SVM com DenseNet para classificação de mudas do guaraná a partir da nervura central do folíolo.

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Campo DC	Valor	Lengua/Idioma
dc.contributor.author	MARTINS, B. T. C.
dc.contributor.author	SALAME, M. F. A.
dc.date.accessioned	2020-10-24T09:11:18Z	-
dc.date.available	2020-10-24T09:11:18Z	-
dc.date.created	2020-02-27
dc.date.issued	2019
dc.identifier.citation	In: CONGRESSO BRASILEIRO DE AGROINFORMÁTICA, 12., 2019, Indaiatuba. Anais... Indaiatuba: FATEC; Campinas: Embrapa Informática Agropecuária; Ponta Grossa: UEPG, 2019.
dc.identifier.uri	http://www.alice.cnptia.embrapa.br/alice/handle/doc/1120565	-
dc.language.iso	por
dc.rights	openAccess	pt_BR
dc.subject	Aprendizado de máquina
dc.title	SVM com DenseNet para classificação de mudas do guaraná a partir da nervura central do folíolo.
dc.type	Artigo em anais e proceedings
dc.subject.thesagro	Guaraná
dc.subject.thesagro	Variedade
dc.format.extent2	p. 597-604.
riaa.ainfo.id	1120565
riaa.ainfo.lastupdate	2020-10-22
dc.contributor.institution	MARCOS FILIPE ALVES SALAME, CPAA.
Aparece en las colecciones:	Artigo em anais de congresso (CPAA)

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