Efeito dos substratos artificiais no enraizamento e no desenvolvimento de estacas de maracujazeiro-azedo (Passiflora edulis Sims f. flavicarpa Deg)

Os ensaios foram instalados em casa de vegetação na Embrapa Cerrados, Planaltina-DF, em agosto de 1999. Nos primeiros 30 dias, estacas da cultivar MSC (Marília Seleção Cerrados) foram mantidas sob nebulização com duas regas diárias. Avaliaram-se os seguintes parâmetros: percentagens de estacas brotadas, enraizadas, com fungos, peso de matéria fresca e seca da parte aérea e das raízes, aos 90 dias após o plantio. O estudo foi composto de dois experimentos. No primeiro, utilizaram-se estacas coletadas em agosto de 1999, e oito tipos de substratos. O Plantmax Florestal EstacaÒ proporcionou maior brotação e enraizamento, e ainda menorincidência de estacas contaminadas por Colletotrichum gloeosporioides, comparativamente ao substrato à base de Plantmax Hortaliças.Ò O aditivo NutriplantaÒ quando combinado com o fertilizante OsmocoteÒ, no substrato à base de Plantmax Florestal EstacaÒ, proporcionou maior brotação e enraizamento e também menor incidência de estacas contaminadas com C. gloeosporioides. No segundo ensaio, utilizaram-se estacas do híbrido RC1 ((F1: Marília x Roxo Australiano) x Marília), coletadas em agosto de 2000, tratadas com 2.000 ppm de AIB, plantadas em bandejas de poliestireno expandido com doze tipos de substratos. Para enraizamento das estacas do Híbrido RC1, não houve diferença entre os substratos testados. A adição de um g de Osmocote® por estaca, aos 30 dias após o plantio no substrato Plantmax Florestal Estaca® , proporcionou o melhor desenvolvimento da parte aérea das estacas do Híbrido RC1.

Confirmação de híbridos interespecíficos artificiais no gênero passiflora por meio de marcadores RAPD

A obtenção de híbridos interespecíficos de maracujazeiro é um processo de grande valia para proporcionar ganhos agronômicos à espécie comercial Passiflora edulis em programas de melhoramento genético, obter novos materiais genéticos com potencial para uso como porta-enxertos e também como alternativas para o mercado de plantas ornamentais. Neste trabalho, marcadores moleculares RAPD foram utilizados visando à confirmação do sucesso de 17 hibridações interespecíficas. Amostras de DNA genômico do suposto híbrido e de seus prováveis genitores foram extraídas, e 12 primers decâmeros foram utilizados para a obtenção de marcadores RAPD. Os marcadores gerados foram analisados quanto à presença ou não de bandas informativas para a confirmação da fecundação cruzada. Foram confirmados os cruzamentos P. laurifolia x P. nitida; P. edulis f. flavicarpa GA2 x RC1 (GA2 x P. coccinea); P. caerulea x P. amethystina; P. glandulosa x P. galbana; P. coccinea x P. actinia; P. glandulosa x P. edulis f. flavicarpa GA2; P. sidaefolia x P. actinia; P. galbana x P. actinea; F1 (P. coccinea x P. setacea) x P. coccinea; F1 (P. coccinea x P. setacea) x P. mucronata; P. eichleriana x P. gibertii; P. galbana x P. edulis f. flavicarpa GA2; P. glandulosa x P. edulis edulis cinza TO; P. glandulosa x P. sidaefolia; P. coccinea x P. setacea. Constatou-se a existência de compatibilidade genética entre essas espécies, sendo possível a sua utilização em programas de melhoramento. Os marcadores RAPD mostraram-se excelentes ferramentas para verificar a ocorrência da fecundação cruzada no gênero Passiflora.

Determinação de corantes artificiais por cromatografia líquida de alta eficiência (CLAE) em pó para gelatina

Synthetic dyes were determined by high performance liquid chromatography in 76 samples of regular jelly and diet jelly powders, of several flavors produced by seven different manufacturers. Three sample of each product, from different batches, were analyzed. The same qualitative composition was observed for products of the same flavor from different manufacturers, but the quantitative composition varied markedly from one manufacturer to the other. There were no or few significant differences between batches from a given manufacturer, demonstrating good quality control in the use of these additives by the food industry. None of the samples exceeded the limit stipulated by Brazilian legislation.

Teores de corantes artificiais em alimentos determinados por cromatografia líquida de alta eficiência

Synthetic dyes are much used in processed foods. HPLC was applied to different types of snacks, such as colored cereals, chocolate confetti, chewing gums and candies for the determination of those additives. In the case of artificially colored breakfast cereals, 71% of the samples exceeded the allowed limits. Regarding the portions recommended for consumption by the makers of two of the samples, the amounts exceeded those allowed by the Brazilian legislation. In the case of chocolate confetti and candies none of the samples showed higher amounts than those allowed. However 37% of the chewing gum samples presented larger contents than the authorized ones, and one sample contained five times more synthetic dyes than allowed.

A tabela periódica dos elementos químicos prevista por redes neurais artificiais de Kohonen

Although several chemical elements were not known by end of the 18th century, Mendeleyev came up with an astonishing achievement: the periodic table of elements. He was not only able to predict the existence of (then) new elements but also to provide accurate estimates of their chemical and physical properties. This is certainly a relevant example of the human intelligence. Here, we intend to shed some light on the following question: Can an artificial intelligence system yield a classification of the elements that resembles, in some sense, the periodic table? To achieve our goal, we have fed a self-organized map (SOM) with information available at Mendeleyev's time. Our results show that similar elements tend to form individual clusters. Thus, SOM generates clusters of halogens, alkaline metals and transition metals that show a similarity with the periodic table of elements.

Aplicação de redes neurais artificiais na identificação de gasolinas adulteradas comercializadas na região de Londrina - Paraná

The multilayer perceptron network was used to classify the gasoline. The main parameters used in the classification were established by the Ordinance nº 309 of the Agência Nacional do Petróleo, but without informing the network the legal limits of these parameters. The network used had 10 neurons in a single hidden layer, learning rate of 0.04 and 250 training epochs. The application of artificial neural network served classify 100% of the commercialized gas in the region of Londrina-PR and to identify the tampered gasoline even those suspected of tampering.

Um sistema microcontrolado para o monitoramento on-line, in situ e remoto de pH, condutividade e temperatura de águas

A portable microcontrolled system is proposed to monitor conductivity, temperature and pH in on-line, in situ and remote way from a water reservoir faraway 200 m. The system comprises two modules: one for data reception (located in laboratory) and another for data acquisition/transmission (located near water reservoir). It uses a microcontroller and a transceiver to remote data transmission/reception by radio frequency. Variations of water parameters were simultaneously monitored without interruption during a period of ten hours with a relative error about 4.0 %. The developed system showed simple, stable, accurate, robust and low-cost to determine parameters of water in field.

Determinação de constituintes químicos em madeira de eucalipto por Pi-CG/EM e calibração multivariada: comparação entre redes neurais artificiais e máquinas de vetor suporte

Multivariate models were developed using Artificial Neural Network (ANN) and Least Square - Support Vector Machines (LS-SVM) for estimating lignin siringyl/guaiacyl ratio and the contents of cellulose, hemicelluloses and lignin in eucalyptus wood by pyrolysis associated to gaseous chromatography and mass spectrometry (Py-GC/MS). The results obtained by two calibration methods were in agreement with those of reference methods. However a comparison indicated that the LS-SVM model presented better predictive capacity for the cellulose and lignin contents, while the ANN model presented was more adequate for estimating the hemicelluloses content and lignin siringyl/guaiacyl ratio.

SÍNTESE E CARACTERIZAÇÃO DE COMPÓSITOS ORGÂNICO-INORGÂNICOS MACROPOROSOS PARA O SENSORIAMENTO DE H2O2

Electrodes modified with poly(5-amino-1-naphthol)/Prussian blue (poly(5-NH2-1-NAP)/PB) hybrid films are able to electrochemically reduce H2O2 in medium containing an excess of Na+ cations. This is an important advantage for biosensing applications over electrodes in which only conventionally (electro) deposited Prussian blue is present. Consequently, the aim of this work was to examine the application of templates of ordered arrays of colloidal poly(styrene) spheres (800, 450 and 100 nm in diameter) to produce inverse opal structures of poly(5-NH2-1-NAP)/PB hybrid platforms, in an effort to study the influence of the increase in surface area/volume ratio and higher exposition of the mediator active sites on material performance during H2O2 determination employing the different sized porous structures. Moreover, since the accentuated hydrophilic character of poly(5-NH2-1-NAP)/PB also allows H2O2 electrochemical reduction in inner active sites, issues concerning the amount of mediator electrodeposited on the electrode were also reflected in the observed results.

REDUÇÃO DE VARIÁVEIS DE ENTRADA DE REDES NEURAIS ARTIFICIAIS A PARTIR DE DADOS DE ANÁLISE DE COMPONENTES PRINCIPAIS NA MODELAGEM DE OXIGÊNIO DISSOLVIDO

The objective of this work is to demonstrate the efficient utilization of the Principal Components Analysis (PCA) as a method to pre-process the original multivariate data, that is rewrite in a new matrix with principal components sorted by it's accumulated variance. The Artificial Neural Network (ANN) with backpropagation algorithm is trained, using this pre-processed data set derived from the PCA method, representing 90.02% of accumulated variance of the original data, as input. The training goal is modeling Dissolved Oxygen using information of other physical and chemical parameters. The water samples used in the experiments are gathered from the Paraíba do Sul River in São Paulo State, Brazil. The smallest Mean Square Errors (MSE) is used to compare the results of the different architectures and choose the best. The utilization of this method allowed the reduction of more than 20% of the input data, which contributed directly for the shorting time and computational effort in the ANN training.

Aplicação da espectroscopia no infravermelho e difração de raio-X na determinação de sacarina em adoçantes líquidos artificiais pelo método volumétrico com Ag+

O uso de adoçantes líquidos com sacarina sódica é uma questão de saúde pública pela relação com obesidade e fonte de sódio. Os níveis de sacarina foram avaliados em quatro marcas de diferentes fabricantes em amostras adquiridas no comércio de Vitória/ES, entre os anos de 2006 e 2008. Foram encontrados níveis com valores entre 260 e 505 vezes acima da Resolução-RDC N0 8, 25/03/2008 (ANVISA), que é de 0,015 g/100 mL para sacarina e seus sais derivados. O perfil das amostras cristalizadas dos adoçantes foram avaliados por espectroscopia na região do infravermelho e por difração de raio-X de pó. A seletividade do método clássico de precipitação com AgNO3 também foi verificada por essas técnicas aplicadas nos precipitados de sacarinato de prata.

As redes neurais artificiais e o ensino da medicina

As transformações da prática médica nos últimos anos - sobretudo com a incorporação de novas tecnologias da informação - apontam a necessidade de ampliar as discussões sobre o processo ensino-aprendizagem na educação médica. A utilização de novas tecnologias computacionais no ensino médico tem demonstrado inúmeras vantagens no processo de aquisição de habilidades para a identificação e a resolução de problemas, o que estimula a criatividade, o senso crítico, a curiosidade e o espírito científico. Nesse contexto, ganham destaque as Redes Neurais Artificiais (RNA) - sistemas computacionais cuja estrutura matemática é inspirada no funcionamento do cérebro humano -, as quais têm sido úteis no processo ensino-aprendizagem e na avaliação de estudantes de Medicina. Com base nessas ponderações, o escopo da presente comunicação é revisar aspectos da aplicação das RNA na educação médica.

Ajuste do modelo de Schumacher e Hall e aplicação de redes neurais artificiais para estimar volume de árvores de eucalipto

Objetivou-se, neste trabalho, avaliar o ajuste do modelo volumétrico de Schumacher e Hall por diferentes algoritmos, bem como a aplicação de redes neurais artificiais para estimação do volume de madeira de eucalipto em função do diâmetro a 1,30 m do solo (DAP), da altura total (Ht) e do clone. Foram utilizadas 21 cubagens de povoamentos de clones de eucalipto com DAP variando de 4,5 a 28,3 cm e altura total de 6,6 a 33,8 m, num total de 862 árvores. O modelo volumétrico de Schumacher e Hall foi ajustado nas formas linear e não linear, com os seguintes algoritmos: Gauss-Newton, Quasi-Newton, Levenberg-Marquardt, Simplex, Hooke-Jeeves Pattern, Rosenbrock Pattern, Simplex, Hooke-Jeeves e Rosenbrock, utilizado simultaneamente com o método Quasi-Newton e com o princípio da Máxima Verossimilhança. Diferentes arquiteturas e modelos (Multilayer Perceptron MLP e Radial Basis Function RBF) de redes neurais artificiais foram testados, sendo selecionadas as redes que melhor representaram os dados. As estimativas dos volumes foram avaliadas por gráficos de volume estimado em função do volume observado e pelo teste estatístico L&O. Assim, conclui-se que o ajuste do modelo de Schumacher e Hall pode ser usado na sua forma linear, com boa representatividade e sem apresentar tendenciosidade; os algoritmos Gauss-Newton, Quasi-Newton e Levenberg-Marquardt mostraram-se eficientes para o ajuste do modelo volumétrico de Schumacher e Hall, e as redes neurais artificiais apresentaram boa adequação ao problema, sendo elas altamente recomendadas para realizar prognose da produção de florestas plantadas.

Estimação do volume de árvores utilizando redes neurais artificiais

Rede neural artificial consiste em um conjunto de unidades que contêm funções matemáticas, unidas por pesos. As redes são capazes de aprender, mediante modificação dos pesos sinápticos, e generalizar o aprendizado para outros arquivos desconhecidos. O projeto de redes neurais é composto por três etapas: pré-processamento, processamento e, por fim, pós-processamento dos dados. Um dos problemas clássicos que podem ser abordados por redes é a aproximação de funções. Nesse grupo, pode-se incluir a estimação do volume de árvores. Foram utilizados quatro arquiteturas diferentes, cinco pré-processamentos e duas funções de ativação. As redes que se apresentaram estatisticamente iguais aos dados observados também foram analisadas quanto ao resíduo e à distribuição dos volumes e comparadas com a estimação de volume pelo modelo de Schumacher e Hall. As redes neurais formadas por neurônios, cuja função de ativação era exponencial, apresentaram estimativas estatisticamente iguais aos dados observados. As redes treinadas com os dados normalizados pelo método da interpolação linear e equalizados tiveram melhor desempenho na estimação.

Aplicação de redes neurais artificiais para estimação da altura de povoamentos equiâneos de eucalipto

Este trabalho teve como objetivos aumentar a precisão das estimativas de altura de árvores e diminuir a necessidade de aferição da altura em campo, levando à redução dos custos no inventário florestal através da construção e validação de um modelo de estimação da altura de árvores em povoamentos de eucalipto com a utilização de redes neurais artificiais. Os dados utilizados consistiram em três clones, compreendendo cerca de 3.000 árvores em 145 parcelas permanentes com área média de 215 m², mensuradas em seis ocasiões (idades). As variáveis utilizadas para estimar a altura total das árvores dividiram-se em quantitativas: idade (meses), diâmetro com casca a 1,30 m de altura a partir da superfície do solo (dap) e altura dominante média da parcela; e qualitativa: tipo de solo com as respectivas classes. Para validação e aplicação da metodologia proposta, foram consideradas duas situações: (a) quando há a introdução de um novo material genético e não existem informações sobre a relação hipsométrica deste; (b) quando já se conhece a tendência de crescimento em altura dos povoamentos implantados, obtida pela existência de medições em parcelas de IFC. Com as metodologias testadas, obtiveram-se valores de coeficiente de correlação superiores a 0,99. As metodologias mostraram-se eficientes para alcançar os objetivos propostos, garantindo alta precisão das estimativas obtidas através das redes neurais artificiais.