Biologia reprodutiva do lagostim Parastacus varicosus Faxon, 1898 (Decapoda : Parastacidae) da Bacia do Rio Gravataí, Rio Grande do Sul

Considerando à lacuna sobre as informações da biologia reprodutiva dos crustáceos de água doce no Brasil, principalmente dos lagostins, a presente pesquisa teve como objetivo caracterizar aspectos da dinâmica da reprodução, como a descrição e desenvolvimento das gônadas, e analisar as variações bioquímicas do metabolismo intermediário de Parastacus varicosus Faxon, 1898 para relacioná-las ao período reprodutivo. Os animais foram amostrados de junho de 2004 a maio de 2005 em um arroio pertencente à Bacia do Rio Gravataí, localidade Cova do Touro, Gravataí, Rio Grande do Sul. As fêmeas foram separadas em três estágios gonadais de acordo com a maturação. Todos animais apresentaram os dois pares de aberturas e dutos genitais. Foram identificados histologicamente 40 machos, 32 fêmeas e 6 espécimes transicionais. Os índices gonadossomático (IG) e hepatossomático (IH) foram determinados. Ocorreu um aumento do IG e uma diminuição no IH, no período de passagem da primavera para o verão, indicando uma maior atividade reprodutiva no verão e uma possível transferência das reservas do hepatopâncreas para a gônada nesse período. Nas análises bioquímicas da hemolinfa, hepatopâncreas, músculo e gônadas os níveis de glicose, glicogênio, proteínas totais, colesterol e lipídeos totais foram quantificados. As variações sazonais observadas mostraram estar relacionada com o período reprodutivo, mostrando uma transferência de parte das reservas energéticas do hepatopâncreas e do músculo para o desenvolvimento das gônadas durante período reprodutivo. Nessa pesquisa portanto foi observada uma correlação entre os resultados obtidos das investigações das gônadas e das análises bioquímicas indicando assim uma conexão entre essas pesquisas e contribuindo para um melhor entendimento da biologia reprodutiva de P. varicosus.

Aspectos matemáticos do problema de aprendizagem em inteligência artificial

O objetivo deste trabalho é apresentar a base teórica para o problema de aprendizagem através de exemplos conforme as ref. [14], [15] e [16]. Aprender através de exemplos pode ser examinado como o problema de regressão da aproximação de uma função multivaluada sobre um conjunto de dados esparsos. Tal problema não é bem posto e a maneira clássica de resolvê-lo é através da teoria de regularização. A teoria de regularização clássica, como será considerada aqui, formula este problema de regressão como o problema variacional de achar a função f que minimiza o funcional Q[f] = 1 n n Xi=1 (yi ¡ f(xi))2 + ¸kfk2 K; onde kfk2 K é a norma em um espa»co de Hilbert especial que chamaremos de Núcleo Reprodutivo (Reproducing Kernel Hilbert Spaces), ou somente RKHS, IH definido pela função positiva K, o número de pontos do exemplo n e o parâmetro de regularização ¸. Sob condições gerais a solução da equação é dada por f(x) = n Xi=1 ciK(x; xi): A teoria apresentada neste trabalho é na verdade a fundamentação para uma teoria mais geral que justfica os funcionais regularizados para a aprendizagem através de um conjunto infinito de dados e pode ser usada para estender consideravelmente a estrutura clássica a regularização, combinando efetivamente uma perspectiva de análise funcional com modernos avanços em Teoria de Probabilidade e Estatística.