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Machine Learning for Seed Quality Classification An Advanced Approach Using Merger Data from FT-NIR Spectroscopy and X-ray Imaging

André Dantas de Medeiros Laércio Junio da Silva; João Paulo Oliveira Ribeiro; Kamylla Calzolari Ferreira; Jorge Tadeu Fim Rosas; Abraão Almeida Santos; Clíssia Barboza da Silva

Sensors v. 20, n. 15, p. 1-13, 2020

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Título:
Machine Learning for Seed Quality Classification An Advanced Approach Using Merger Data from FT-NIR Spectroscopy and X-ray Imaging
Autor: André Dantas de Medeiros
Laércio Junio da Silva; João Paulo Oliveira Ribeiro; Kamylla Calzolari Ferreira; Jorge Tadeu Fim Rosas; Abraão Almeida Santos; Clíssia Barboza da Silva
Assuntos: APRENDIZADO COMPUTACIONAL; BRACHIARIA; ESPECTROSCOPIA INFRAVERMELHA; RAIOS X; SEMENTES -- QUALIDADE -- CLASSIFICAÇÃO; TRANSFORMADA DE FOURIER
É parte de: Sensors v. 20, n. 15, p. 1-13, 2020
Notas: Disponível em: https://www.mdpi.com/1424-8220/20/15/4319/htm. Acesso em: 11.08.2020
Editor: Basel
Data de criação/publicação: 2020
Formato: p. 1-13.
Idioma: Inglês

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