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Publikováno v:
Agrarian, Vol 14, Iss 51, Pp 82-94 (2021)
Profile equations of the trunk of the trees make it possible to quantify different wood uses that can be used in a specific forest stand. They come from the adjustment of taper models, referred to as: tapering, thinning, shape and, or profile of the
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https://doaj.org/article/061cddaef8484cf7a406743fb25a4655
Autor:
Cunha, João Paulo Zanola
A avaliação da predição de um modelo por meio do cálculo do seu risco esperado é uma importante etapa no processo de escolha do um preditor eficiente para observações futuras. Porém, deve ser evitado nessa avaliação usar a mesma base em qu
Autor:
Guirado, Alia Garrudo
A Regressão Robusta surge como uma alternativa ao ajuste por mínimos quadrados quando os erros são contaminados por pontos aberrantes ou existe alguma evidência de violação das suposições do modelo. Na regressão clássica existem critérios
Autor:
Simone Fernanda Nedel Pértile, Fabyano Fonseca e Silva, Mayara Salvian, Gerson Barreto Mourão
Publikováno v:
Pesquisa Agropecuária Brasileira, Vol 51, Iss 10, Pp 1729-1736 (2016)
Resumo: O objetivo deste trabalho foi avaliar a eficiência do método ssGBLUP quanto à seleção e à associação genômica ampla, com atribuição de pesos a marcadores genéticos e uso de informações de genótipos e fenótipos, com ou sem info
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https://doaj.org/article/6ba69120eba04f8bb1f6e9456d56fe0c
Autor:
Leiri Daiane Barili, Naine Martins do Vale, Fabyano Fonseca e Silva, José Eustáquio de Souza Carneiro, Hinayah Rojas de Oliveira, Rosana Pereira Vianello, Paula Arielle Mendes Ribeiro Valdisser, Moyses Nascimento
Publikováno v:
Ciência Rural, Vol 48, Iss 8 (2018)
ABSTRACT: We aimed to apply genomic information based on SNP (single nucleotide polymorphism) markers for the genetic evaluation of the traits “stay-green” (SG), plant architecture (PA), grain aspect (GA) and grain yield (GY) in common bean throu
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https://doaj.org/article/4070a12d7ba84fdc94b1c2a7581fdbd5
Autor:
Laura Hernández-Guzmán, Manuel González Montesinos, Graciela Bermúdez-Ornelas, Miguel-Ángel Freyre, Raúl j. Alcázar-Olán
Publikováno v:
Revista Colombiana de Psicología, Vol 22, Iss 1, Pp 151-161 (2013)
Confirmatory factor analysis conducted in a sample of 706 children 7 to 16 years of age, 354 girls and 352 boys, revealed a 5-factor solution (Rejection, Corporal Punishment, Support, Responsiveness, Warmth). Results supported the measurement model o
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https://doaj.org/article/54d4219fd5584dd3935a9dc48212a83c
Publikováno v:
Revista Brasileira de Ciência do Solo, Vol 37, Iss 2, Pp 422-430 (2013)
Is it possible to build predictive models (PMs) of soil particle-size distribution (psd) in a region with complex geology and a young and unstable land-surface? The main objective of this study was to answer this question. A set of 339 soil samples f
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https://doaj.org/article/04ab7e61a56b4452b8b3e60c075199ed
Autor:
Pinheiro, Thiago José
Publikováno v:
Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UEPG
Universidade Estadual de Ponta Grossa (UEPG)
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Universidade Estadual de Ponta Grossa (UEPG)
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https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=od______3056::025cd200a3cf8d866534f7cb7b0b4b93
http://tede2.uepg.br/jspui/handle/prefix/3672
http://tede2.uepg.br/jspui/handle/prefix/3672
Autor:
Marcos Rafael Nanni, Fabrício Pinheiro Povh, José Alexandre Melo Demattê, Roney Berti de Oliveira, Marcelo Luiz Chicati, Everson Cezar
Publikováno v:
Scientia Agricola, Vol 68, Iss 3, Pp 386-392 (2011)
The importance of understanding spatial variability of soils is connected to crop management planning. This understanding makes it possible to treat soil not as a uniform, but a variable entity, and it enables site-specific management to increase pro
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https://doaj.org/article/024aeb5502ae4324af54798e221dd5c3
Publikováno v:
Repositório Institucional da Universidade Federal do Ceará (UFC)
Universidade Federal do Ceará (UFC)
instacron:UFC
Universidade Federal do Ceará (UFC)
instacron:UFC
This work proposes the use of Deep Learning in recognition of 3D objects captured with Light Detection and Ranging (LiDAR), including a pre-processing step. In addition, it uses a real- world dataset that contains three classes. The pre-processing st
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https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=od______3056::6ce79e14cc077679f1577ec6c2ba76aa
http://www.repositorio.ufc.br/handle/riufc/65199
http://www.repositorio.ufc.br/handle/riufc/65199