Fonte: Scientia Agricola. Unidade: ESALQ
Assuntos: ALFACE, APRENDIZADO COMPUTACIONAL, ESPECTROMETRIA, MICRONUTRIENTES, MINERAÇÃO DE DADOS, SOLO TROPICAL
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
MAIONE, Camila et al. Determining the geographical origin of lettuce with data mining applied to micronutrients and soil properties. Scientia Agricola, v. 79, n. 1, p. 1-15, 2022Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1590/1678-992x-2020-0011. Acesso em: 03 set. 2024.APA
Maione, C., Araujo, E. M., Santos-Araujo, S. N. dos, Boim, A. G. F., Barbosa, R. M., & Alleoni, L. R. F. (2022). Determining the geographical origin of lettuce with data mining applied to micronutrients and soil properties. Scientia Agricola, 79( 1), 1-15. doi:10.1590/1678-992x-2020-0011NLM
Maione C, Araujo EM, Santos-Araujo SN dos, Boim AGF, Barbosa RM, Alleoni LRF. Determining the geographical origin of lettuce with data mining applied to micronutrients and soil properties [Internet]. Scientia Agricola. 2022 ; 79( 1): 1-15.[citado 2024 set. 03 ] Available from: https://doi.org/10.1590/1678-992x-2020-0011Vancouver
Maione C, Araujo EM, Santos-Araujo SN dos, Boim AGF, Barbosa RM, Alleoni LRF. Determining the geographical origin of lettuce with data mining applied to micronutrients and soil properties [Internet]. Scientia Agricola. 2022 ; 79( 1): 1-15.[citado 2024 set. 03 ] Available from: https://doi.org/10.1590/1678-992x-2020-0011