Una plataforma basada en machine learning para identificar variedades de duraznero con mayores chances de adaptación a escenarios climáticos futuros

Resumen y poster

Detalles Bibliográficos
Autores principales:	Aballay, Maximiliano Martín, Chirino, Julian Santiago, Valentini, Gabriel Hugo, Sanchez, Gerardo
Formato:	info:ar-repo/semantics/documento de conferencia
Lenguaje:	Español
Publicado:	Estación Experimental Agropecuaria San Pedro, INTA 2025
Materias:	Aprendizaje Automático Técnicas de Predicción Biotecnología Fitomejoramiento Durazno Prunus persica Machine Learning Forecasting Biotechnology Plant Breeding Peaches
Acceso en línea:	http://hdl.handle.net/20.500.12123/24560

Descripción
Sumario:	Resumen y poster

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