Extração de dados de produtos em páginas de comércio eletrônico

Pós-graduação em Ciência da Computação - IBILCE

Recuperação de dados da operacionalização de programas governamentais: um estudo do Programa Nacional de Fortalecimento da Agricultura Familiar (PRONAF)

Pós-graduação em Ciência da Informação - FFC

Ocorrência do SNP c.767G>T no gene DNM1responsável pelo colapso induzido pelo exercício em cães da raça Labrador Retriever no Estado de São Paulo

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

Colapso induzido pelo exercício em um Labrador Retriever

The exercise-induced collapse (EIC) is a hereditary disease characterized by muscle weakness, impaired locomotion and collapse after intense exercise. This autossomic recessive disorder affects mainly Labrador Retriever presenting the mutation c.767G>T in the dynamin 1 (DNM1) gene. The objective of this study is to report the first case of exercise-induced collapse in Labrador Retriever in Brazil. The molecular test detected the specific genetic mutation and confirmed the clinical diagnosis in a Labrador Retriever with clinical history of weakness and collapse after exercise. It is important to include this disease as part of the differential diagnosis of neuromuscular diseases in Labrador Retriever and use the molecular test to guide matings.

Aplicação de modelos de regressão aleatória utilizando diferentes estruturas de dados

A total of 3.035 lactations of Holstein cows from four farms in the Southeast, to check the influence of data structure of milk yield on the genetic parameters. Four dataset with different structures were tested, weekly controls (CW) with 122.842 controls, monthly controls (CM) 30.883, bimonthly controls (CB) with 15,837 and quarterly controls (CQ) with 12,702. The random regression model was used and was considered as random additive genetic and permanent environment effects, fixed effects of the contemporary groups (herd-year-month of test-day) and age of cow (linear and quadratic effects). Heritability estimates showed similar trends among the data files analyzed, with the greatest similarity between dataset CS, CM and CB. The dataset submitted all the CB estimates of genetic parameters analyzed with the same trend and similar magnitude to the CS and CM dataset, allowing the claim that there was no influence of the data structure on estimates of covariance components for the dataset CS, CM and CB. Thus, milk recording could be accomplished in a CB structure.

Refinamento geométrico de contornos e cumeeiras de telhados de edifícios extraídos de dados laser com uso de imagem aérea

In this paper, a method is proposed to refine the LASER 3D roofs geometrically by using a high-resolution aerial image and Markov Random Field (MRF) models. In order to do so, a MRF description for grouping straight lines is developed, assuming that each projected side contour and ridge is topologically correct and that it is only necessary to improve its accuracy. Although the combination of laser data with data from image is most justified for refining roof contour, the structure of ridges can give greater robustness in the topological description of the roof structure. The MRF model is formulated based on relationships (length, proximity, and orientation) between the straight lines extracted from the image and projected polygon and also on retangularity and corner injunctions. The energy function associated with MRF is minimized by the genetic algorithm optimization method, resulting in the grouping of straight lines for each roof object. Finally, each grouping of straight lines is topologically reconstructed based on the topology of the corresponding LASER scanning polygon projected onto the image-space. The results obtained were satisfactory. This method was able to provide polygons roof refined buildings in which most of its contour sides and ridges were geometrically improved.

Programação por Metas, Análise por Envoltória de Dados e Teoria Fuzzy na avaliação da eficiência sob incerteza: aplicação em minifábricas do segmento de autopeças

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

Análise geoestatística para geração de superfícies a partir de dados de clorofila-a adquiridos em transectos

Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)

Metodologia geoestatística para dados com tendência regionalizada

Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)

Modelos lineares generalizados mistos e equações de estimação generalizadas para dados binário aplicados em anestesiologia veterinária

Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)

Modelos para dados grupados e sensurados aplicados à área biológica: comparação usando fator de Bayes

Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)

Perfil do adoecimento dos trabalhadores de câmpus universitário do interior paulista: análise dos dados de absenteísmo por motivo de doença

Pós-graduação em Saúde Coletiva - FMB

Recuperação de informação de música e dados ID3: possíveis aplicações

Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)

Geotecnologias aplicadas à análise do assoreamento de reservatórios de hidrelétricas em cenário de escassez de dados de séries históricas

Pós-graduação em Engenharia Mecânica - FEG

Própolis na dieta de abelhas Apis mellifera L. e seu efeito no sistema imune, expressão de genes após o desafio bacteriano e detoxificação frente ao agroquímico fipronil

Pós-graduação em Zootecnia - FMVZ