SMAC multi-hop mesh routing protocol using IEEE 802.15.4

This paper discusses some aspects related to Wireless Sensor Networks over the IEEE 802.15.4 standard, and proposes, for the very first time, a mesh network topology with geographic routing integrated to the open Freescale protocol (SMAC - Simple Medium Access Control). For this is proposed the SMAC routing protocol. Before this work the SMAC protocol was suitable to perform one hop communications only. However, with the developed mechanisms, it is possible to use multi-hop communication. Performance results from the implemented protocol are presented and analyzed in order to define important requirements for wireless sensor networks, such as robustness, self-healing property and low latency. (c) 2011 Elsevier Ltd. All rights reserved.

Column generation for a multitrip vehicle routing problem with time windows, driver work hours, and heterogeneous fleet

This study addresses a vehicle routing problem with time windows, accessibility restrictions on customers, and a fleet that is heterogeneous with regard to capacity and average speed. A vehicle can performmultiple routes per day, all starting and ending at a single depot, and it is assigned to a single driverwhose totalwork hours are limited.Acolumn generation algorithmis proposed.The column generation pricing subproblem requires a specific elementary shortest path problem with resource constraints algorithm to address the possibility for each vehicle performingmultiple routes per day and to address the need to set the workday’s start time within the planning horizon. A constructive heuristic and a metaheuristic based on tabu search are also developed to find good solutions.

Diversidade genética em germoplasma tropical de cebola estimada via marcadores RAPD

A cebola é uma cultura de expressiva importância socioeconômica para o Brasil. Marcantes contribuições para o desenvolvimento da cultura têm sido feitas utilizando-se germoplasma de cebola adaptado às regiões tropicais e subtropicais. Nesse contexto, o presente trabalho teve como objetivo estudar a diversidade genética existente em uma coleção de germoplasma potencialmente útil ao desenvolvimento de cultivares para essas regiões. Para isso, a variabilidade genética de um grupo de 21 acessos foi analisada via marcadores RAPD. Esses acessos ('Red Creole', 'Roxa IPA-3', 'Valenciana 14', 'Beta Cristal', 'Diamante', 'Composto IPA-6', 'Aurora', 'Bojuda Rio Grande', 'Alfa Tropical', 'Pêra IPA-4', 'Primavera', 'Belém IPA-9', 'Crioula Alto Vale', 'Conquista', 'Pira-Ouro', 'Vale-Ouro IPA-11', 'Franciscana IPA-10', 'Serrana', 'CNPH 6400', 'Petroline' e 'Baia Periforme') têm sido empregados como germoplasma e/ou foram desenvolvidos pelos programas de melhoramento genético de cebola conduzidos no Brasil. Dos 520 iniciadores ('primers') utilizados na triagem inicial, somente 38 confirmaram polimorfismos entre os 21 acessos. Esses 38 'primers' produziram 624 amplicons, dos quais 522 (83,7%) foram monomórficos e 102 (16,3%) polimórficos. Com base nos padrões revelados, seis grupos foram formados de acordo com a similaridade média global entre os acessos (= 0,72). Somente um desses seis grupos englobou mais de um acesso. O grupo principal (formado por 16 acessos) incluiu, predominantemente, as cultivares que apresentam no seu pedigree a contribuição de 'Baia Periforme' ('Diamante', 'Composto IPA-6', 'Aurora', 'Bojuda Rio Grande', 'Conquista', 'Pira-Ouro', 'Serrana', 'Vale-Ouro IPA-11', 'Baia Periforme', 'Primavera', 'Franciscana IPA-10', 'Belém IPA-9', 'Crioula Alto Vale', 'Petroline', 'Pêra IPA-4' e 'Alfa Tropical'). As cultivares 'Red Creole', 'Roxa IPA-3', 'Beta Cristal', 'CNPH 6400' e 'Valenciana 14' formaram agrupamentos isolados e distintos do grupo 'Baia Periforme', revelando, dessa forma, divergência genética entre essas cinco populações e o grupo principal. Verificou-se que os materiais estudados possuem base genética relativamente estreita, apresentando, em sua grande maioria origem na população 'Baia Periforme'. Existem, no entanto, alguns materiais divergentes, cuja diversidade pode ser explorada em programas de melhoramento.

Genotipagem de polimorfismos associados com sistemas de macho-esterilidade em acessos de cebola adaptados ao Brasil

A produção em escala comercial de sementes híbridas de cebola (Allium cepa) tem sido conduzida com o emprego de dois sistemas de macho-esterilidade do tipo genética-citoplasmática (CMS-S e CMS-T) em associação ao citoplasma normal (macho-fértil). No entanto, a análise molecular desses diferentes tipos citoplasmáticos ainda não está disponível para um grande número de acessos de cebola adaptados para cultivo em regiões tropicais. Além de adaptação às condições edafoclimáticas do Brasil, muitos desses acessos apresentam tolerância a doenças, sendo de potencial valor como genitores de híbridos. O presente trabalho visou identificar os tipos citoplasmáticos de acessos de cebola de diferentes grupos morfoagronômicos de interesse para o melhoramento genético no Brasil, usando a reação da polimerase em cadeia (PCR) com 'primers' específicos para regiões polimórficas do genoma mitocondrial de cebola. Foi observada, nos 66 acessos amostrados, a presença dos três principais tipos de citoplasma descritos para cebola (S, N e T). Foi constatada maior frequência do citoplasma S (56%) seguido do citoplasma T (25,8%). Em 18,2% das amostras, foi encontrado exclusivamente o citoplasma N. Essa caracterização pode ser útil para guiar a escolha de materiais genéticos dentro dos programas de melhoramento com objetivo de desenvolver cultivares híbridas adaptadas às condições tropicais.

QuMinS: fast and scalable querying, mining and summarizing multi-modal databases

Given a large image set, in which very few images have labels, how to guess labels for the remaining majority? How to spot images that need brand new labels different from the predefined ones? How to summarize these data to route the user’s attention to what really matters? Here we answer all these questions. Specifically, we propose QuMinS, a fast, scalable solution to two problems: (i) Low-labor labeling (LLL) – given an image set, very few images have labels, find the most appropriate labels for the rest; and (ii) Mining and attention routing – in the same setting, find clusters, the top-'N IND.O' outlier images, and the 'N IND.R' images that best represent the data. Experiments on satellite images spanning up to 2.25 GB show that, contrasting to the state-of-the-art labeling techniques, QuMinS scales linearly on the data size, being up to 40 times faster than top competitors (GCap), still achieving better or equal accuracy, it spots images that potentially require unpredicted labels, and it works even with tiny initial label sets, i.e., nearly five examples. We also report a case study of our method’s practical usage to show that QuMinS is a viable tool for automatic coffee crop detection from remote sensing images.