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Application of electronic nose and machine learning used to detect soybean gases under water stress and variability throughout the daytime

Paulo Sergio de Paula Herrmann Matheus dos Santos Luccas; Ednaldo José Ferreira; Andre Torre Neto

Frontiers in Plant Science Lausanne v. 15, p. 1-15, 2024

Lausanne 2024

Localização: ICMC - Inst. Ciên. Mat. Computação (PROD-3193866 )(Acessar)

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Título:
Application of electronic nose and machine learning used to detect soybean gases under water stress and variability throughout the daytime
Autor: Paulo Sergio de Paula Herrmann
Matheus dos Santos Luccas; Ednaldo José Ferreira; Andre Torre Neto
Assuntos: MINERAÇÃO DE DADOS; FENÓTIPOS; ABSORÇÃO DE ÁGUA PELAS PLANTAS; RESPIRAÇÃO VEGETAL; SOJA; E-Nose; Water Stress; Non-Invasive Phenotyping; Artificial Intelligence; Data Mining; Soybean
É parte de: Frontiers in Plant Science Lausanne v. 15, p. 1-15, 2024
Notas: Disponível em: https://doi.org/10.3389/fpls.2024.1323296. Acesso em: 07 maio 2024
Editor: Lausanne
Data de criação/publicação: 2024
Formato: p. 1-15.
Idioma: Inglês

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