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Artigo de periodico
Agronomic biofortification increases concentrations of zinc and storage proteins in cowpea grains (2024)
Oliveira, Caroline Figueiredo ; Silva, Matheus Gomes; Silva, Gutierres Nelson ; Ducatti, Karina Renostro ; Rocha, Maurisrael de Moura ; Reis, André Rodrigues ; Rabêlo, Flávio Henrique Silveira ; Lavres Junior, José ; Santos, Elcio Ferreira
Source: Agriculture. Unidades: CENA, ICMC
Subjects: ADUBAÇÃO FOLIAR, ALIMENTOS FORTIFICADOS, ARMAZENAMENTO AGRÍCOLA, CAUPI, PROTEÍNAS, ZINCO
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ABNT
OLIVEIRA, Caroline Figueiredo et al. Agronomic biofortification increases concentrations of zinc and storage proteins in cowpea grains. Agriculture, v. 14, p. 1-15, 2024Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.3390/agriculture14060911. Acesso em: 09 nov. 2024.
APA
Oliveira, C. F., Silva, M. G., Silva, G. N., Ducatti, K. R., Rocha, M. de M., Reis, A. R., et al. (2024). Agronomic biofortification increases concentrations of zinc and storage proteins in cowpea grains. Agriculture, 14, 1-15. doi:10.3390/agriculture14060911
NLM
Oliveira CF, Silva MG, Silva GN, Ducatti KR, Rocha M de M, Reis AR, Rabêlo FHS, Lavres Junior J, Santos EF. Agronomic biofortification increases concentrations of zinc and storage proteins in cowpea grains [Internet]. Agriculture. 2024 ; 14 1-15.[citado 2024 nov. 09 ] Available from: https://doi.org/10.3390/agriculture14060911
Vancouver
Oliveira CF, Silva MG, Silva GN, Ducatti KR, Rocha M de M, Reis AR, Rabêlo FHS, Lavres Junior J, Santos EF. Agronomic biofortification increases concentrations of zinc and storage proteins in cowpea grains [Internet]. Agriculture. 2024 ; 14 1-15.[citado 2024 nov. 09 ] Available from: https://doi.org/10.3390/agriculture14060911
Artigo de periodico
Wort disinfection treatment with electron beam for bioethanol production (2023)
Calegari, Rubens Perez ; Silva, Eric Alberto da ; Silva, Ana Paula Maria da ; Gomes, Marcelo Pego ; Mota, Layna Amorim ; Arthur, Valter ; Baptista, Antonio Sampaio
Source: Scientia Agricola. Unidades: CENA, ESALQ, ICMC
Subjects: ACELERADOR DE PARTÍCULAS, ELÉTRONS, BIOCOMBUSTÍVEIS, CANA-DE-AÇÚCAR, ETANOL, FERMENTAÇÃO ALCOÓLICA, MOSTO
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ABNT
CALEGARI, Rubens Perez et al. Wort disinfection treatment with electron beam for bioethanol production. Scientia Agricola, v. 80, p. 1-6, 2023Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1590/1678-992X-2021-0260. Acesso em: 09 nov. 2024.
APA
Calegari, R. P., Silva, E. A. da, Silva, A. P. M. da, Gomes, M. P., Mota, L. A., Arthur, V., & Baptista, A. S. (2023). Wort disinfection treatment with electron beam for bioethanol production. Scientia Agricola, 80, 1-6. doi:10.1590/1678-992X-2021-0260
NLM
Calegari RP, Silva EA da, Silva APM da, Gomes MP, Mota LA, Arthur V, Baptista AS. Wort disinfection treatment with electron beam for bioethanol production [Internet]. Scientia Agricola. 2023 ; 80 1-6.[citado 2024 nov. 09 ] Available from: https://doi.org/10.1590/1678-992X-2021-0260
Vancouver
Calegari RP, Silva EA da, Silva APM da, Gomes MP, Mota LA, Arthur V, Baptista AS. Wort disinfection treatment with electron beam for bioethanol production [Internet]. Scientia Agricola. 2023 ; 80 1-6.[citado 2024 nov. 09 ] Available from: https://doi.org/10.1590/1678-992X-2021-0260
Artigo de periodico
Automatic classification of parasitized fruit fly pupae from X-ray images by convolutional neural networks (2023)
Marinho, Rangel S. ; Silva, Alysson Alexander Naves ; Mastrangelo, Clíssia Barboza ; Prestes, Ana J.; Costa, Maria de Lourdes Zamboni ; Toledo, Claudio Fabiano Motta ; Mastrangelo, Thiago de Araújo
Source: Ecological Informatics. Unidades: CENA, ICMC
Subjects: CONTROLE BIOLÓGICO, INTENSIFICAÇÃO DE IMAGEM RADIOGRÁFICA, MOSCA-DAS-FRUTAS, RAIOS X
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ABNT
MARINHO, Rangel S. et al. Automatic classification of parasitized fruit fly pupae from X-ray images by convolutional neural networks. Ecological Informatics, v. 78, 2023Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.ecoinf.2023.102382. Acesso em: 09 nov. 2024.
APA
Marinho, R. S., Silva, A. A. N., Mastrangelo, C. B., Prestes, A. J., Costa, M. de L. Z., Toledo, C. F. M., & Mastrangelo, T. de A. (2023). Automatic classification of parasitized fruit fly pupae from X-ray images by convolutional neural networks. Ecological Informatics, 78. doi:10.1016/j.ecoinf.2023.102382
NLM
Marinho RS, Silva AAN, Mastrangelo CB, Prestes AJ, Costa M de LZ, Toledo CFM, Mastrangelo T de A. Automatic classification of parasitized fruit fly pupae from X-ray images by convolutional neural networks [Internet]. Ecological Informatics. 2023 ; 78[citado 2024 nov. 09 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.ecoinf.2023.102382
Vancouver
Marinho RS, Silva AAN, Mastrangelo CB, Prestes AJ, Costa M de LZ, Toledo CFM, Mastrangelo T de A. Automatic classification of parasitized fruit fly pupae from X-ray images by convolutional neural networks [Internet]. Ecological Informatics. 2023 ; 78[citado 2024 nov. 09 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.ecoinf.2023.102382
Artigo de periodico
Deep learning for identification of water deficits in sugarcane based on thermal images (2022)
Melo, Leonardo Leite de ; Melo, Verônica Gaspar Martins Leite de ; Marques, Patrícia Angélica Alves ; Frizzone, Jose Antonio ; Coelho, Rubens Duarte ; Romero, Roseli Aparecida Francelin ; Barros, Timoteo Herculino da Silva
Source: Agricultural Water Management. Unidades: ESALQ, ICMC, CENA
Subjects: DEFICIT HÍDRICO, APRENDIZADO COMPUTACIONAL, REDES NEURAIS, CANA-DE-AÇÚCAR
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ABNT
MELO, Leonardo Leite de et al. Deep learning for identification of water deficits in sugarcane based on thermal images. Agricultural Water Management, v. 272, p. 1-13, 2022Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.agwat.2022.107820. Acesso em: 09 nov. 2024.
APA
Melo, L. L. de, Melo, V. G. M. L. de, Marques, P. A. A., Frizzone, J. A., Coelho, R. D., Romero, R. A. F., & Barros, T. H. da S. (2022). Deep learning for identification of water deficits in sugarcane based on thermal images. Agricultural Water Management, 272, 1-13. doi:10.1016/j.agwat.2022.107820
NLM
Melo LL de, Melo VGML de, Marques PAA, Frizzone JA, Coelho RD, Romero RAF, Barros TH da S. Deep learning for identification of water deficits in sugarcane based on thermal images [Internet]. Agricultural Water Management. 2022 ; 272 1-13.[citado 2024 nov. 09 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.agwat.2022.107820
Vancouver
Melo LL de, Melo VGML de, Marques PAA, Frizzone JA, Coelho RD, Romero RAF, Barros TH da S. Deep learning for identification of water deficits in sugarcane based on thermal images [Internet]. Agricultural Water Management. 2022 ; 272 1-13.[citado 2024 nov. 09 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.agwat.2022.107820
Artigo de periodico
Ability of the Saccharomyces cerevisiae Y904 to tolerate and adapt to high concentrations of selenium (2022)
Mota, Layna Amorim ; Silva, Ana Paula Maria da ; Silva, Eric Alberto da ; Leite, Gabriela Maria Ferreira Lima; Calegari, Rubens Perez ; Baptista, Antonio Sampaio
Source: Revista Brasileira de Engenharia de Biossistemas. Unidades: ESALQ, ICMC, CENA
Subjects: FERMENTAÇÃO ALCOÓLICA, LEVEDURAS, SACCHAROMYCES, SELÊNIO
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ABNT
MOTA, Layna Amorim et al. Ability of the Saccharomyces cerevisiae Y904 to tolerate and adapt to high concentrations of selenium. Revista Brasileira de Engenharia de Biossistemas, v. 16, p. 1-7, 2022Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.18011/bioeng.2022.v16.1066. Acesso em: 09 nov. 2024.
APA
Mota, L. A., Silva, A. P. M. da, Silva, E. A. da, Leite, G. M. F. L., Calegari, R. P., & Baptista, A. S. (2022). Ability of the Saccharomyces cerevisiae Y904 to tolerate and adapt to high concentrations of selenium. Revista Brasileira de Engenharia de Biossistemas, 16, 1-7. doi:10.18011/bioeng.2022.v16.1066
NLM
Mota LA, Silva APM da, Silva EA da, Leite GMFL, Calegari RP, Baptista AS. Ability of the Saccharomyces cerevisiae Y904 to tolerate and adapt to high concentrations of selenium [Internet]. Revista Brasileira de Engenharia de Biossistemas. 2022 ; 16 1-7.[citado 2024 nov. 09 ] Available from: https://doi.org/10.18011/bioeng.2022.v16.1066
Vancouver
Mota LA, Silva APM da, Silva EA da, Leite GMFL, Calegari RP, Baptista AS. Ability of the Saccharomyces cerevisiae Y904 to tolerate and adapt to high concentrations of selenium [Internet]. Revista Brasileira de Engenharia de Biossistemas. 2022 ; 16 1-7.[citado 2024 nov. 09 ] Available from: https://doi.org/10.18011/bioeng.2022.v16.1066
Artigo de periodico
Convolutional neural networks using enhanced radiographs for real-time detection of Sitophilus zeamais in maize grain (2021)
Silva, Clíssia Barboza da ; Silva, Alysson Alexander Naves ; Barroso, Geovanny ; Yamamoto, Pedro Takao ; Arthur, Valter ; Toledo, Claudio Fabiano Motta ; Mastrangelo, Thiago de Araújo
Source: Foods. Unidades: ESALQ, CENA, ICMC
Subjects: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, GORGULHOS, MILHO, RADIOGRAFIA, REDES NEURAIS
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ABNT
SILVA, Clíssia Barboza da et al. Convolutional neural networks using enhanced radiographs for real-time detection of Sitophilus zeamais in maize grain. Foods, v. 10, p. 1-13, 2021Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.3390/foods10040879. Acesso em: 09 nov. 2024.
APA
Silva, C. B. da, Silva, A. A. N., Barroso, G., Yamamoto, P. T., Arthur, V., Toledo, C. F. M., & Mastrangelo, T. de A. (2021). Convolutional neural networks using enhanced radiographs for real-time detection of Sitophilus zeamais in maize grain. Foods, 10, 1-13. doi:10.3390/foods10040879
NLM
Silva CB da, Silva AAN, Barroso G, Yamamoto PT, Arthur V, Toledo CFM, Mastrangelo T de A. Convolutional neural networks using enhanced radiographs for real-time detection of Sitophilus zeamais in maize grain [Internet]. Foods. 2021 ; 10 1-13.[citado 2024 nov. 09 ] Available from: https://doi.org/10.3390/foods10040879
Vancouver
Silva CB da, Silva AAN, Barroso G, Yamamoto PT, Arthur V, Toledo CFM, Mastrangelo T de A. Convolutional neural networks using enhanced radiographs for real-time detection of Sitophilus zeamais in maize grain [Internet]. Foods. 2021 ; 10 1-13.[citado 2024 nov. 09 ] Available from: https://doi.org/10.3390/foods10040879

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