Sense 2SC - Sensores para agricultura de precisão e monitoramento de águas no estado de Santa Catarina
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dc.contributor |
UFSC |
pt_BR |
dc.contributor.advisor |
Padoin, Natan |
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dc.contributor.author |
Silva, Laura |
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dc.date.accessioned |
2022-09-18T22:53:25Z |
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dc.date.available |
2022-09-18T22:53:25Z |
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dc.date.issued |
2022-09-18 |
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dc.identifier.uri |
https://repositorio.ufsc.br/handle/123456789/239699 |
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dc.description.abstract |
Este trabalho reúne duas inovações emergentes no mundo da ciência dos materiais: carbon dots e machine learning. Os primeiros são compostos atóxicos notáveis por critérios como sua fluorescência, biodisponibilidade, baixo custo e facilidade de produção, podendo inclusive serem obtidos a partir de biomassa. Já o machine learning se baseia na utilização de algoritmos que possibilitam que o computador aprenda e reconheça padrões nos dados, percebendo conexões que passariam despercebidas mesmo por um cientista experiente. A ligação entre essas duas tecnologias se dá através da utilização de ferramentas de machine learning para estabelecer as condições ideais para a síntese dos carbon dots. |
pt_BR |
dc.language.iso |
por |
pt_BR |
dc.publisher |
Florianópolis, SC |
pt_BR |
dc.subject |
Nanotecnologia |
pt_BR |
dc.subject |
Síntese |
pt_BR |
dc.subject |
Sensores |
pt_BR |
dc.subject |
Inteligência artificial |
pt_BR |
dc.subject |
Machine Learning |
pt_BR |
dc.title |
Sense 2SC - Sensores para agricultura de precisão e monitoramento de águas no estado de Santa Catarina |
pt_BR |
dc.type |
Video |
pt_BR |
dc.contributor.advisor-co |
Soares, Cíntia |
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