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Comparing artificial-intelligence techniques with state-of-the-art parametric prediction models for predicting soybean traits.
Ray, Susweta; Jarquin, Diego; Howard, Reka.
Afiliação
  • Ray S; Dep. of Statistics, Univ. of Nebraska-Lincoln, Lincoln, NE, 68583, USA.
  • Jarquin D; Dep. of Agronomy, Univ. of Florida, Gainesville, FL, 32611, USA.
  • Howard R; Dep. of Statistics, Univ. of Nebraska-Lincoln, Lincoln, NE, 68583, USA.
Plant Genome ; 16(1): e20263, 2023 03.
Article em En | MEDLINE | ID: mdl-36484148
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Texto completo: 1 Coleções: 01-internacional Base de dados: MEDLINE Assunto principal: Glycine max / Interação Gene-Ambiente Tipo de estudo: Prognostic_studies / Risk_factors_studies Limite: Animals Idioma: En Revista: Plant Genome Ano de publicação: 2023 Tipo de documento: Article País de afiliação: Estados Unidos
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