O manejo integrado de mosca dos chifres, berne e carrapato em gado de corte.

O modelo econômico do controle do carrapato do boi. O modelo econômico da mosca dos chifres Haematobia irritans. A distribuição da mosca dos chifres no Brasil. A mosca dos chifres e a introdução de mestiços nos cerrados. O modelo econômico do controle do berne, a larva da mosca Dermatobia hominis. Quantificação da função de perda para infestações mistas em condições extensivas. Opções para o manejo dos ectoparasitos de bovinos de corte em condições extensivas. Avaliação das opções de manejo dos ectoparasitos. Opções para o manejo do carrapato Boophilus. Opções para o manejo da mosca dos chifres. Opções para o manejo integrado do berne, larva de Dermatobia hominis.Opções para os helmintos. Avaliação de algumas opções de aplicação geral.bitstream/item/104622/1/Manejo-integrado-de-mosca-dos-chifres.pd

Verminose equina: sugestoes para um melhor controle em animais em fazenda.

bitstream/item/138557/1/COT-28.pdfCNPGC

Confiabilidade do programa estratégico de controle dos nematódeos gastrintestinais dos bovinos desenvolvido pelo CNPGC.

bitstream/item/132417/1/COT-52.-pdf.pd

Combate aos quatro principais parasitos de gado de corte.

Bovino de corte; Parasita; Sanidade; Animal.bitstream/item/138763/1/COT-35.pdfCNPGC

Mosca-dos-chifres: histórico, biologia e controle.

bitstream/item/104716/1/Mosca-dos-chifres.pd

Desenvolvimento de um programa integrado de controle dos nematódeos e a mosca dos chifres na região dos cerrados. fase 2: observações sobre a dinâmica populacional dos besouros coprófagos autóctones.

Bovino; Nematóide; Controle; Programa; Praga; Mosca do chifre; Doença; Inseto; Sanidade; América do Sul; Brasil; Região; Cerrado.bitstream/item/137589/1/PESQ-EM-ANDAMENTO-40.pdfCNPGC

Desenvolvimento de um programa integrado de controle dos nematodeos e a mosca dos chifres na região dos cerrados. fase 1.

Helminto; Controle; Nematoide; Mosca dos chifres; Cerrado; Haematobia irritans.bitstream/item/137578/1/PESQ-EM-ANDAMENTO-36.pdfCNPGC

Dynamic Conditional Imitation Learning for Autonomous Driving

Conditional imitation learning (CIL) trains deep neural networks, in an end-to-end manner, to mimic human driving. This approach has demonstrated suitable vehicle control when following roads, avoiding obstacles, or taking specific turns at intersections to reach a destination. Unfortunately, performance dramatically decreases when deployed to unseen environments and is inconsistent against varying weather conditions. Most importantly, the current CIL fails to avoid static road blockages. In this work, we propose a solution to those deficiencies. First, we fuse the laser scanner with the regular camera streams, at the features level, to overcome the generalization and consistency challenges. Second, we introduce a new efficient Occupancy Grid Mapping (OGM) method along with new algorithms for road blockages avoidance and global route planning. Consequently, our proposed method dynamically detects partial and full road blockages, and guides the controlled vehicle to another route to reach the destination. Following the original CIL work, we demonstrated the effectiveness of our proposal on CARLA simulator urban driving benchmark. Our experiments showed that our model improved consistency against weather conditions by four times and autonomous driving success rate generalization by 52%. Furthermore, our global route planner improved the driving success rate by 37%. Our proposed road blockages avoidance algorithm improved the driving success rate by 27%. Finally, the average kilometers traveled before a collision with a static object increased by 1.5 times. The main source code can be reached at https://heshameraqi.github.io/dynamic_cil_autonomous_driving.Comment: 14 pages, 11 figures, 7 table