Assuntos: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, DIAGNOSE FOLIAR, ESTADO NUTRICIONAL, MILHO, NITROGÊNIO, NUTRIÇÃO VEGETAL, REDES NEURAIS, VISÃO COMPUTACIONAL
ABNT
SILVA, Thiago Lima da. Machine learning and deep learning applied to computer vision for nutritional status classification in maize (Zea mays L.). 2025. Tese (Doutorado) – Universidade de São Paulo, Piracicaba, 2025. Disponível em: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/11/11152/tde-02122025-093111/. Acesso em: 03 dez. 2025.APA
Silva, T. L. da. (2025). Machine learning and deep learning applied to computer vision for nutritional status classification in maize (Zea mays L.) (Tese (Doutorado). Universidade de São Paulo, Piracicaba. Recuperado de https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/11/11152/tde-02122025-093111/NLM
Silva TL da. Machine learning and deep learning applied to computer vision for nutritional status classification in maize (Zea mays L.) [Internet]. 2025 ;[citado 2025 dez. 03 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/11/11152/tde-02122025-093111/Vancouver
Silva TL da. Machine learning and deep learning applied to computer vision for nutritional status classification in maize (Zea mays L.) [Internet]. 2025 ;[citado 2025 dez. 03 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/11/11152/tde-02122025-093111/
