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Algoritmos no comando das nossas vidas. Infoteca-e
LOPES, M. A..
Algoritmos fazem, cada vez mais, parte das nossas vidas, razão por que precisamos entender o que são e as possibilidades que nos oferecem. Esse é um campo do conhecimento que vem alcançando avanços vertiginosos nos últimos anos, a ponto de muitos afirmarem que o futuro pertence aos algoritmos, que estarão no comando de indústrias, do comércio, de veículos autônomos e até de robôs que mimetizarão seres humanos nas mais variadas atividades.
Tipo: Artigo de divulgação na mídia (INFOTECA-E) Palavras-chave: Inteligência artificial; Análise de Dados; Dado; Tecnologia da Informação; Data analysis; Algorithms; Information technology; Artificial intelligence.
Ano: 2019 URL: http://www.infoteca.cnptia.embrapa.br/infoteca/handle/doc/1123785
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Análise de agrupamento de dados de expressão gênica na Rede Genômica Animal. Infoteca-e
HIGA, R. H.; GIACHETTO, P. F.; YAMAGISHI, M. E. B.; IBELLI, A. M. G.; REGITANO, L. C. de A.; CARDOSO, F. F..
O objetivo deste trabalho é apresentar a análise de agrupamento de dados de expressão gênica, conforme realizada no escopo da ?Rede Genômica Animal?. Na seção 2, são apresentados conceitos básicos sobre análises de agrupamento. Em particular, os algoritmos de agrupamento utilizados nessas análises compreendem aqueles mais conhecidos, como k-means, SOM e agrupamento hierárquico. A plataforma de análise escolhida para realização das análises de agrupamento na ?Rede Genômica Animal? é o ambiente de análise estatística R (R DEVELOPMENT CORE TEAM, 2010) e o projeto Bioconductor (GENTLEMAN et al., 2004). Assim, na seção 3 é apresentado um exemplo completo de análise de agrupamento e seu respectivo script R.
Tipo: Comunicado Técnico (INFOTECA-E) Palavras-chave: Agrupamento de dados; Expressão gênica; Rede Genômica Animal; Análise de componentes principais - PCA.; Análise Estatística.; Gene expression; Algorithms; Statistical analysis; Principal component analysis.
Ano: 2010 URL: http://www.infoteca.cnptia.embrapa.br/infoteca/handle/doc/883623
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Aplicativo para análise de componentes principais. Infoteca-e
PALUMBO, F. V. P.; CARVALHO, J. R. P. de; MOURA, M. F..
Análise por componentes principais. Entrada de dados para o aplicativo: Procedimento. Opções do aplicativo. Especificação de algoritmos: Descrição de método. Cálculo usando a matriz de variâncias e covariâncias(S). Cálculo usando a matriz de correlação (R). Cálculo usando a Matriz Parcial.
Tipo: Comunicado Técnico (INFOTECA-E) Palavras-chave: Algoritmos; Software NTIA; Análise de componentes principais; Análise multivariada; Algorithms; Computer software; Principal component analysis; Multivariate analysis.
Ano: 1999 URL: http://www.infoteca.cnptia.embrapa.br/infoteca/handle/doc/6923
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Correction and Accuracy of High- and Low-Resolution CTD Data from Animal-Borne Instruments ArchiMer
Siegelman, Lia; Roquet, Fabien; Mensah, Vigan; Riviere, Pascal; Pauthenet, Etienne; Picard, Baptiste; Guinet, Christophe.
Most available CTD Satellite Relay Data Logger (CTD-SRDL) profiles are heavily compressed before satellite transmission. High-resolution profiles recorded at the sampling frequency of 0.5 Hz are, however, available upon physical retrieval of the logger. Between 2014 and 2018, several loggers deployed on elephant seals in the Southern Ocean have been set in continuous recording mode, capturing both the ascent and descent for over 60 profiles per day during several months, opening new horizons for the physical oceanography community. Taking advantage of a new dataset made of seven such loggers, a postprocessing procedure is proposed and validated to improve the quality of all CTD-SRDL data: that is, both high-resolution profiles and compressed low-resolution...
Tipo: Text Palavras-chave: Algorithms; Data processing; In situ oceanic observations.
Ano: 2019 URL: https://archimer.ifremer.fr/doc/00494/60567/64043.pdf
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DATA MINING FOR THE ASSESSMENT OF MANAGEMENT AREAS IN PRECISION AGRICULTURE REA
Schemberger,Elder E.; Fontana,Fabiane S.; Johann,Jerry A.; Souza,Eduardo G. De.
ABSTRACT Precision Agriculture (PA) uses technologies with the aim of increasing productivity and reducing the environmental impact by means of site-specific application of agricultural inputs. In order to make it economically feasible, it is essential to improve the current methodologies as well as proposing new ones, in which data regarding productivity, soil, and compound indicators are used to determine Management Areas (MAs). These units are heterogeneous areas within the same region. With these methodologies, data mining (DM) techniques and algorithms may be used. In order to integrate DM techniques to PA, the aim of this study was to associate MAs created for soy productivity using the Fuzzy C-means algorithm by SDUM software over a 9.9-ha plot as...
Tipo: Info:eu-repo/semantics/article Palavras-chave: Algorithms; EM; KDD; K-means; Weka.
Ano: 2017 URL: http://www.scielo.br/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S0100-69162017000100185
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Natural variability of bio-optical properties in Case 1 waters: attenuation and reflectance within the visible and near-UV spectral domains, as observed in South Pacific and Mediterranean waters ArchiMer
Morel, A.; Claustre, H.; Antoine, D.; Gentili, B..
The optical properties of Case 1 waters have been empirically related to the chlorophyll concentration, [Chl], historically used as an index of the trophic state and of the abundance of the biological materials. The well-known natural variability around the mean statistical relationships is here examined by comparing the apparent optical properties (spectral downward irradiance attenuation and reflectance) as a function of [Chl] in two Case 1 environments, the Pacific and Mediterranean waters. These oceanic zones apparently represent two extremes of the possible bio-optical variability range around the mean. The systematic deviations, in both directions with respect to the average laws, mainly result from the differing contents in non-algal detrital...
Tipo: Text Palavras-chave: Light absorption; Algal biomass; Ocean color; Chlorophyll; Sea; Phytoplankton; Model; Coefficients; Algorithms.
Ano: 2007 URL: https://archimer.ifremer.fr/doc/00209/32012/30549.pdf
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Utilizando técnicas preditivas que combinam modelagem e seleção de atributos. Infoteca-e
VIEIRA, F. D.; OLIVEIRA, S. R. de M..
Percebe-se nos últimos anos, devido principalmente ao grande avanço da área de tecnologia de informação, que um enorme volume de dados cresce de forma acelerada em diversos campos de conhecimento, o que dificulta sua interpretação, pois o volume destes dados é maior que o poder de interpretá-los.
Tipo: Documentos (INFOTECA-E) Palavras-chave: Mineração de dados; Boosting; Lasso; Random forest; Algorithms; Models.
Ano: 2015 URL: http://www.infoteca.cnptia.embrapa.br/infoteca/handle/doc/1033086
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