Programa bancos comunitários de sementes de adubos verdes em Minas Gerais.

Benefícios da adubação verde. Adubação verde e energia. O estado da arte da adubação verde em Minas Gerais. O banco comunitário. Programa Bancos Comunitários de Sementes de Adubos Verdes (PBCSAV). Da semeadura e colheita das leguminosas à semeadura do milho.bitstream/CNPAF-2009-09/28189/1/Com_165.pd

LogicWiSARD: Memoryless synthesis of weightless neural networks

Weightless neural networks (WNNs) are an alternative pattern recognition technique where RAM nodes function as neurons. As both training and inference require mostly table lookups, few additions, and no multiplications, WNNs are suitable for high-performance and low-power embedded applications. This work introduces a novel approach to implement WiSARD, the leading WNN state-of-the-art architecture, completely eliminating memories and arithmetic circuits and utilizing only logic functions. The approach creates compressed minimized implementations by converting trained WNN nodes from lookup tables to logic functions. The proposed LogicWiSARD is implemented in FPGA and ASIC technologies to illustrate its suitability for edge inference. Experimental results show more than 80% reduction in energy consumption when the proposed LogicWiSARD model is compared with a multilayer perceptron network (MLP) of equivalent accuracy. Compared to previous work on FPGA implementations for WNNs, convolutional neural networks, and binary neural networks, the energy savings of LogicWiSARD range between 32.2% and 99.6%.info:eu-repo/semantics/acceptedVersio

Pruning weightless neural networks

Weightless neural networks (WNNs) are a type of machine learning model which perform prediction using lookup tables (LUTs) instead of arithmetic operations. Recent advancements in WNNs have reduced model sizes and improved accuracies, reducing the gap in accuracy with deep neural networks (DNNs). Modern DNNs leverage “pruning” techniques to reduce model size, but this has not previously been explored for WNNs. We propose a WNN pruning strategy based on identifying and culling the LUTs which contribute least to overall model accuracy. We demonstrate an average 40% reduction in model size with at most 1% reduction in accuracy.info:eu-repo/semantics/publishedVersio

Crescimento de mandioca no primeiro ano em sistema de produção agroecológica no semi-árido nordestino.

O objetivo do presente trabalho foi avaliar o crescimento da mandioca e das culturas consorciadas no primeiro ano em sistema agroecológico de produção. O trabalho foi instalado no alto do sertão do Piauí, na comunidade de Morro Alto, na Serra da Parreira, a 620 m de altitude, divisa com o estado de Pernambuco, em dezembro de 2004. Foram utilizadas quatro cultivares de mandioca, Engana Ladrão (BGM 1269), Brasília (TSA 128), Do Céu (BGM 537) e Macaxeira Preta (variedade local), consorciadas com feijão de corda, sorgo granífero, feijão guandu, girassol e algodão, distribuidos em blocos casualizados. A altura, retenção foliar e sobrevivência das plantas de mandioca não apresentaram diferenças significativas considerando os tipos de consórcio. Observou-se diferença apenas entre variedades na sobrevivência das plantas, sendo que a variedade Do céu (BGM 537) mostrou-se com o maior percentual de sobrevivência. As espécies consorciadas mantiveram diferentes teores de umidade do solo, destacando-se o guandu como a cultura que manteve maior teor de umidade do solo