Zobrazeno 1 - 10
of 35
pro vyhledávání: '"Carvalho, Humberto Fanelli"'
Autor:
Carvalho, Humberto Fanelli1 (AUTHOR), Rio, Simon2,3 (AUTHOR), García-Abadillo, Julian1 (AUTHOR), Isidro y Sánchez, Julio1 (AUTHOR) j.isidro@upm.es
Publikováno v:
Plant Methods. 6/6/2024, Vol. 20, p1-16. 16p.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Autor:
Nonato, Juliana Vieira Almeida1 (AUTHOR), Carvalho, Humberto Fanelli1 (AUTHOR), Borges, Karina Lima Reis2 (AUTHOR), Padilha, Lilian3 (AUTHOR), Maluf, Mirian Perez3 (AUTHOR), Fritsche-Neto, Roberto2 (AUTHOR), Guerreiro Filho, Oliveiro1 (AUTHOR) oliveiro.guerreiro@sp.gov.br
Publikováno v:
Euphytica. Oct2021, Vol. 217 Issue 10, p1-19. 19p.
Autor:
Yassue, Rafael Massahiro1 (AUTHOR) rafael.yassue@usp.br, Carvalho, Humberto Fanelli1 (AUTHOR), Gevartosky, Raysa1 (AUTHOR), Sabadin, Felipe1 (AUTHOR), Souza, Pedro Henrique1 (AUTHOR), Bonatelli, Maria Leticia1 (AUTHOR), Azevedo, João Lúcio1 (AUTHOR), Quecine, Maria Carolina1 (AUTHOR), Fritsche-Neto, Roberto1 (AUTHOR)
Publikováno v:
Molecular Breeding. Oct2021, Vol. 41 Issue 10, p1-16. 16p.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Autor:
Galli, Giovanni, Sabadin, Felipe, Yassue, Rafael Massahiro, Galves, Cassia, Carvalho, Humberto Fanelli, Crossa, Jose, Montesinos-Lopez, Osval Antonio, Fritsche-Neto, Roberto
Publikováno v:
Repositório Institucional da USP (Biblioteca Digital da Produção Intelectual)
Universidade de São Paulo (USP)
instacron:USP
Universidade de São Paulo (USP)
instacron:USP
Machine learning methods such as multilayer perceptrons (MLP) and Convolutional Neural Networks (CNN) have emerged as promising methods for genomic prediction (GP). In this context, we assess the performance of MLP and CNN on regression and classific
Externí odkaz:
https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=doi_dedup___::6ebfa23d43bdcb2c1289d0557afca48f
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.