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Big Data e monitoramento agroambiental. Repositório Alice
HIGA, B. H.; OLIVEIRA, A. F. de; NAKAI, A. M..
o objetivo do trabalho foi criar uma estrutura para processamento de vários índices de vegetação para o sensor RapidEye, na qual qualquer operador possa escolher o índice por meio de sua aplicação e obter a geração automática para todo e qualquer município do Brasil de maneira relativamente automatizada.
Tipo: Resumo em anais de congresso (ALICE) Palavras-chave: Monitoramento agroambietal; Índice de vegetação; Python.
Ano: 2014 URL: http://www.alice.cnptia.embrapa.br/handle/doc/1009581
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Desenvolvimento de software para controle de equipamento de fluorescência induzida por lazer para análises agroambientais. Repositório Alice
SILVA, K. S. G. da; BOAS, P. R. V.; MILORI, D. M. B. P..
bitstream/item/183617/1/Desenvolvimento-de-software-para-controle-de-equipamento-de-fluorescencia-induzida-por-lazer-para-analises-agroambientais..pdf
Tipo: Artigo em anais de congresso (ALICE) Palavras-chave: Softwares; Espectroscopia; Fluorescência; Instrumentação; Python.
Ano: 2018 URL: http://www.alice.cnptia.embrapa.br/alice/handle/doc/1096473
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Implementação de algoritmo para avaliação genética de grandes populações de animais de interesse agropecuário. Repositório Alice
BARBOZA, D. H.; CUNHA, C. A. V.; HIGA, R. H..
Apresentamos uma versão inicial da solução em desenvolvimento para estimação dos efeitos desejados através do modelo animal univariado, utilizando duas abordagens distintas para a obtenção do melhor estimador linear não viesado (BLUP) dos parâmetros do modelo.
Tipo: Artigo em anais de congresso (ALICE) Palavras-chave: Sistemas de equações lineares; Modelo animal; Modelos lineares mistos; Melhoramento animal; Python; System of linear equations; Animal model; Linear mixed models; Models; Animal breeding.
Ano: 2016 URL: http://www.alice.cnptia.embrapa.br/handle/doc/1055870
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Implementação do Best Linear Unbiased Prediction (BLUP) em Python para avaliação genética animal. Repositório Alice
VOLPATO, C. A. C.; HIGA, R. H..
Valores genéticos para animais em programas de melhoramento de grandes populações são obtidos pela resolução de Best Linear Unbiased Prediction (BLUP) correspondente ao modelo de avaliação utilizado. O sistema de equações lineares que resulta da resolução de BLUP contém centenas de milhares ou até milhões de equações para serem resolvidas. Neste trabalho, pretende-se avaliar a estratégia de representação desse sistema de equações lineares em memória Random Access Memory (RAM), baseada em matrizes esparsas, e sua resolução por meio do algoritmo de gradiente conjugado precondicionado (WATKINS, 2010), para avaliar sua aplicabilidade em grandes populações de animais. Até o presente momento, uma solução baseada em matrizes densas foi implementada e sua...
Tipo: Artigo em anais de congresso (ALICE) Palavras-chave: Melhoramento genético; Grandes populações; BLUP; Gradiente conjugado; Python; Genetic improvement.
Ano: 2015 URL: http://www.alice.cnptia.embrapa.br/handle/doc/1038812
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Machado: open source genomics data integration framework. Repositório Alice
MUDADU, M. de A.; ZERLOTINI NETO, A..
Abstract. Background: Genome projects and multiomics experiments generate huge volumes of data that must be stored, mined, and transformed into useful knowledge. All this information is supposed to be accessible and, if possible, browsable afterwards. Computational biologists have been dealing with this scenario for more than a decade and have been implementing software and databases to meet this challenge. The GMOD?s (Generic Model Organism Database) biological relational database schema, known as Chado, is one of the few successful open source initiatives; it is widely adopted and many software packages are able to connect to it. Findings: We have been developing an open source software package named Machado, a genomics data integration framework...
Tipo: Artigo em periódico indexado (ALICE) Palavras-chave: Dados genômicos; Multiomics; Chado; Base de Dados; Python; Genomics.
Ano: 2020 URL: http://www.alice.cnptia.embrapa.br/alice/handle/doc/1125289
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Manipulação de bases massivas de dados em sensoriamento remoto agrícola. Repositório Alice
COUTINHO, P. A. Q.; DOMPIERI, M. H. G.; SILVEIRA, H. L. F. da; MARTINHO, P. R. R.; DALTIO, J.; BALAN, M..
Por meio do emprego de técnicas e processos relacionados à manipulação de bases massivas de dados, houve o tratamento de dados/metadados advindos de cenas orbitais e de três grandes complexos agropecuários: algodão herbáceo, milho e soja, com o objetivo de se eleger as cenas mais adequadas para o estudo. A delimitação da base político-administrativa municipal a partir do limite natural do bioma permitiu a seleção das janelas de cultivos em função da latitude dos municípios para as cadeias supracitadas, com base nas recomendações técnicas de plantio do Zoneamento Agrícola do Risco Climático (ZARC). Posteriormente, procedeu-se com operações de filtragem de metadados de cenas orbitais (Landsat8-OLI/TIRS). Foram utilizados os softwares ArcGis 10.6, R...
Tipo: Artigo em anais de congresso (ALICE) Palavras-chave: Landsat-8; Big-Data; Python.
Ano: 2019 URL: http://www.alice.cnptia.embrapa.br/alice/handle/doc/1108729
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Practical rules for summing the series of the Tweedie probability density function with high-precision arithmetic Anais da ABC (AABC)
DIAS,NELSON L.; RIBEIRO JR,PAULO J..
Abstract: For some ranges of its parameters and arguments, the series for Tweedie probability density functions are sometimes exceedingly difficult to sum numerically. Existing numerical implementations utilizing inversion techniques and properties of stable distributions can cope with these problems, but no single one is successful in all cases. In this work we investigate heuristically the nature of the problem, and show that it is not related to the order of summation of the terms. Using a variable involved in the analytical proof of convergence of the series, the critical parameter for numerical non-convergence (“alpha”) is identified, and an heuristic criterion is developed to avoid numerical non-convergence for a reasonably large sub-interval of the...
Tipo: Info:eu-repo/semantics/article Palavras-chave: Python; R Tweedie package; Tweedie probability density; Tweedie series.
Ano: 2019 URL: http://www.scielo.br/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S0001-37652019000700902
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