Programação orientada a objetos utilizando C++.

Visibilidade de membros de classes. Funções. Funções amigas. Sobrecarga de operadores. Hierarquia de classes. Classes abstratas. Criação e destruição de objetos. Alocação e liberação dinâmica de objetos. Atribuição e iniciação de objetos. Modelos de classes (Templates).

Uma abordagem orientada a objetos para ambiente de diagnóstico remoto.

No escopo deste trabalho é apresentada uma infra- estrutura orientada a objetos, desenvolvida no âmbito do projeto proposto por massuruhá(2004), que suporta via web a abordagem integrada para diágnostico, investigação e tratamento de desordens proposta em massruhá(2003). Nesta nova abordagem, o conhecimento é basicamente modelado através de associações causais entre objrtos e a inferência é abdutiva.Conceitos de parsimonious covering theory(pct), lógica nebulosa e teoria de decisão são também integrados, de maneira a tratar os vários aspectos inerentes aos processos envolvidos em raciocínio clínico. A validação do modelo teórico foi realizada em fitopatologia, abordando especificamente a diagnose, investigação e tratamento de doenças de milho.Entretanto, devido a sua generalidade, espera-se que os desenvolvimentos teóricos obtidos possam ser aplicados para resolver problemas de diagnóstico tanto na área vegetal quanto na área animal.Termos para indexação: inferência abdutiva, lógica nebulosa, orientação a objetos, sistemas especialistas, representação do conhecimento, doenças de plantas.

Computação da Seleção Genômica Ampla (GWS).

Métodos para GWS; Teoria dos métodos de regressão; Computação do método Random (Ridge) Regression BLUP (RR-BLUP/GWS); Fenótipos corrigidos; Frequências alélicas, variância dos marcadores e herdabilidade; Marcadores codominantes (SNP) ? Modelo genotípico; Marcadores dominantes (DArT) - Modelo genotípico; Marcadores codominantes (SNP) ? Modelo gamético ou alélico; Número de marcadores com efeitos significativos; Populações de estimação, validação e seleção; População de validação e Jacknife; Correlação e regressão entre valores genéticos preditos e fenótipos na população de validação; Análise de associação na GWAS; Software Selegen Genômica: Random (Ridge) Regression BLUP: RR-BLUP/GWS; Exemplo aplicado ao melhoramento do eucalipto.

Planilha eletrônica para a programação de irrigação em pivôs centrais.

2003

Planilha eletrônica para programação da irrigação em sistemas de aspersão convencional, pivô central e sulcos.

2007

Planilha eletrônica para a programação da irrigação de culturas anuais

2001

Modelo para programação visual de matrizes (MVM): uma nova abordagem para visualização, manipulação e programação de algoritmos matriciais.

Para muitos usuários, a programação visual é uma alternativa atrativa às linguagens de programação textuais. Uma das razões para esta atração é que a representação visual de um problema está muito mais próxima com a forma pela qual a solução é obtida ou entendida se comparada à representação textual. Este trabalho apresenta um modelo para a programação visual de matrizes baseado nos paradigmas de fluxo de dados e planilhas eletrônicas. O fluxo de dados e a planilha forma a base semântica da linguagem, enquanto as representações gráficas do grafo direcionado e de uma planilha fundamentam sua base sintática. Este modelo consiste em um conjunto de diagramas bidimensionais e de regras de transformação. Os processos são implementados como redes de fluxo de dados e os dados são representados por planilhas. As planilhas podem ser vistas como variáveis do tipo matriz que armazenam dados bidimensionais, ou como funções, que recebem e produzem valores utilizados por outros processos. Neste caso, as planilhas são programadas seguindo o paradigma de programação por demonstrações que incorporam um poderoso construtor de interação, reduzindo significativamente a utilização de recursos e repetições. O modelo proposto pode ser utilizado em diversos domínios de aplicação, principalmente para simplificar a construção de modelos matemáticos de simulação e análise estatística.