193 resultados para Informação em suportes digitais


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O objetivo do estudo foi apresentar a utilização da filosofia de arquivos abertos, aliada aos instrumentos de gestão da qualidade, PDCA e 5S, como um dos pilares para a gestão da segurança e saúde no trabalho (SST). O método de pesquisa se constituiu no levantamento bibliográfico, juntamente com uma sessão de entrevistas com 23 profissionais ligados à gestão da SST, que permitiu o delineamento do grau de acesso e a percepção destes sobre a informação científica. A análise qualitativa e quantitativa dos questionários apontou a iniciativa de arquivos abertos, por meio da utilização de repositórios digitais de informações, como um instrumento de apoio à gestão da segurança e saúde no trabalho, bem como identificou a necessidade do desenvolvimento de políticas de incentivo à geração e compartilhamento do capital intelectual entre a comunidade em questão encorajando a construção de um repositório digital na área de SST, visando sobretudo à preservação da integridade física e mental do trabalhador. Constatou-se que a carência de informações disponíveis na área em questão ainda é uma barreira para a gestão do conhecimento organizacional, no sentido de promover o desenvolvimento do trabalho seguro e saudável nas organizações.

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Com a evolução da tecnologia da informação e a disseminação de documentos digitais na Web, faz-se necessário criar meios que forneçam um mecanismo de organização de tais documentos, facilitando sua busca e recuperação. Em bibliotecas digitais ou repositórios de obras eletrônicas, por exemplo, existe a necessidade de uma ferramenta que possa classificar automaticamente os documentos, visto que o processo de classificação (categorização) é feito de forma manual. Esta ferramenta será de grande importância no apoio à catalogação. Este artigo apresenta o desenvolvimento de uma ferramenta que tem como objetivo principal classificar automaticamente documentos digitais em categorias preestabelecidas, nas quais cada documento pertencerá a uma ou mais categorias de acordo com seu conteúdo, tornando assim mais eficaz e rápida a classificação. Na elaboração da ferramenta foram utilizadas técnicas e algoritmos de mineração de textos, sendo definidas no estudo de caso algumas categorias e termos relacionados, tais como informática, direito e física, para validar a ferramenta.

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Para eliminar divergências na interpretação dos resultados e agilizar os atuais métodos de detecção de fraudes em café torrado e moído, foi estabelecido um método baseado na análise por imagem e fundamentado no princípio de que diferentes materiais de origem orgânica, como o pó de café, podem apresentar reflectâncias distintas em diferentes comprimentos de onda do espectro eletromagnético. Partiu-se da hipótese de que o pó de café adulterado, quando submetido a uma fonte artificial de iluminação, apresenta uma reflectância, nos canais vermelho (R), verde (G) e azul (B), diferente em relação à do pó de café não-adulterado. Após as etapas de limpeza, secagem e homogeneização, foram geradas imagens multiespectrais das amostras de café, por meio de uma lupa acoplada a uma câmara CCD (Charge Coupled Device). A quantificação das impurezas na amostra foi obtida utilizando-se curvas de calibração entre a área relativa obtida pela classificação supervisionada de imagens e a porcentagem de impurezas presentes nas amostras. Esse novo método permite agilidade da resposta, ausência de subjetividade nos resultados e não-destruição das amostras analisadas, e assegura um patamar mínimo de detecção de 95% das impurezas do produto.

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O objetivo deste trabalho foi desenvolver uma metodologia para mapeamento digital de solos na escala 1:100.000 com a aplicação de técnicas de mineração de dados a descritores de relevo e a dados de mapas geológico e pedológico preexistentes. Foi criada uma base de dados digitais a partir de cartas topográficas e temáticas, que permitiu elaboração do modelo digital de elevação (MDE) da folha Dois Córregos, SP (escala 1:50.000). A partir do MDE, foram calculados os parâmetros geomorfométricos declividade, curvaturas em planta e perfil, área de contribuição e distância diagonal de drenagem. A matriz que associou esses dados georreferenciados foi analisada por meio de árvores de decisão, no ambiente de aprendizado de máquina Weka, o que gerou um modelo de predição de unidades de mapeamento de solos. A acurácia geral do modelo aumentou de 54 para 61% com a eliminação das classes com probabilidade nula de ocorrência. A associação da mineração de dados com sistemas de informações geográficas permite a elaboração de mapas digitais passíveis de uso em estudos que requeiram menor detalhamento que aqueles realizados com o mapa original.

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Resumo: O objetivo deste trabalho foi avaliar o desempenho dos classificadores digitais SVM e K-NN para a classificação orientada a objeto em imagens Landsat-8, aplicados ao mapeamento de uso e cobertura do solo da Alta Bacia do Rio Piracicaba-Jaguari, MG. A etapa de pré-processamento contou com a conversão radiométrica e a minimização dos efeitos atmosféricos. Em seguida, foi feita a fusão das bandas multiespectrais (30 m) com a banda pancromática (15 m). Com base em composições RGB e inspeções de campo, definiram-se 15 classes de uso e cobertura do solo. Para a segmentação de bordas, aplicaram-se os limiares 10 e 60 para as configurações de segmentação e união no aplicativo ENVI. A classificação foi feita usando SVM e K-NN. Ambos os classificadores apresentaram elevados valores de índice Kappa (k): 0,92 para SVM e 0,86 para K-NN, significativamente diferentes entre si a 95% de probabilidade. Uma significativa melhoria foi observada para SVM, na classificação correta de diferentes tipologias florestais. A classificação orientada a objetos é amplamente aplicada em imagens de alta resolução espacial; no entanto, os resultados obtidos no presente trabalho mostram a robustez do método também para imagens de média resolução espacial.

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A proposta deste trabalho foi utilizar o Sistema de Informações Geográficas (SIG) com o objetivo de indicar áreas agroeconomicamente mais aptas para a implantação da cultura do coqueiro irrigado. Foram utilizadas informações referentes ao assentamento rural Antonio Farias, localizado no município de Campos dos Goytacazes, região Norte do Estado do Rio de Janeiro. O software IDRISI 32 gerou informações que técnicos, extensionistas e produtores rurais podem utilizar no planejamento da agricultura em áreas irrigadas. Foram utilizados mapas digitais de solo e planialtimetria, além de mapas temáticos com informações de drenagem, estradas e limite dos lotes. A partir de operações de sobreposição dos temas solo, clima e relevo, foram criados novos mapas temáticos, que mostram os gastos parciais para implantar 1 ha irrigado da cultura do coqueiro-anão. O gasto de implantação foi composto pela soma dos desembolsos para a compra de calcário, fertilizantes, tubulação e moto-bomba. A partir dos mapas criados, foram observadas variações expressivas nos desembolsos para implantação de 1 ha de coqueiro irrigado entre os lotes do assentamento. Foi possível observar que a metodologia utilizada se mostrou eficaz na identificação das áreas mais aptas, sob o ponto de vista agroeconômico, para a implantação de culturas irrigadas, sendo facilmente aplicável para outras culturas e áreas de estudo.

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Uma nova organização do trabalho para solucionar a complexidade do processo de manufatura decorrente da automação.