SISTEMA DI ANALISI TEMPORALE DELLE MALATTIE VEGETALI (SiTemp) - Souza, Hudson
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L'obiettivo di questo libro è descrivere le fasi di sviluppo del sito web Sistema de Análise Temporal de Doenças em Plantas (SiTemp), disponibile all'indirizzo [http://sitav.pga.uem.br]. Lo strumento web è rivolto agli agronomi, che possiedono conoscenze tecniche e scientifiche sull'analisi temporale delle malattie. Le informazioni di registrazione e i dati osservati in campo o in laboratorio sulla gravità delle malattie delle piante vengono memorizzati nel database di SiTemp, generando una cronologia che, utilizzando tecniche di intelligenza artificiale (AI), elabora i dati osservati…mehr

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Produktbeschreibung
L'obiettivo di questo libro è descrivere le fasi di sviluppo del sito web Sistema de Análise Temporal de Doenças em Plantas (SiTemp), disponibile all'indirizzo [http://sitav.pga.uem.br]. Lo strumento web è rivolto agli agronomi, che possiedono conoscenze tecniche e scientifiche sull'analisi temporale delle malattie. Le informazioni di registrazione e i dati osservati in campo o in laboratorio sulla gravità delle malattie delle piante vengono memorizzati nel database di SiTemp, generando una cronologia che, utilizzando tecniche di intelligenza artificiale (AI), elabora i dati osservati utilizzando i modelli matematici logistico, monomolecolare e di Gompertz, scegliendo il modello che presenta la soluzione migliore per spiegare l'insieme dei dati e calcolando l'analisi temporale e la forma dell'Area Under the Disease Progress Curve (AACPD). Il risultato dell'analisi temporale viene generato sotto forma di testi, variabili, tabelle e grafici ed è responsabilità dell'agronomo analizzare le informazioni, che serviranno come base tecnico-scientifica per la decisione finale sulla gestione delle colture.Parole chiave: Web, gestione delle malattie, epidemiologia.
Autorenporträt
Prof Dr Hudson Sérgio de Souza, Licenciado en Sistemas de Información, Maestría y Doctorado en Agronomía - énfasis en Agroinformática, Post-Doctorado en Educación. Áreas de Interés: Software Libre, Agroinformática, Arduino para Automatización, Algoritmos, Big Data, Desarrollo Web, Educación, Multidisciplinariedad.