Projeto Salitre, Bahia. Autoria: SALDANHA, G. da R.; PINHEIRO, H. S. K.; CARVALHO JUNIOR, W. de; CHAGAS, C. da S.; RODRIGUES, N. B.; RAMOS, E. E. C.; GUIMARÃES, L. D. D. O objetivo do trabalho foi comparar dois modelos de machine-learning, Regressão Linear Múltipla (RLM) e Random Forest (RF), para a predição da distribuição da fração areia total do solo. |
 Autoria: SANTOS, A. dos; LAVIOLA, B. G.; CARNEIRO, A. de S.; FERREIRA, A. G. C.; COMBY, A. C. O.; GOMES, E. S.; ROCHA, L. de S.; FALCAO, R.; BRASILEIRO, M. G.; SILVA, T. V. da; COSTA, L. T. da; RODRIGUES, E. V.
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