Articular as mais diversas e sofisticadas tecnologias, como Sensoriamento Remoto, Big Data, Computação em Nuvem, Internet das Coisas, Impressão 3D, entre outras, faz parte do universo 4.0, seja industrial ou agrícola. Com foco no contexto agrícola, este artigo propõe um dispositivo 4.0 de baixo custo para realizar o monitoramento e controle de determinadas variáveis ambientais…
Automatic Recovery Estimation of Degraded Soils by Artificial Neural Networks in Function of Chemical and Physical Attributes in Brazilian Savannah Soil
Os Oxisols são predominantes em 54% dos territórios brasileiros e caracterizam-se por condições meteorológicas elevadas, propriedades químicas relativamente baixas e estrutura adequada. Este estudo teve como objetivo analisar os Oxisóis através de uma Neural Artificial Rede (ANN) com o objectivo de estimar a sua recuperação em função de atributos químicos e físicos do solo. Os…
A survey and comparative study of tweet sentiment analysis Via semi-supervised learning
Twitter é uma plataforma de microblogue na qual os usuários podem postar mensagens de status, chamadas "tweets", para seus amigos. Tem proporcionado um enorme conjunto de dados dos chamados sentimentos, cuja classificação pode ter lugar através da aprendizagem supervisionada. Para construir modelos de aprendizagem supervisionada, os algoritmos de classificação requerem um conjunto de dados com…
Combining clustering and active learning for the detection and learning of new image classes
Os modelos de classificação discriminatória assumem frequentemente que todas as classes estão disponíveis na fase de formação. Como tal modelos não têm uma estratégia para aprender novos conceitos com as instâncias não rotuladas disponíveis, normalmente trabalham mal quando surgem classes desconhecidas a partir de dados futuros para serem classificadas. Para abordar o aparecimento de novas…
Avaliação de descritores de imagem no aprendizado de máquina para a detecção de falhas de plantio de feijão-comum
Imagens aéreas resultantes do uso de Veículos Aéreos Não Tripulados (VANTs) ajudam a identificar, em particular, falhas de plantio que afetam diversas áreas plantadas, como as que se destinam ao cultivo do feijão- comum. Em tal contexto, a identificação de padrões de solo em imagens envolve, em grande parte, o uso de métodos/algoritmos de Aprendizado…