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Author(s): TRINDADE, A. C.; CRUVINEL, P. E.; SILVA, N. C. da; SAITO, J. H.
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Author(s): KELLER, M. M.; OLIVEIRA, M. V. N. D.; TAKEMURA, C. M.; VICTORIA, D. de C.; ARAUJO, L. S. de; MORTON, D. C.
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Author(s): MEIR, Y.; BARBEDO, J. G. A.; KEREN, O.; GODOY, C. V.; AMEDI, N.; SHALOM, Y.; GEVA, A. B. This study investigates how the use of electroencephalograms from plant pathology experts can improve the accuracy and robustness of image-based artificial intelligence models dedicated to plant disea... ... |
Author(s): LOMBA, L. F. D.; JESUS, L. de; RUBINSZTEJN, H. K. S.; GONDA, L.; PIRES, P. P.
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Author(s): NASCIMENTO FILHO, W. B. do; IDADE, M. J. A.; PANERO, F. dos S.; SMIDERLE, O. J.
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Author(s): SANTOS, A. A. dos; SANTOS, T. T. Resumo: Dois métodos de aprendizagem profunda (deep learning) para reconhecimento de frutos foram estudados. Foi utilizada uma base de dados de 1.830 imagens contando exemplos de bagas de uva e não uv... ... |
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Author(s): CAMARGO NETO, J.; MEYER, G. E.; JONES, D. D. Elíptica de Fourier (EFA) e análise discriminante foram usadas para identificar soja (Glycine max (L.) merrill), sunflower (Helianthus pumilus), red root pigweed (Amarathus retrofiexus) e velvetleaf (... ... |
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