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ABNT
PAULA, Tauana Maria Carlos Guimarães de et al. Deep learning pose detection model for sow locomotion. Scientific Reports, v. 14, p. 1-13, 2024Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1038/s41598-024-62151-7. Acesso em: 05 set. 2024.
APA
Paula, T. M. C. G. de, Sousa, R. V. de, Sarmiento, M. P., Kramer, T., Sardinha, E. J. de S., Sabei, L., et al. (2024). Deep learning pose detection model for sow locomotion. Scientific Reports, 14, 1-13. doi:10.1038/s41598-024-62151-7
NLM
Paula TMCG de, Sousa RV de, Sarmiento MP, Kramer T, Sardinha EJ de S, Sabei L, Machado JS, Vilioti MS, Zanella AJ. Deep learning pose detection model for sow locomotion [Internet]. Scientific Reports. 2024 ; 14 1-13.[citado 2024 set. 05 ] Available from: https://doi.org/10.1038/s41598-024-62151-7
Vancouver
Paula TMCG de, Sousa RV de, Sarmiento MP, Kramer T, Sardinha EJ de S, Sabei L, Machado JS, Vilioti MS, Zanella AJ. Deep learning pose detection model for sow locomotion [Internet]. Scientific Reports. 2024 ; 14 1-13.[citado 2024 set. 05 ] Available from: https://doi.org/10.1038/s41598-024-62151-7
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ABNT
RODRIGUES, Alex Vinícius da Silva et al. Thermal signature: a method to extract characteristics from infrared thermography data applied to the development of animal heat stress classifier models. Journal of Thermal Biology, v. 115, p. 1-8, 2023Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.jtherbio.2023.103609. Acesso em: 05 set. 2024.
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Rodrigues, A. V. da S., Martello, L. S., Pacheco, V. M., Sardinha, E. J. de S., Pereira, A. L. V., & Sousa, R. V. de. (2023). Thermal signature: a method to extract characteristics from infrared thermography data applied to the development of animal heat stress classifier models. Journal of Thermal Biology, 115, 1-8. doi:10.1016/j.jtherbio.2023.103609
NLM
Rodrigues AV da S, Martello LS, Pacheco VM, Sardinha EJ de S, Pereira ALV, Sousa RV de. Thermal signature: a method to extract characteristics from infrared thermography data applied to the development of animal heat stress classifier models [Internet]. Journal of Thermal Biology. 2023 ; 115 1-8.[citado 2024 set. 05 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.jtherbio.2023.103609
Vancouver
Rodrigues AV da S, Martello LS, Pacheco VM, Sardinha EJ de S, Pereira ALV, Sousa RV de. Thermal signature: a method to extract characteristics from infrared thermography data applied to the development of animal heat stress classifier models [Internet]. Journal of Thermal Biology. 2023 ; 115 1-8.[citado 2024 set. 05 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.jtherbio.2023.103609
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ABNT
VILIOTI, Mirela Soares et al. Construção de um banco de imagens para treinamento de inteligência artificial na identificação de claudicação em suínos. 2023, Anais.. São Paulo: USP, 2023. Disponível em: https://uspdigital.usp.br/siicusp/siicPublicacao.jsp?codmnu=7210. Acesso em: 05 set. 2024.
APA
Vilioti, M. S., Paula, T. M. de, Sousa, R. V. de, & Zanella, A. J. (2023). Construção de um banco de imagens para treinamento de inteligência artificial na identificação de claudicação em suínos. In 31. SIICUSP : resumos. São Paulo: USP. Recuperado de https://uspdigital.usp.br/siicusp/siicPublicacao.jsp?codmnu=7210
NLM
Vilioti MS, Paula TM de, Sousa RV de, Zanella AJ. Construção de um banco de imagens para treinamento de inteligência artificial na identificação de claudicação em suínos [Internet]. 31. SIICUSP : resumos. 2023 ;[citado 2024 set. 05 ] Available from: https://uspdigital.usp.br/siicusp/siicPublicacao.jsp?codmnu=7210
Vancouver
Vilioti MS, Paula TM de, Sousa RV de, Zanella AJ. Construção de um banco de imagens para treinamento de inteligência artificial na identificação de claudicação em suínos [Internet]. 31. SIICUSP : resumos. 2023 ;[citado 2024 set. 05 ] Available from: https://uspdigital.usp.br/siicusp/siicPublicacao.jsp?codmnu=7210
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ABNT
PACHECO, Verônica Madeira et al. Deep learning-based model classifies thermal conditions in dairy cows using infrared thermography. Biosystems Engineering, v. 221, p. 154-163, 2022Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.biosystemseng.2022.07.001. Acesso em: 05 set. 2024.
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Pacheco, V. M., Sousa, R. V. de, Sardinha, E. J. de S., Rodrigues, A. V. da S., Brown-Brandl, T. M., & Martello, L. S. (2022). Deep learning-based model classifies thermal conditions in dairy cows using infrared thermography. Biosystems Engineering, 221, 154-163. doi:10.1016/j.biosystemseng.2022.07.001
NLM
Pacheco VM, Sousa RV de, Sardinha EJ de S, Rodrigues AV da S, Brown-Brandl TM, Martello LS. Deep learning-based model classifies thermal conditions in dairy cows using infrared thermography [Internet]. Biosystems Engineering. 2022 ; 221 154-163.[citado 2024 set. 05 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.biosystemseng.2022.07.001
Vancouver
Pacheco VM, Sousa RV de, Sardinha EJ de S, Rodrigues AV da S, Brown-Brandl TM, Martello LS. Deep learning-based model classifies thermal conditions in dairy cows using infrared thermography [Internet]. Biosystems Engineering. 2022 ; 221 154-163.[citado 2024 set. 05 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.biosystemseng.2022.07.001
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ABNT
EITELWEIN, Mateus Tonini et al. Predictive performance of mobile Vis–NIR spectroscopy for mapping key fertility attributes in tropical soils through local models using PLS and ANN. Automation, v. 3, p. 116-131, 2022Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.3390/automation3010006. Acesso em: 05 set. 2024.
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Eitelwein, M. T., Tavares, T. R., Molin, J. P., Trevisan, R. G., Sousa, R. V. de, & Demattê, J. A. M. (2022). Predictive performance of mobile Vis–NIR spectroscopy for mapping key fertility attributes in tropical soils through local models using PLS and ANN. Automation, 3, 116-131. doi:10.3390/automation3010006
NLM
Eitelwein MT, Tavares TR, Molin JP, Trevisan RG, Sousa RV de, Demattê JAM. Predictive performance of mobile Vis–NIR spectroscopy for mapping key fertility attributes in tropical soils through local models using PLS and ANN [Internet]. Automation. 2022 ; 3 116-131.[citado 2024 set. 05 ] Available from: https://doi.org/10.3390/automation3010006
Vancouver
Eitelwein MT, Tavares TR, Molin JP, Trevisan RG, Sousa RV de, Demattê JAM. Predictive performance of mobile Vis–NIR spectroscopy for mapping key fertility attributes in tropical soils through local models using PLS and ANN [Internet]. Automation. 2022 ; 3 116-131.[citado 2024 set. 05 ] Available from: https://doi.org/10.3390/automation3010006
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ABNT
ABREU, Mariana Gomes de et al. Evaluation of machine learning based models to predict the bulk density in the flash sintering process. Materials Today Communications, v. 27, p. 1-5, 2021Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.mtcomm.2021.102220. Acesso em: 05 set. 2024.
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Abreu, M. G. de, Pallone, E. M. de J. A., Ferreira, J. A., Campos, J. V., & Sousa, R. V. de. (2021). Evaluation of machine learning based models to predict the bulk density in the flash sintering process. Materials Today Communications, 27, 1-5. doi:10.1016/j.mtcomm.2021.102220
NLM
Abreu MG de, Pallone EM de JA, Ferreira JA, Campos JV, Sousa RV de. Evaluation of machine learning based models to predict the bulk density in the flash sintering process [Internet]. Materials Today Communications. 2021 ; 27 1-5.[citado 2024 set. 05 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.mtcomm.2021.102220
Vancouver
Abreu MG de, Pallone EM de JA, Ferreira JA, Campos JV, Sousa RV de. Evaluation of machine learning based models to predict the bulk density in the flash sintering process [Internet]. Materials Today Communications. 2021 ; 27 1-5.[citado 2024 set. 05 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.mtcomm.2021.102220
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ABNT
LENCIONI, Gabriel Carreira et al. Pain assessment in horses using automatic facial expression recognition through deep learning-based modeling. PLOS ONE, v. 16, n. 10, p. 1-12, 2021Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1371/journal.pone.0258672. Acesso em: 05 set. 2024.
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Lencioni, G. C., Sousa, R. V. de, Sardinha, E. J. de S., Corrêa, R. R., & Zanella, A. J. (2021). Pain assessment in horses using automatic facial expression recognition through deep learning-based modeling. PLOS ONE, 16( 10), 1-12. doi:10.1371/journal.pone.0258672
NLM
Lencioni GC, Sousa RV de, Sardinha EJ de S, Corrêa RR, Zanella AJ. Pain assessment in horses using automatic facial expression recognition through deep learning-based modeling [Internet]. PLOS ONE. 2021 ; 16( 10): 1-12.[citado 2024 set. 05 ] Available from: https://doi.org/10.1371/journal.pone.0258672
Vancouver
Lencioni GC, Sousa RV de, Sardinha EJ de S, Corrêa RR, Zanella AJ. Pain assessment in horses using automatic facial expression recognition through deep learning-based modeling [Internet]. PLOS ONE. 2021 ; 16( 10): 1-12.[citado 2024 set. 05 ] Available from: https://doi.org/10.1371/journal.pone.0258672
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REGAZZO, Jamile Raquel e SOUSA, Rafael Vieira de e LEVEGHIN, Luisa. Uso de ferramenta computacional de inteligência artificial do tipo rede neural convolucional para identificação do estado nutricional de nitrogênio em feijoeiro. 2020, Anais.. São Paulo: USP, 2020. Disponível em: https://uspdigital.usp.br/siicusp/siicPublicacao.jsp?codmnu=7210. Acesso em: 05 set. 2024.
APA
Regazzo, J. R., Sousa, R. V. de, & Leveghin, L. (2020). Uso de ferramenta computacional de inteligência artificial do tipo rede neural convolucional para identificação do estado nutricional de nitrogênio em feijoeiro. In 28. SIICUSP : resumos. São Paulo: USP. Recuperado de https://uspdigital.usp.br/siicusp/siicPublicacao.jsp?codmnu=7210
NLM
Regazzo JR, Sousa RV de, Leveghin L. Uso de ferramenta computacional de inteligência artificial do tipo rede neural convolucional para identificação do estado nutricional de nitrogênio em feijoeiro [Internet]. 28. SIICUSP : resumos. 2020 ;[citado 2024 set. 05 ] Available from: https://uspdigital.usp.br/siicusp/siicPublicacao.jsp?codmnu=7210
Vancouver
Regazzo JR, Sousa RV de, Leveghin L. Uso de ferramenta computacional de inteligência artificial do tipo rede neural convolucional para identificação do estado nutricional de nitrogênio em feijoeiro [Internet]. 28. SIICUSP : resumos. 2020 ;[citado 2024 set. 05 ] Available from: https://uspdigital.usp.br/siicusp/siicPublicacao.jsp?codmnu=7210
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ABNT
PACHECO, Verônica Madeira et al. Thermal imaging combined with predictive machine learning based model for the development of thermal stress level classifiers. Livestock Science, v. No 2020, p. 1-7, 2020Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.livsci.2020.104244. Acesso em: 05 set. 2024.
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Pacheco, V. M., Sousa, R. V. de, Rodrigues, A. V. da S., Sardinha, E. J. de S., & Martello, L. S. (2020). Thermal imaging combined with predictive machine learning based model for the development of thermal stress level classifiers. Livestock Science, No 2020, 1-7. doi:10.1016/j.livsci.2020.104244
NLM
Pacheco VM, Sousa RV de, Rodrigues AV da S, Sardinha EJ de S, Martello LS. Thermal imaging combined with predictive machine learning based model for the development of thermal stress level classifiers [Internet]. Livestock Science. 2020 ; No 2020 1-7.[citado 2024 set. 05 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.livsci.2020.104244
Vancouver
Pacheco VM, Sousa RV de, Rodrigues AV da S, Sardinha EJ de S, Martello LS. Thermal imaging combined with predictive machine learning based model for the development of thermal stress level classifiers [Internet]. Livestock Science. 2020 ; No 2020 1-7.[citado 2024 set. 05 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.livsci.2020.104244
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CAMPOS, João Vitor et al. Flash sintering scaling-up challenges: influence of the sample size on the microstructure and onset temperature of the flash event. Scripta Materialia, v. 186, p. 1-5, 2020Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.scriptamat.2020.04.022. Acesso em: 05 set. 2024.
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Campos, J. V., Lavagnini, I. R., Silva, J. G. P. da, Ferreira, J. A., Sousa, R. V. de, Mücke, R., et al. (2020). Flash sintering scaling-up challenges: influence of the sample size on the microstructure and onset temperature of the flash event. Scripta Materialia, 186, 1-5. doi:10.1016/j.scriptamat.2020.04.022
NLM
Campos JV, Lavagnini IR, Silva JGP da, Ferreira JA, Sousa RV de, Mücke R, Guillon O, Pallone EM de JA. Flash sintering scaling-up challenges: influence of the sample size on the microstructure and onset temperature of the flash event [Internet]. Scripta Materialia. 2020 ; 186 1-5.[citado 2024 set. 05 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.scriptamat.2020.04.022
Vancouver
Campos JV, Lavagnini IR, Silva JGP da, Ferreira JA, Sousa RV de, Mücke R, Guillon O, Pallone EM de JA. Flash sintering scaling-up challenges: influence of the sample size on the microstructure and onset temperature of the flash event [Internet]. Scripta Materialia. 2020 ; 186 1-5.[citado 2024 set. 05 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.scriptamat.2020.04.022
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ABNT
RIBEIRO, Alexandre de Souza et al. Aprendizado de máquina para detecção automática, em imagens de Spodoptera frugiperda em cultura do milho. 2019, Anais.. São Paulo: USP, 2019. Disponível em: https://uspdigital.usp.br/siicusp/siicPublicacao.jsp?codmnu=7210. Acesso em: 05 set. 2024.
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Ribeiro, A. de S., Tsukahara, R. Y., Oliveira Junior, J. I. de, & Sardinha, E. J. de S. (2019). Aprendizado de máquina para detecção automática, em imagens de Spodoptera frugiperda em cultura do milho. In 27. SIICUSP : resumos. São Paulo: USP. Recuperado de https://uspdigital.usp.br/siicusp/siicPublicacao.jsp?codmnu=7210
NLM
Ribeiro A de S, Tsukahara RY, Oliveira Junior JI de, Sardinha EJ de S. Aprendizado de máquina para detecção automática, em imagens de Spodoptera frugiperda em cultura do milho [Internet]. 27. SIICUSP : resumos. 2019 ;[citado 2024 set. 05 ] Available from: https://uspdigital.usp.br/siicusp/siicPublicacao.jsp?codmnu=7210
Vancouver
Ribeiro A de S, Tsukahara RY, Oliveira Junior JI de, Sardinha EJ de S. Aprendizado de máquina para detecção automática, em imagens de Spodoptera frugiperda em cultura do milho [Internet]. 27. SIICUSP : resumos. 2019 ;[citado 2024 set. 05 ] Available from: https://uspdigital.usp.br/siicusp/siicPublicacao.jsp?codmnu=7210
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ABNT
CAMPOS, João Vitor et al. Development of an instrumented and automated flash sintering setup for enhanced process monitoring and parameter control. Journal of the European Ceramic Society, v. 39, n. 2/3, p. 531-538, 2019Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.jeurceramsoc.2018.09.002. Acesso em: 05 set. 2024.
APA
Campos, J. V., Lavagnini, I. R., Sousa, R. V. de, Ferreira, J. A., & Pallone, E. M. de J. A. (2019). Development of an instrumented and automated flash sintering setup for enhanced process monitoring and parameter control. Journal of the European Ceramic Society, 39( 2/3), 531-538. doi:10.1016/j.jeurceramsoc.2018.09.002
NLM
Campos JV, Lavagnini IR, Sousa RV de, Ferreira JA, Pallone EM de JA. Development of an instrumented and automated flash sintering setup for enhanced process monitoring and parameter control [Internet]. Journal of the European Ceramic Society. 2019 ; 39( 2/3): 531-538.[citado 2024 set. 05 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.jeurceramsoc.2018.09.002
Vancouver
Campos JV, Lavagnini IR, Sousa RV de, Ferreira JA, Pallone EM de JA. Development of an instrumented and automated flash sintering setup for enhanced process monitoring and parameter control [Internet]. Journal of the European Ceramic Society. 2019 ; 39( 2/3): 531-538.[citado 2024 set. 05 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.jeurceramsoc.2018.09.002
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ABNT
PACHECO, Verônica Madeira e SOUSA, Rafael Vieira de e MARTELLO, Luciane Silva. Modelo computacional para predição da temperatura retal de bovinos de leite. 2019, Anais.. Pirassununga: Faculdade de Zootecnia e Engenharia de Alimentos da USP, 2019. Disponível em: http://www.fzea.usp.br/wp-content/uploads/2020/02/anais_iv_simposio_pos-graduacao_zootecnia_fzea_2019.pdf. Acesso em: 05 set. 2024.
APA
Pacheco, V. M., Sousa, R. V. de, & Martello, L. S. (2019). Modelo computacional para predição da temperatura retal de bovinos de leite. In Resumos. Pirassununga: Faculdade de Zootecnia e Engenharia de Alimentos da USP. Recuperado de http://www.fzea.usp.br/wp-content/uploads/2020/02/anais_iv_simposio_pos-graduacao_zootecnia_fzea_2019.pdf
NLM
Pacheco VM, Sousa RV de, Martello LS. Modelo computacional para predição da temperatura retal de bovinos de leite [Internet]. Resumos. 2019 ;[citado 2024 set. 05 ] Available from: http://www.fzea.usp.br/wp-content/uploads/2020/02/anais_iv_simposio_pos-graduacao_zootecnia_fzea_2019.pdf
Vancouver
Pacheco VM, Sousa RV de, Martello LS. Modelo computacional para predição da temperatura retal de bovinos de leite [Internet]. Resumos. 2019 ;[citado 2024 set. 05 ] Available from: http://www.fzea.usp.br/wp-content/uploads/2020/02/anais_iv_simposio_pos-graduacao_zootecnia_fzea_2019.pdf
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ABNT
CANATA, Tatiana Fernanda e MOLIN, José Paulo e SOUSA, Rafael Vieira de. A measurement system based on LIDAR technology to characterize the canopy of sugarcane plants. Engenharia Agrícola, v. 39, n. 2, p. 240-247, 2019Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1590/1809-4430-Eng.Agric.v39n2p240-247/2019. Acesso em: 05 set. 2024.
APA
Canata, T. F., Molin, J. P., & Sousa, R. V. de. (2019). A measurement system based on LIDAR technology to characterize the canopy of sugarcane plants. Engenharia Agrícola, 39( 2), 240-247. doi:10.1590/1809-4430-Eng.Agric.v39n2p240-247/2019
NLM
Canata TF, Molin JP, Sousa RV de. A measurement system based on LIDAR technology to characterize the canopy of sugarcane plants [Internet]. Engenharia Agrícola. 2019 ; 39( 2): 240-247.[citado 2024 set. 05 ] Available from: https://doi.org/10.1590/1809-4430-Eng.Agric.v39n2p240-247/2019
Vancouver
Canata TF, Molin JP, Sousa RV de. A measurement system based on LIDAR technology to characterize the canopy of sugarcane plants [Internet]. Engenharia Agrícola. 2019 ; 39( 2): 240-247.[citado 2024 set. 05 ] Available from: https://doi.org/10.1590/1809-4430-Eng.Agric.v39n2p240-247/2019
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ABNT
SOUSA, Rafael Vieira de e MARTELLO, Luciane Silva. Precisão tecnológica garante informações e mantém conforto animal. Canal USP. São Paulo: Universidade de São Paulo. Disponível em: https://www.youtube.com/watch?v=gVIT2UVurEY. Acesso em: 05 set. 2024. , 2018
APA
Sousa, R. V. de, & Martello, L. S. (2018). Precisão tecnológica garante informações e mantém conforto animal. Canal USP. São Paulo: Universidade de São Paulo. Recuperado de https://www.youtube.com/watch?v=gVIT2UVurEY
NLM
Sousa RV de, Martello LS. Precisão tecnológica garante informações e mantém conforto animal [Internet]. Canal USP. 2018 ;14 no 2018[citado 2024 set. 05 ] Available from: https://www.youtube.com/watch?v=gVIT2UVurEY
Vancouver
Sousa RV de, Martello LS. Precisão tecnológica garante informações e mantém conforto animal [Internet]. Canal USP. 2018 ;14 no 2018[citado 2024 set. 05 ] Available from: https://www.youtube.com/watch?v=gVIT2UVurEY
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ABNT
SOUSA, Rafael Vieira de et al. Predictive model based on artificial neural network for assessing beef cattle thermal stress using weather and physiological variables. Computers and Electronics in Agriculture, v. 144, p. 37-43, 2018Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.compag.2017.11.033. Acesso em: 05 set. 2024.
APA
Sousa, R. V. de, Rodrigues, A. V. da S., Abreu, M. G. de, Tabile, R. A., & Martello, L. S. (2018). Predictive model based on artificial neural network for assessing beef cattle thermal stress using weather and physiological variables. Computers and Electronics in Agriculture, 144, 37-43. doi:10.1016/j.compag.2017.11.033
NLM
Sousa RV de, Rodrigues AV da S, Abreu MG de, Tabile RA, Martello LS. Predictive model based on artificial neural network for assessing beef cattle thermal stress using weather and physiological variables [Internet]. Computers and Electronics in Agriculture. 2018 ; 144 37-43.[citado 2024 set. 05 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.compag.2017.11.033
Vancouver
Sousa RV de, Rodrigues AV da S, Abreu MG de, Tabile RA, Martello LS. Predictive model based on artificial neural network for assessing beef cattle thermal stress using weather and physiological variables [Internet]. Computers and Electronics in Agriculture. 2018 ; 144 37-43.[citado 2024 set. 05 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.compag.2017.11.033
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ABNT
VIEGAS, Elisabete Maria Macedo et al. USP em Pirassununga, onde a terra, os animais e as plantas geram conhecimento e alimentos de melhor qualidade: dos estudos básicos às tecnologias de ponta, as pesquisas da FZEA vão do melhoramento animal ao alimento saudável [Depoimento a Antonio Carlos Quinto]. Jornal da USP. Especial USP Pirassununga. São Paulo: Faculdade de Zootecnia e Engenharia de Alimentos, Universidade de São Paulo. Disponível em: https://jornal.usp.br/ciencias/usp-em-pirassununga-onde-a-terra-os-animais-e-as-plantas-geram-conhecimento-e-alimentos-de-melhor-qualidade/. Acesso em: 05 set. 2024. , 2018
APA
Viegas, E. M. M., Visintin, J. A., Meirelles, F. V., Silva, L. A., Silva, S. da L. e, Araújo, L. F., et al. (2018). USP em Pirassununga, onde a terra, os animais e as plantas geram conhecimento e alimentos de melhor qualidade: dos estudos básicos às tecnologias de ponta, as pesquisas da FZEA vão do melhoramento animal ao alimento saudável [Depoimento a Antonio Carlos Quinto]. Jornal da USP. Especial USP Pirassununga. São Paulo: Faculdade de Zootecnia e Engenharia de Alimentos, Universidade de São Paulo. Recuperado de https://jornal.usp.br/ciencias/usp-em-pirassununga-onde-a-terra-os-animais-e-as-plantas-geram-conhecimento-e-alimentos-de-melhor-qualidade/
NLM
Viegas EMM, Visintin JA, Meirelles FV, Silva LA, Silva S da L e, Araújo LF, Rodrigues CE da C, Trindade MA, Negrão JA, Silva P dos S, Costa EJX, Zanella AJ, Martello LS, Sousa RV de, Franzolin R. USP em Pirassununga, onde a terra, os animais e as plantas geram conhecimento e alimentos de melhor qualidade: dos estudos básicos às tecnologias de ponta, as pesquisas da FZEA vão do melhoramento animal ao alimento saudável [Depoimento a Antonio Carlos Quinto] [Internet]. Jornal da USP. Especial USP Pirassununga. 2018 ;[citado 2024 set. 05 ] Available from: https://jornal.usp.br/ciencias/usp-em-pirassununga-onde-a-terra-os-animais-e-as-plantas-geram-conhecimento-e-alimentos-de-melhor-qualidade/
Vancouver
Viegas EMM, Visintin JA, Meirelles FV, Silva LA, Silva S da L e, Araújo LF, Rodrigues CE da C, Trindade MA, Negrão JA, Silva P dos S, Costa EJX, Zanella AJ, Martello LS, Sousa RV de, Franzolin R. USP em Pirassununga, onde a terra, os animais e as plantas geram conhecimento e alimentos de melhor qualidade: dos estudos básicos às tecnologias de ponta, as pesquisas da FZEA vão do melhoramento animal ao alimento saudável [Depoimento a Antonio Carlos Quinto] [Internet]. Jornal da USP. Especial USP Pirassununga. 2018 ;[citado 2024 set. 05 ] Available from: https://jornal.usp.br/ciencias/usp-em-pirassununga-onde-a-terra-os-animais-e-as-plantas-geram-conhecimento-e-alimentos-de-melhor-qualidade/
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ABNT
CONDOTTA, Isabella Cardoso Ferreira da Silva et al. Using an artificial neural network to predict pig mass from depth images. 2018, Anais.. St. Joseph, MI: American Society of Agricultural and Biological Engineers, 2018. Disponível em: https://doi.org/10.13031/iles.18-043. Acesso em: 05 set. 2024.
APA
Condotta, I. C. F. da S., Brown-Brandl, T. M., Sousa, R. V. de, & Silva-Miranda, K. O. da. (2018). Using an artificial neural network to predict pig mass from depth images. In Meeting Proceedings. St. Joseph, MI: American Society of Agricultural and Biological Engineers. doi:10.13031/iles.18-043
NLM
Condotta ICF da S, Brown-Brandl TM, Sousa RV de, Silva-Miranda KO da. Using an artificial neural network to predict pig mass from depth images [Internet]. Meeting Proceedings. 2018 ;[citado 2024 set. 05 ] Available from: https://doi.org/10.13031/iles.18-043
Vancouver
Condotta ICF da S, Brown-Brandl TM, Sousa RV de, Silva-Miranda KO da. Using an artificial neural network to predict pig mass from depth images [Internet]. Meeting Proceedings. 2018 ;[citado 2024 set. 05 ] Available from: https://doi.org/10.13031/iles.18-043
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ABNT
RODRIGUES, Alex Vinicius da Silva e MARTELLO, Luciane Silva. Sensor embarcável inteligente para predição da temperatura retal de bovinos de corte. 2017, Anais.. São Paulo: USP, 2017. Disponível em: https://uspdigital.usp.br/siicusp/siicPublicacao.jsp?codmnu=7210. Acesso em: 05 set. 2024.
APA
Rodrigues, A. V. da S., & Martello, L. S. (2017). Sensor embarcável inteligente para predição da temperatura retal de bovinos de corte. In 25. SIICUSP : resumos. São Paulo: USP. Recuperado de https://uspdigital.usp.br/siicusp/siicPublicacao.jsp?codmnu=7210
NLM
Rodrigues AV da S, Martello LS. Sensor embarcável inteligente para predição da temperatura retal de bovinos de corte [Internet]. 25. SIICUSP : resumos. 2017 ;[citado 2024 set. 05 ] Available from: https://uspdigital.usp.br/siicusp/siicPublicacao.jsp?codmnu=7210
Vancouver
Rodrigues AV da S, Martello LS. Sensor embarcável inteligente para predição da temperatura retal de bovinos de corte [Internet]. 25. SIICUSP : resumos. 2017 ;[citado 2024 set. 05 ] Available from: https://uspdigital.usp.br/siicusp/siicPublicacao.jsp?codmnu=7210
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ABNT
ABREU, Mariana Gomes de e MARTELLO, Luciane Silva. Estimativa da massa corporal de bovinos utilizando sensor LiDAR e modelo com rede neural artificial. 2017, Anais.. São Paulo: USP, 2017. Disponível em: https://uspdigital.usp.br/siicusp/siicPublicacao.jsp?codmnu=7210. Acesso em: 05 set. 2024.
APA
Abreu, M. G. de, & Martello, L. S. (2017). Estimativa da massa corporal de bovinos utilizando sensor LiDAR e modelo com rede neural artificial. In 25. SIICUSP : resumos. São Paulo: USP. Recuperado de https://uspdigital.usp.br/siicusp/siicPublicacao.jsp?codmnu=7210
NLM
Abreu MG de, Martello LS. Estimativa da massa corporal de bovinos utilizando sensor LiDAR e modelo com rede neural artificial [Internet]. 25. SIICUSP : resumos. 2017 ;[citado 2024 set. 05 ] Available from: https://uspdigital.usp.br/siicusp/siicPublicacao.jsp?codmnu=7210
Vancouver
Abreu MG de, Martello LS. Estimativa da massa corporal de bovinos utilizando sensor LiDAR e modelo com rede neural artificial [Internet]. 25. SIICUSP : resumos. 2017 ;[citado 2024 set. 05 ] Available from: https://uspdigital.usp.br/siicusp/siicPublicacao.jsp?codmnu=7210