1. Uso de random forests e redes biológicas na associação de poliformismos à doença de Alzheimer

Repositório Institucional da UFPE. Publicado em: 2013

2. Applicability of computer vision in seed identification: deep learning, random forest, and support vector machine classification algorithms

ABSTRACT The use of computer image analysis can assist the extraction of morphological information from seeds, potentially serving as a resource for solving taxonomic problems that require extensive training by specialists whose primary method of examination is visual identification. We propose to test the ability of deep learning, SVM and random forest algo

Acta Bot. Bras.. Publicado em: 2021-03

3. Prediction of soil CO2 flux in sugarcane management systems using the Random Forest approach

ABSTRACT: The Random Forest algorithm is a data mining technique used for classifying attributes in order of importance to explain the variation in an attribute-target, as soil CO2 flux. This study aimed to identify prediction of soil CO2 flux variables in management systems of sugarcane through the machine-learning algorithm called Random Forest. Two differ

Sci. agric. (Piracicaba, Braz.). Publicado em: 2018-08

4. Comparison of sampling procedures applied to forest species with geographic rarity and aggregated distribution pattern / Comparação entre procedimentos de amostragem de espécies florestais com raridade geográfica e padrões de distribuição agregado

The objective of this work was to evaluate the procedure of adaptive sampling used in forest inventories for species with low population density and aggregated spatial distribution pattern, in relation to procedures normally used in forest inventories. Thus, a population was simulated in a 9.0 ha forest, subdivided into 100 units (N = 100) of 900 m of area e

Publicado em: 2006

5. Mapeamento digital de areia, argila e carbono orgânico por modelos Random Forest sob diferentes resoluções espaciais

Resumo O objetivo deste trabalho foi avaliar a influência da resolução espacial do modelo digital de elevação e da eficiência de modelos Random Forest sobre a predição dos teores de areia, argila e carbono orgânico, com uso de número reduzido de amostras. O trabalho foi realizado em área de Cerrado com diversidade litológica, no Estado do Mato Gr

Pesq. agropec. bras.. Publicado em: 2016-09

6. Estimation of elemental composition of agricultural soils from West Azerbaijan, Iran, using mid-infrared spectral models

RESUMO A caracterização da composição elementar fornece informações úteis para caracterizar o grau de alteração dos solos. Em Miandoab, norte do Irã, esta caracterização não existe. Os objetivos deste trabalho foram avaliar o grau de intemperismo dos solos típicos da região usando a sua composição elementar e estimar esta composição usando

Rev. bras. eng. agríc. ambient.. Publicado em: 01/07/2019

7. Uma abordagem para a construção de uma única árvore a partir de uma Random Forest para classificação de bases de expressão gênica

Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP. Publicado em: 2013

8. Prediction of impacts on liver enzymes from the exposure of low-dose medical radiations through artificial intelligence algorithms

SUMMARY OBJECTIVES: This study aimed to develop artificial intelligence and machine learning-based models to predict alterations in liver enzymes from the exposure of low annual average effective doses in radiology and nuclear medicine personnel of Institute of Nuclear Medicine and Oncology Hospital. METHODS: Ninety workers from the Radiology and Nuclear M

Rev. Assoc. Med. Bras.. Publicado em: 2021-02

9. Soil type spatial prediction from Random Forest: different training datasets, transferability, accuracy and uncertainty assessment

ABSTRACT: Different uses of soil legacy data such as training dataset as well as the selection of soil environmental covariables could drive the accuracy of machine learning techniques. Thus, this study evaluated the ability of the Random Forest algorithm to predict soil classes from different training datasets and extrapolate such information to a similar a

Sci. agric. (Piracicaba, Braz.). Publicado em: 2019-05

10. Aplicação de técnicas estatísticas e de inteligência computacional na classificação de ciclos hidrológicos em reservatórios de água na região amazônica: um estudo de caso

Este estudo avalia a qualidade da água do reservatório da Usina Hidrelétrica de Tucuruí de acordo com o ciclo hidrológico da região e da disposição espacial dos diferentes sítios de coleta distribuídos nas zonas à montante da barragem no período de 2009 a 2012 a partir da alteração de 17 parâmetros físico-químicos e de metais da água extra�

Repositório Institucional da UFPA. Publicado em: 2014

11. MODELAGEM DO NICHO ECOLÓGICOS DE ESPÉCIES ARBÓREAS EM UMA ÁREA TROPICAL BRASILEIRA

RESUMO A modelagem de nicho ecológico de uma espécie é útil para a compreensão da relação espécie-ambiente, para a previsão do comportamento frente às alterações climáticas e para a indicação correta em reflorestamentos e estabelecimento de plantações. O objetivo foi modelar a distribuição de quatro espécies arbóreas amplamente utilizada

CERNE. Publicado em: 2017-06

12. An overlooked hotspot for birds in the Atlantic Forest

Abstract Montane and submontane forest patches in the state of Bahia, Brazil, are among the few large and preserved Atlantic Forests remnants. They are strongholds of an almost complete elevational gradient, which harbor both lowland and highland bird taxa. Despite being considered a biodiversity hotspot, few ornithologists have surveyed these forests, espec

Pap. Avulsos Zool.. Publicado em: 25/03/2019