174 resultados para Análise de redes


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Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq)

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Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq)

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Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)

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Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo (FAPESP)

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Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)

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Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq)

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Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)

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Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)

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A Biologia Sistêmica visa a compreensão da vida através de modelos integrativos que enfatizem as interações entre os diferentes agentes biológicos. O objetivo é buscar por leis universais, não nas partes componentes dos sistemas mas sim nos padrões de interação dos elementos constituintes. As redes complexas biológicas são uma poderosa abstração matemática que permite a representação de grandes volumes de dados e a posterior formulação de hipóteses biológicas. Nesta tese apresentamos as redes biológicas integradas que incluem interações oriundas do metabolismo, interação física de proteínas e regulação. Discutimos sua construção e ferramentas para sua análise global e local. Apresentamos também resultados do uso de ferramentas de aprendizado de máquina que nos permitem compreender a relação entre propriedades topológicas e a essencialidade gênica e a previsão de genes mórbidos e alvos para drogas em humanos

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Data from reference stations are widely used in GNSS (Global Navigation Satellite System) positioning, and can be used in relative positioning or network-based positioning concept. Positioning accuracy will be directly influenced by errors in signals collected in these stations. In this paper, it is aimed at evaluating these data quality using temporal series of multipath index MP1 and MP2. A statistical study of temporal series with 7 years of daily observations related to 7 stations from RBMC (Rede Brasileira de Monitoramento Contínuo) was accomplished. In order to investigate trends and seasonality a linear regression model, correlograms, and Fourier periodograms were used. We also used a harmonic adjust to identify peaks on temporal series. At last, the possible causes of seasonality found in some stations were discussed. It was also possible to identify peaks in MP values of March and October months (mainly in stations located near geomagnetic equator).

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Currently, the need of reliable coordinates has been one of the main objectives of the scientific and practice community. Thus, the robustness analysis of a geodetic network, aims, at analyzing if the network is robust or not, based on the maximum undetectable errors. The network will be robust if the influence of these errors is small, otherwise it is weak, or not robust. This analysis is performed with the merger of two techniques, one which deals with the statistical analysis of reliability and the other one with the geometric strength analysis. The reliability analysis will provide the maximum error that cannot be detected by tests, after the adjustment. After finding these errors, the geometric strength analysis will determine the potential strain that the network will have, based on these errors. It is emphasized that the robustness analysis doesn't depend of the datum, reflecting only the geometry of the network and the accuracy of the observations (VANÌCEK et al., 2001). Therefore, this work aims at contributing to the scientific research on geodetic networks, checking the same, based on their geometry and observations.

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Pós-graduação em Ciência da Informação - FFC