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	Provedor de dados Infoteca-e (3) Autor SANTOS, T. T. (3) CAMPOLINO, M. L. (1) COELHO, A. M. (1) EVANGELISTA, S. R. M. (1) KOENIGKAN, L. V. (1) LANA, U. G. de P. (1) MASSRUHÁ, S. M. F. S. (1) MOURA, M. F. (1) SANTOS, P. M. (1) SOUSA, S. M. de (1) TAKEMURA, C. M. (1) Mais... Palavra-chave Aprendizado de máquina (3) Machine learning (2) Metodologia (2) Agrupamento de documentos (1) Cluster analysis (1) Decision tree (1) Descrição de agrupamentos (1) Digital Imaging of Root Traits (1) Digital images (1) Drones (1) Fósforo (1) Image analysis (1) Image processing (1) Imagem de pastagem (1) Masked autoencoders (1) Mineração de textos (1) Pastagens (1) Pastures (1) Phosphorus (1) Portfólios (1) Mais... Tipo do documento Folhetos (3) Ano 2023 (1) 2019 (1) 2011 (1) País Brazil (3) Idioma Português (3)		Ordenar por:  Relevância Autor Título Ano Registros recuperados: 3 Primeira ... 1 ... Última Aprendizado auto-supervisionado de representações para monitoramento de pastagens por imagens em alta resolução. Infoteca-e SANTOS, T. T.; KOENIGKAN, L. V.; TAKEMURA, C. M.; SANTOS, P. M.. Neste trabalho, apresentamos uma metodologia baseada em aprendizado auto-supervisionado de representações capazes de caracterizar pequenas amostras de pastagem (≤ 1 m²), permitindo varreduras aéreas em grande nível de detalhe. Tipo: Folhetos Palavras-chave: Aprendizado de máquina; Imagem de pastagem; Metodologia; Pastagens; Drones; Machine learning; Masked autoencoders; Sensoriamento Remoto; Remote sensing; Pastures. Ano: 2023 URL: http://www.infoteca.cnptia.embrapa.br/infoteca/handle/doc/1159951 Uma estratégia para auxiliar a identificação de portfólios por meio de mineração de textos. Infoteca-e MOURA, M. F.; EVANGELISTA, S. R. M.; MASSRUHÁ, S. M. F. S.; SANTOS, T. T.. Neste trabalho utilizou-se uma estratégia com base em mineração de textos para fornecer uma indicação dos atuais portfólios da Embrapa Informática Agropecuária. Para tanto, utilizaram-se, como dados, os projetos liderados por essa unidade nos últimos anos, de 2004 a 2010. A esses dados aplicou-se um processo de extração semiautomática do conhecimento, utilizando vocabulário controlado, filtragem estatística de atributos, agrupamento hierárquico de documentos, descrição única dos agrupamentos e várias interações usuários do processo. Os resultados obtidos foram satisfatórios, tendo passado apenas por validação subjetiva, mostrando que o processo pode ser aplicado a dados semelhantes. Tipo: Folhetos Palavras-chave: Mineração de textos; Portfólios; Aprendizado de máquina; Seleção de atributos; Agrupamento de documentos; Descrição de agrupamentos; Text mining; Cluster analysis. Ano: 2011 URL: http://www.infoteca.cnptia.embrapa.br/infoteca/handle/doc/920208 Metodologia para processamento de imagens digitais do sistema radicular de milho e sorgo utilizando a plataforma Digital Imaging of Root Traits (DIRT). Infoteca-e SANTOS, T. T.; SOUSA, S. M. de; CAMPOLINO, M. L.; LANA, U. G. de P.; COELHO, A. M.. Neste trabalho, apresentamos uma nova metodologia para segmentação e identificação de itens em imagens, baseada em aprendizado de máquina, que é mais robusta que a metodologia de pré-processamento de imagens originalmente proposta para o DIRT. Tipo: Folhetos Palavras-chave: Metodologia; Processamento de imagem digital; Digital Imaging of Root Traits; Raiz de planta; Aprendizado de máquina; Shovelomics; Árvore de decisão; Image processing; Machine learning; Decision tree; Fósforo; Digital images; Phosphorus; Roots; Image analysis. Ano: 2019 URL: http://www.infoteca.cnptia.embrapa.br/infoteca/handle/doc/1117049 Registros recuperados: 3 Primeira ... 1 ... Última

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