87 resultados para Algoritmo FDK


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FUNDAMENTO: O fenômeno da isquemia e reperfusão intestinal é um evento frequente na clínica e está associado a repercussões deletérias em órgãos a distância, em especial ao coração. OBJETIVO: Investigar a expressão gênica do estresse oxidativo e defesa antioxidante no coração de camundongos isogênicos, submetidos a isquemia e reperfusão intestinal (IR). MÉTODOS: Doze camundongos (C57BL/6) foram distribuídos em dois grupos: Grupo IR (GIR) com 60 min de oclusão da artéria mesentérica superior, seguidos de 60 min de reperfusão. Grupo Controle (GC) submetidos a anestesia e a laparotomia sem o procedimento de IR observados por 120 min. As amostras de intestino e coração foram processadas pelo método (RT-qPCR / Reverse transcriptase - quantitative Polymerase Chain Reaction) para determinar a expressão gênica de 84 genes relacionados ao estresse oxidativo ("t" de Student, p < 0,05). RESULTADOS: Observou-se no tecido intestinal (GIR) uma expressão significantemente aumentada em 65 (74,71%) genes em relação ao tecido normal (GC), e 37 (44,04%) genes estiveram hiperexpressos (maior que três vezes o limiar permitido pelo algoritmo). No tocante aos efeitos da I/R intestinal a distância no tecido cardíaco verificou-se a expressão significantemente aumentada de 28 genes (33,33%), mas somente oito genes (9,52%) se hiperexpressaram três vezes acima do limiar. Quatro (7,14%) desses oito genes se expressaram simultaneamente nos tecidos intestinal e cardíaco. No GIR notaram-se cardiomiócitos com núcleos de menor tamanho, picnóticos, ricos em heterocromatina e raros nucléolos, indicando sofrimento cardíaco. CONCLUSÃO: A I/R intestinal promoveu a hiperexpressão estatisticamente significante de oito genes associados ao estresse oxidativo a distância no tecido miocárdico.

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Uma das maiores ameaças à diversidade biológica é a perda de hábitat, de modo que uma das alternativas para proteção da biodiversidade é a seleção de reservas pela utilização de procedimentos de otimização para estabelecer áreas prioritárias para conservação. Neste estudo, um algoritmo simulated annealing foi usado para verificar como a periferia das distribuições das espécies influencia na seleção de áreas no Cerrado para conservação de 131 espécies de anfíbios anuros. Dois conjuntos de dados foram analisados, um contendo a distribuição original das espécies e outro excluindo a periferia das distribuições. As redes ótimas encontradas a partir das distribuições originais contiveram 17 quadrículas enquanto aquelas encontradas a partir das distribuições restritas foram maiores, com 22 células. As células com alto grau de insubstituibilidade foram mantidas em todas as redes e novas regiões de células substituíveis, localizadas na margem do bioma, surgiram quando apenas as distribuições reduzidas foram usadas.

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Dentre as propriedades físicas do solo, a condutividade hidráulica é uma das mais importantes, quando se estudam fenômenos que estão ligados ao movimento da água no solo. O método para determinar a função condutividade hidráulica versus umidade ou função K(θ) de um solo, denominada método de perfil instantâneo, tem como maior vantagem o fato de se basear em medições diretas no campo, sem necessidade de aguardar o estabelecimento de um equilíbrio dinâmico. No caso de experimentos desse tipo, não se conhecem estudos sobre sua sensibilidade em relação a erros nos dados experimentais; tampouco se conhece a influência que uma observação experimental a mais ou a menos possa ter sobre a parametrização da função K(θ) O presente trabalho visou analisar a sensibilidade do método de perfil instantâneo a variações nas observações realizadas in situ Utilizaram-se dados de dois experimentos de perfil instantâneo realizados no campus "Luiz de Queiroz", da Universidade de São Paulo, em Piracicaba (SP). Por meio de um algoritmo computacional para a análise dos dados experimentais, verificou-se a sensibilidade do resultado do cálculo dos parâmetros da função K(θ) para variações nos valores de entrada. Foi analisado o efeito das seguintes alterações no conjunto original de dados: retirada de uma leitura completa do conjunto de dados; retirada de leituras finais; erro no coeficiente angular de calibração do TDR; erro no intercepto da curva de calibração do TDR; erro em uma das leituras do TDR. Pelos resultados do levantamento, concluiu-se que o método do perfil instantâneo, conjuntamente com a rotina computacional utilizada para processar os valores observados no campo, apresenta alta sensibilidade a pequenas incertezas no ajuste de funções aos valores da umidade Versus tempo; é também muito sensível à leitura do tempo zero, que, portanto, deveria ser desconsiderada. Erros ou incertezas nos ajustes dos valores do potencial total Versus a profundidade têm menor influência no resultado final. Se houver comportamento não estritamente exponencial entre condutividade hidráulica e umidade, a sensibilidade do método para pequenas alterações no conjunto de dados de entrada aumenta. Respectivos erros no coeficiente angular e no intercepto de um TDR com equação de calibração linear alteram os respectivos coeficiente angular (γ) ou intercepto (ln(K*)) da relação entre condutividade hidráulica e umidade, quando o potencial matricial é obtido por tensiometria.

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Com o desenvolvimento da agricultura, a utilização de novas alternativas na avaliação das propriedades que influenciam o rendimento das plantas tornou-se indispensável para melhor manejar o sistema agrícola. O objetivo deste trabalho foi utilizar uma ponderação por meio da modelagem fuzzy para estudar, com base em atributos químicos do solo, a propagação de incertezas da acidez de um Latossolo Vermelho-Amarelo húmico cultivado com café arábica. As amostragens de solo foram realizadas na profundidade de 0-20 cm, em uma malha totalizando 50 pontos. Os atributos avaliados foram: pH em H2O, acidez trocável (Al3+), acidez potencial (H + Al) e saturação por Al (m). Os dados foram analisados pela estatística descritiva e pela geoestatística. Utilizou-se um sistema de classificação fuzzy e os atributos descritos para inferir sobre a acidez do solo. A lógica fuzzy, pelo algoritmo utilizado, teve um bom desempenho na caracterização e no mapeamento das incertezas da acidez do solo em questão.

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A definição das parcelas familiares em projetos de reforma agrária envolve questões técnicas e sociais. Essas questões estão associadas principalmente às diferentes aptidões agrícolas do solo nestes projetos. O objetivo deste trabalho foi apresentar método para realizar o processo de ordenamento territorial em assentamentos de reforma agrária empregando Algoritmo Genético (AG). O AG foi testado no Projeto de Assentamento Veredas, em Minas Gerais, e implementado com base no sistema de aptidão agrícola das terras.

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No presente estudo, foi realizada uma avaliação de diferentes variáveis ambientais no mapeamento digital de solos em uma região no norte do Estado de Minas Gerais, utilizando redes neurais artificiais (RNA). Os atributos do terreno declividade e índice topográfico combinado (CTI), derivados de um modelo digital de elevação, três bandas do sensor Quickbird e um mapa de litologia foram combinados, e a importância de cada variável para discriminação das unidades de mapeamento foi avaliada. O simulador de redes neurais utilizado foi o "Java Neural Network Simulator", e o algoritmo de aprendizado, o "backpropagation". Para cada conjunto testado, foi selecionada uma RNA para a predição das unidades de mapeamento; os mapas gerados por esses conjuntos foram comparados com um mapa de solos produzido com o método convencional, para determinação da concordância entre as classificações. Essa comparação mostrou que o mapa produzido com o uso de todas as variáveis ambientais (declividade, índice CTI, bandas 1, 2 e 3 do Quickbird e litologia) obteve desempenho superior (67,4 % de concordância) ao dos mapas produzidos pelos demais conjuntos de variáveis. Das variáveis utilizadas, a declividade foi a que contribuiu com maior peso, pois, quando suprimida da análise, os resultados da concordância foram os mais baixos (33,7 %). Os resultados demonstraram que a abordagem utilizada pode contribuir para superar alguns dos problemas do mapeamento de solos no Brasil, especialmente em escalas maiores que 1:25.000, tornando sua execução mais rápida e mais barata, sobretudo se houver disponibilidade de dados de sensores remotos de alta resolução espacial a custos mais baixos e facilidade de obtenção dos atributos do terreno nos sistemas de informação geográfica (SIG).

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Técnicas de mapeamento digital podem contribuir para agilizar a realização de levantamentos pedológicos detalhados. Objetivou-se com este trabalho obter um mapa digital de solos (MDS) com uso de redes neurais artificiais (RNA), utilizando correlações entre unidades de mapeamento (UM) e covariáveis ambientais. A área utilizada compreendeu aproximadamente 12.000 ha localizados no município de Barra Bonita, SP. A partir do resultado de uma análise de agrupamento das covariáveis ambientais, foram escolhidas cinco áreas de referência para realizar o mapeamento convencional. As UM identificadas subsidiaram a aplicação da técnica de RNA. Utilizaram-se o simulador de redes neurais JavaNNS e o algoritmo de aprendizado backpropagation. Pontos de referência foram coletados para avaliar o desempenho do mapa digital produzido. A posição na paisagem e o material de origem subjacente foram determinantes para o reconhecimento dos delineamentos das UM. Houve boa concordância entre as UM delineadas pelo MDS e pelo método convencional. A comparação entre os pontos de referência e o mapa de solos digital evidenciou exatidão de 72 %. O uso da abordagem MDS utilizada pode contribuir para diminuir a falta de informações semidetalhadas de solos em locais ainda não mapeados, tomando-se como base informações pedológicas obtidas de áreas de referência adjacentes.

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O mapeamento digital de solos permite prever padrões de ocorrência de solos com base em áreas de referência e no uso de técnicas de mineração de dados para modelar associações solo-paisagem. Os objetivos deste trabalho foram produzir um mapa pedológico digital por meio de técnicas de mineração de dados aplicadas a variáveis geomorfométricas e de geologia, com base em áreas de referência; e testar a confiabilidade desse mapa por meio de validação em campo com diferentes sistemas de amostragem. O mapeamento foi realizado na folha Botucatu (SF-22-Z-B-VI-3), utilizando-se as folhas 1:50.000, Dois Córregos e São Pedro, como áreas de referência. Variáveis descritoras do relevo e de geologia associadas às unidades de mapeamento pedológico das áreas de referência compuseram a matriz de dados de treinamento. A matriz foi analisada pelo algoritmo PART de árvore de decisão, do aplicativo Weka (Waikato Environment for Knowledge Analysis), que cria regras de classificação. Essas regras foram aplicadas aos dados geomorfométricos e geológicos da folha Botucatu, para predição de unidades de mapeamento pedológico. A validação de campo dos mapas digitais deu-se por meio de amostragem por transectos em uma unidade de mapeamento da folha São Pedro e de forma aleatório-estratificada na folha Botucatu. A avaliação da unidade de mapeamento na folha São Pedro verificou confiabilidade, respectivamente, de 83 e 66 %, para os mapas pedológicos digital e tradicional com legenda simplificada. Apesar de terem sido geradas regras para todas as unidades de mapeamento pedológico das áreas de treinamento, nem todas as unidades de mapeamento foram preditas na folha Botucatu, o que resultou das diferenças de relevo e geologia entre as áreas de treinamento e de mapeamento. A validação de campo do mapa digital da folha Botucatu verificou exatidão global de 52 %, compatível com levantamentos em nível de reconhecimento de baixa intensidade, e kappa de 0,41, indicando qualidade Boa. Unidades de mapeamento mais extensas geraram mais regras, resultando melhor reprodução dos padrões solo-relevo na área a ser mapeada. A validação por transectos na folha São Pedro indicou compatibilidade do mapa digital com o nível de reconhecimento de alta intensidade e compatibilidade do mapa tradicional, após simplificação de sua legenda, com o nível de reconhecimento de baixa intensidade. O treinamento do algoritmo em mapas e não em observações pontuais reduziu em 14 % a exatidão do mapa pedológico digital da folha Botucatu. A amostragem aleatório-estratificada pelo hipercubo latino é apropriada a mapeamentos com extensa base de dados, o que permite avaliar o mapa como um todo, tornando os trabalhos de campo mais eficientes. A amostragem em transectos é compatível com a avaliação da pureza de unidades de mapeamento individualmente, não necessitando de base de dados detalhada e permitindo estudos de associações solo-paisagem em pedossequências.

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O fósforo destaca-se como um dos nutrientes limitantes ao desenvolvimento da cultura da cana-de-açúcar em solos brasileiros. Esse elemento apresenta grande variabilidade espacial, coordenada pelos atributos que regem as reações de adsorção e dessorção. Estimativas espaciais são conduzidas por meio de interpolações geoestatísticas para a caracterização dessa variabilidade. No entanto, tais estimativas apresentam incertezas inerentes ao procedimento que estão associadas à estrutura de variabilidade do atributo em estudo e à configuração amostral da área. Dessa forma, avaliar a incerteza das predições associada à distribuição espacial do fósforo disponível (Plábil) é importante para otimizar o uso dos fertilizantes fosfatados. O objetivo deste estudo foi avaliar o desempenho da simulação sequencial gaussiana (SSG) e da krigagem ordinária (KO) na modelagem da incerteza das predições do fósforo disponível. Uma malha amostral com 626 pontos foi instalada em uma área experimental de 200 hectares de cana-de-açúcar no município de Tabapuã, São Paulo. Foram geradas 200 realizações por meio do algoritmo da SSG. As realizações da SSG reproduziram as estatísticas e a distribuição dos dados amostrais. A estatística G (0,81) indicou boa proximidade entre as frações dos valores simulados e as dos observados. As realizações da SSG preservaram a variabilidade espacial do Plábil, sem o efeito de suavização obtido pelo mapa da KO. A acurácia na reprodução do variograma dos dados amostrais, obtida pelas realizações da SSG foi, em média, 240 vezes maior que obtida por meio da KO. O mapa de incertezas, obtido por meio da KO, apresentou menor variação na área de estudo do que por SSG. Dessa forma, a avaliação das incertezas, pela SSG, evidenciou-se mais informativa, podendo ser utilizada para definir e delimitar, de forma mais precisa, as áreas de manejo específico.

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Os modelos preditores usados no mapeamento digital de solos (MDS) precisam ser treinados com dados que captem ao máximo a variação dos atributos do terreno e dos solos, a fim de gerar correlações adequadas entre as variáveis ambientais e a ocorrência dos solos. Para avaliar a acurácia desses modelos, tem sido constatado o uso de diferentes métodos de avaliação da acurácia no MDS. Os objetivos deste estudo foram comparar o uso de três esquemas de amostragem para treinar algoritmo de árvore de classificação (CART) e avaliar a capacidade de predição dos modelos gerados por meio de quatro métodos. Foram utilizados os esquemas de amostragem: aleatório simples; proporcional à área de cada unidade de mapeamento de solos (UM); e estratificado pelo número de UM. Os métodos de avaliação testados foram: aparente, divisão percentual, validação cruzada com 10 subconjuntos e reamostragem com sete conjuntos de dados independentes. As acurácias dos modelos estimadas pelos métodos foram comparadas com as acurácias mensuradas obtidas pela comparação dos mapas gerados, a partir de cada esquema de amostragem, com o mapa convencional de solos na escala 1:50.000. Os esquemas de amostragem influenciaram na quantidade de UMs preditas e na acurácia dos modelos e dos mapas gerados. Os esquemas de amostragem proporcional e estratificada resultaram mapas digitais menos acurados, e a acurácia dos modelos variou conforme o método de avaliação empregado. A amostragem aleatória resultou no mapa digital mais acurado e apresentou valores da acurácia semelhantes para todos os métodos de avaliação testados.

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O objetivo deste trabalho foi o de apresentar o algoritmo de um programa computacional baseado em um método numérico de estimativa de perdas de herbicidas aplicados por pulverização aérea. Este método apresenta como entrada de dados a freqüência de tamanhos das gotas em papéis hidrossensíveis, observadas no gratículo de Porton acoplado ao microscópio. A partir desses valores calcula-se a distribuição acumulada do diâmetro médio do tamanho e do volume das gotas formadas pelo bico de pulverização utilizados na aplicação, conforme metodologia já conhecida. Os dados obtidos para estas curvas de distribuição permitem fazer uso do método numérico de interpolação linear para a obtenção do diâmetro mediano volumétrico e do diâmetro mediano numérico da gota. Estes valores são fundamentais para a determinação da uniformidade de gota. Este método numérico foi implementado em linguagem computacional, permitindo a comparação de valores observados com os encontrados pela interpolação, para papéis espalhados nas faixas de aplicação. É apresentado um exemplo de utilização do programa para placas de papel hidrossensível amostradas em experimento realizado em Pelotas, RS.

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O modelo estatístico deve exprimir corretamente a estrutura do experimento. Isso é necessário para garantir que os componentes de variância que afetam efeitos referentes a fatores experimentais sejam idênticos aos componentes de variância usados para julgar a significância desses efeitos, exceto pelas próprias variâncias atribuíveis a esses efeitos. O modelo estatístico usualmente formulado ignora a estrutura das unidades que resulta de restrições à casualização. Como conseqüência, propriedades que decorrem da casualização não são apropriadamente levadas em conta, e inferências podem se tornar tendenciosas. Sugere-se um procedimento para identificação dos efeitos referentes à estrutura das unidades, e sua consideração no modelo estatístico e em inferências derivadas do experimento. Em particular, é proposto um algoritmo para a determinação prática dos valores esperados de quadrados médios que levam em conta apropriadamente a estrutura do experimento.

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O objetivo deste trabalho foi utilizar o método Bayesiano no ajuste do modelo de Wood a dados de produção de leite de cabras da raça Saanen. Dois grupos de animais da primeira e segunda lactação foram considerados. Amostras das distribuições marginais a posteriori dos parâmetros do modelo de Wood e das funções de produção derivadas desses parâmetros - pico de produção, tempo do pico de produção, persistência e produção total de leite - foram obtidas pelo algoritmo Gibbs Sampler. As inferências foram feitas em cada população e os resultados mostraram diferenças na taxa de decréscimo da produção após o pico e na persistência, indicando maior produção nos animais de segunda lactação. Realizou-se um estudo de simulação de dados para avaliar o método Bayesiano sob diferentes estruturas de matrizes de covariâncias dos parâmetros. Os resultados desse estudo indicam que o método é eficiente no estudo das curvas de lactação quando a matriz de covariância apresenta alta correlação dos parâmetros.

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O objetivo deste trabalho foi avaliar a eficiência, na construção de mapas genéticos, dos algoritmos seriação e delineação rápida em cadeia, além dos critérios para avaliação de ordens: produto mínimo das frações de recombinação adjacentes, soma mínima das frações de recombinação adjacentes e soma máxima dos LOD Scores adjacentes, quando usados com o algoritmo de verificação de erros " ripple" . Foi simulado um mapa com 24 marcadores, posicionados aleatoriamente a distâncias variadas, com média 10 cM. Por meio do método Monte Carlo, foram obtidas 1.000 populações de retrocruzamento e 1.000 populações F2, com 200 indivíduos cada, e diferentes combinações de marcadores dominantes e co-dominantes (100% co-dominantes, 100% dominantes e mistura com 50% co-dominantes e 50% dominantes). Foi, também, simulada a perda de 25, 50 e 75% dos dados. Observou-se que os dois algoritmos avaliados tiveram desempenho semelhante e foram sensíveis à presença de dados perdidos e à presença de marcadores dominantes; esta última dificultou a obtenção de estimativas com boa acurácia, tanto da ordem quanto da distância. Além disso, observou-se que o algoritmo " ripple" geralmente aumenta o número de ordens corretas e pode ser combinado com os critérios soma mínima das frações de recombinação adjacentes e produto mínimo das frações de recombinação adjacentes.

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O objetivo deste trabalho foi avaliar a eficiência da aplicação do modelo SEBAL em estimar os fluxos de energia em superfície e a evapotranspiração diária, numa extensa área de cultivo de arroz irrigado, no município de Paraíso do Sul, RS, tendo como parâmetros dados do sensor ASTER. As variáveis estudadas constituem importantes parâmetros do tempo e do clima em estudos agrometeorológicos e de racionalização no uso da água. As metodologias convencionais de estimativa desses parâmetros são pontuais e geralmente apresentam incertezas, que aumentam quando o interesse é o comportamento espacial desses parâmetros. Aplicou-se o algoritmo "Surface Energy Balance Algorithm for Land" (SEBAL), em uma imagem do sensor "Advanced Spaceborne Thermal Emission and Reflection Radiometer" (ASTER). As estimativas obtidas foram comparadas com medições em campo, realizadas por uma estação micrometeorológica localizada no interior da área de estudo. As estimativas mais precisas foram as de fluxo de calor sensível e de evapotranspiração diária, e a estimativa que apresentou maior erro foi a do fluxo de calor no solo. A metodologia empregada foi capaz de reproduzir os fluxos de energia em superfície de maneira satisfatória para estudos agrometeorológicos e de rendimento de culturas.