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 Autoria: CAMARGO, M. E.; PRIESNITZ FILHO, W.; SILVA, J. L. S.; MALAFAIA, G. C.; CRUZ, M. R.; MOTTA, M. E. V.
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 Autoria: EMBRAPA AMAZONÍA OCCIDENTAL. Portfólio da Embrapa Amazônia Ocidental. |
 Autoria: EMBRAPA WESTERN AMAZONIA. Portfólio da Embrapa Amazônia Ocidental. |
 Autoria: BENICIO, L. M.; XAVIER, D. B.; LIMA, I. B. G. de; PEREIRA, D. H.; CONDOTTA, I. C. F. da S.; LOPES, L. B. Abstract: Identifying a single animal in a herd allows for individual management and association, and traceability over time of each animal. Over the years, methods have been adopted to identify anima... ... |
 Autoria: OLIVEIRA, C. E.; LIMA, L. R. de; OLIVEIRA, G. R. A. de; GONÇALVES, A. B.; PISTORI, H.; KOLLER, W. W. The diptera maggots are used in forensic entomology to estimate the post-mortem interval (PMI). Maggots have a wide range of morphological and structural features that aid in the identification. In or... ... |
 Autoria: MORENO, B. M.; CRUVINEL, P. E. —Smart farming has emerged as a new option to deal with the adversities of food generation in agriculture in the face of growing demand, with the aim of increasing productivity allied to the search fo... ... |
 Autoria: SANTOS, T. T.; YASSITEPE, J. E. de C. T. O presente capítulo apresenta uma visão geral dos avanços recentes na fenotipagem em larga escala (Seção 2) e como a visão computacional surge como ferramenta para a caracterização fenotípica não-dest... ... |
 Autoria: PACANHELA, E. F.; RONDINA, A. B. L.; NOGUEIRA, M. A.; HUNGRIA, M.; SAITO, P. T. M.; LOPES, F. M.
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 Autoria: SANTOS, T. T.; BARBEDO, J. G. A.; TERNES, S.; CAMARGO NETO, J.; KOENIGKAN, L. V.; SOUZA, K. X. S. de Introduction. Perception: pattern recognition in images: Identification of plant diseases; Detection of animals in pastures; Detection and counting of fruits. Three-dimensional mapping and reconstruct... ... |
 Autoria: SOUZA, K. X. S. de; TERNES, S.; CAMARGO NETO, J.; SANTOS, T. T.; MOREIRA, A. S.; KOENIGKAN, L. V.; SOUZA, R. de In this paper, we assess the effectiveness of various machine learning regressors for yield forecasting based on fruit detection in images captured within the orchard |
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