127 resultados para Redes de sensores sem fios
Resumo:
Estudo da obra de Paul Otlet, com ênfase no Princípio Monográfico, uma de suas principais contribuições para a constituição da documentação e da ciência da informação e predecessora da idéia de hipertexto. Sua obra Traité de Documentation: le livre sur le livre: théorie et pratique, publicada em 1934, antecipa muitas das idéias hoje adotadas sobre a organização de redes internacionais de cooperação para tratamento e troca de informações documentadas. Nessa obra, Otlet define o campo da documentação e sistematiza teorias, métodos e técnicas para organizar o conhecimento registrado e distribuí-lo. Revisitar a obra de Otlet é fundamental para compreender muitos aspectos teóricos, metodológicos e epistemológicos que construíram o campo da documentação e da ciência da informação.
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O objetivo deste artigo é apresentar uma abordagem de como o conhecimento está ensejando rápidas mudanças nas organizações, em suas estruturas, nas estratégias de negócios, nas formas de gestão e redes de relacionamento, fazer uma contextualização da nova sociedade do conhecimento e propor um modelo de organização com infra-estrutura baseada em conhecimento.
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Pesquisa que mapeou as redes cognitivas na área de Ciência da Informação no Brasil, a partir da análise de citações dos artigos publicados nos principais periódicos desta área, no período de 2001 a 2005. É uma pesquisa quali-quantitativa, exploratória-descritiva e documental, que tem como corpus de análise os artigos científicos publicados nas principais revistas brasileiras da área, utilizando técnicas bibliométricas, para a análise dos dados. Constata que as redes cognitivas mais significativas na Ciência da Informação, no Brasil, podem ser mapeadas pelas comunidades estabelecidas pelas citações. Estas comunidades são formadas devido às afinidades temáticas, o que denota uma proximidade paradigmática, e pela proximidade institucional. Conclui que, no Brasil, a Ciência da Informação é conduzida por um grupo de pesquisadores, que interferem nas relações estabelecidas para o embasamento do desenvolvimento de estudos e pesquisas e, assim, determina o envolvimento disciplinar e interdisciplinar da área no país.
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O artigo relata um experimento de simulação computacional de um sistema de recuperação da informação composto por uma base de índices textuais de uma amostra de documentos, um software de rede neural artificial implementando conceitos da Teoria da Ressonância Adaptativa, para automação do processo de ordenação e apresentação de resultados, e um usuário humano interagindo com o sistema em processos de consulta. O objetivo do experimento foi demonstrar (i) a utilidade das redes neurais de Carpenter e Grossberg (1988) baseadas nessa teoria e (ii) o poder de resolução semântica com índices sintagmáticos da abordagem SiRILiCO proposta por Gottschalg-Duque (2005), para o qual um sintagma nominal ou proposição é uma unidade linguística constituda de sentido maior que o significado de uma palavra e menor que uma narrativa ou uma teoria. O experimento demonstrou a eficácia e a eficiência de um sistema de recuperação da informação combinando esses recursos, concluindo-se que um ambiente computacional dessa natureza terá capacidade de clusterização (agrupamento) variável on-line com entradas e aprendizado contínuos no modo não supervisionado, sem necessidade de treinamento em modo batch (off-line), para responder a consultas de usuários em redes de computadores com desempenho promissor.
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Se presenta en este trabajo una aproximación metodológica al estudio de uso de revistas por parte de investigadores. Integrando la técnica de Análisis de Citaciones (AC) y de Análisis de Redes Sociales (ARS) se elaboran mapas bibliométricos que aportan capacidad de síntesis de información compleja. Se estima que su utilización en la evaluación de colecciones aportaría información valiosa para la distribución equitativa de los recursos económicos destinados a la compra de títulos, y para la optimización de su disponibilidad y acceso.
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Neste artigo realizou-se o estudo das redes de colaboração científica formadas a partir de um grupo de pesquisadores ligados ao Programa de Pós-Graduação em Geociências da Universidade Federal do Rio Grande do Sul (PPGGeo/UFRGS), com base na abordagem teórico-metodológica conhecida como análise de redes sociais (ARS), dialogando com conceitos oriundos da Teoria da Prática de Pierre Bourdieu, focando a identificação, caracterização e evolução estrutural das redes de coautoria científica. Três redes foram construídas com base nos dados oriundos dos Cadernos de Indicadores da Capes referentes aos intervalos de 1998-2000, 2001-2003 e 2004-2006. As redes de 1998-2000, 2001-2003 e 2004-2006 apresentaram, respectivamente, 524 atores e 11.296 laços; 576 atores e 14.674 laços; 741 atores e 14.188 laços. Verificou-se que o conjunto dos atores centrais/dominantes nas redes é formado majoritariamente pelos docentes e, em geral, esse conjunto tende a se manter em destaque ao longo dos anos; verificou-se também que há uma reincidência de parcerias na produção do conhecimento científico nas três redes, culminando em uma reprodução social da estrutura da rede de coautoria.
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A modelagem, como meio de análise de processos do agronegócio, bem como de cadeias produtivas, atende à demanda por métodos apropriados. O presente trabalho objetivou avaliar a aderência dos conceitos de modelagem e de rede de Petri aplicados ao complexo agroindustrial da cana-de-açúcar. Utilizou-se uma empresa real para a aquisição das informações. Os modelos das cadeias de atividades foram validados com o uso da rede de Petri, por meio de um método de análise em que são simulados todos os caminhos possíveis e os estados que o sistema modelado pode atingir. O estudo resultou em 14 conjuntos de etapas de produção, englobando todas as operações unitárias das cadeias produtivas do açúcar e do álcool, desde o plantio da cana até o armazenamento do açúcar e do álcool.
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O objetivo deste trabalho foi avaliar variáveis discriminantes no mapeamento digital de solos com uso de redes neurais artificiais. Os atributos topográficos elevação, declividade, aspecto, plano de curvatura e índice topográfico, derivados de um modelo digital de elevação, e os índices de minerais de argila, óxido de ferro e vegetação por diferença normalizada, derivados de uma imagem do Landsat7, foram combinados e avaliados quanto à capacidade de discriminação dos solos de uma área no noroeste do Estado do Rio de Janeiro. Foram utilizados o simulador de redes neurais Java e o algoritmo de aprendizado "backpropagation". Os mapas gerados por cada um dos seis conjuntos de variáveis testados foram comparados com pontos de referência, para a determinação da exatidão das classificações. Esta comparação mostrou que o mapa produzido com a utilização de todas as variáveis obteve um desempenho superior (73,81% de concordância) ao de mapas produzidos pelos demais conjuntos de variáveis. Possíveis fontes de erro na utilização dessa abordagem estão relacionadas, principalmente, à grande heterogeneidade litológica da área, que dificultou o estabelecimento de um modelo de correlação ambiental mais realista. A abordagem utilizada pode contribuir para tornar o levantamento de solos no Brasil mais rápido e menos subjetivo.
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O objetivo deste trabalho foi avaliar o potencial de utilização dos sensores de reflectância e fluorescência na avaliação de teores de N‑NO3‑ no pecíolo, na produção de biomassa e na produtividade do algodoeiro. Utilizou-se o delineamento experimental de blocos ao acaso em arranjo fatorial 3x4, com quatro repetições. Os tratamentos consistiram de três variedades de algodão (ST‑4288‑B2RF, ST‑4498‑B2RF e DP-164‑B2RF) e quatro doses de N (0, 45, 90 e 135 kg ha‑1). Aos 120 dias após a semeadura, foram realizadas leituras com sensores ópticos de reflectância e fluorescência. Não houve correlação significativa dos teores de N‑NO3‑ no pecíolo com os índices de reflectância; porém, houve correlação destes com a produção de biomassa (0,39) e a produtividade (0,32 a 0,41). Os índices do sensor de fluorescência correlacionaram-se significativamente com teores de N‑NO3‑ no pecíolo (0,34 a 0,61), produção de biomassa (0,30 a 0,53) e produtividade (0,34). Em comparação com os índices de reflectância, os de fluorescência apresentam maior capacidade de avaliar os teores de N‑NO3‑ no pecíolo, capacidade semelhante em detectar variação na biomassa e menor capacidade de detectar variação da produtividade do algodoeiro, quando se aplicam doses crescentes de N.
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O objetivo deste trabalho foi avaliar os índices de vegetação e bandas do vermelho e do infravermelho próximo, gerados a partir dos sensores HRVIR, ETM+ e Modis, nas estimativas de índice de área foliar e produtividade da cultura do feijoeiro. O experimento foi realizado em blocos ao acaso, com parcelas subdivididas, com quatro lâminas de irrigação (179,5, 256,5, 357,5 e 406,2 mm), três doses de N (0,0, 80,0 e 160,0 kg ha-1) e quatro repetições. As medidas de reflectância foram obtidas com o Spetron SE-590, no estádio R6 da cultura, nas 48 parcelas. Foram testados: a razão simples, o índice de vegetação por diferença normalizada, índice de vegetação ajustado ao solo e índice de vegetação realçado. Os índices de vegetação foram eficientes na estimativa do índice de área foliar (IAF) e da produtividade da cultura do feijoeiro. Os índices de vegetação e a banda do infravermelho apresentam o mesmo potencial na estimativa do IAF, quando se considera a resolução espectral dos sensores Modis, ETM+ e HRVIR.
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Resumo:O objetivo deste trabalho foi avaliar a eficácia da aplicação de modelos de análise de regressão e redes neurais artificiais (RNAs) na predição do volume de madeira e da biomassa acima do solo, da vegetação arbórea em área de cerradão. Volume de madeira e biomassa foram estimados com equações alométricas desenvolvidas para a área de estudo. Os índices de vegetação, como variáveis preditoras, foram estimados a partir de imagens do sensor LISS-III, e a área basal foi determinada por medições na floresta. A precisão das equações foi verificada pela correlação entre os valores estimados e observados (r), erro-padrão da estimativa (Syx) e gráfico residual. As equações de regressão para o volume de madeira total e do fuste (0,96 e 0,97 para r, e 11,92 e 9,72% para Syx, respectivamente) e para a biomassa (0,91 e 0,92 para r, e 22,73 e 16,80% para Syx, respectivamente) apresentaram bons ajustes. As redes neurais também apresentaram bom ajuste com o volume de madeira (0,99 e 0,99 para r, e 4,93 e 4,83% para Syx) e a biomassa (0,97 e 0,98 r, e 8,92 e 7,96% para Syx, respectivamente). A área basal e os índices de vegetação foram eficazes na estimativa do volume de madeira e biomassa para o cerradão. Os valores reais de volume de madeira e biomassa não diferiram estatisticamente dos valores estimados pelos modelos de regressão e redes neurais (χ2ns); contudo, as RNAs são mais acuradas.
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Resumo: O objetivo deste trabalho foi verificar a concordância entre as redes neurais artificiais (RNAs) e o método de Eberhart & Russel na identificação de genótipos de feijão-caupi (Vigna unguiculata) com alta adaptabilidade e estabilidade fenotípicas. Utilizou-se o delineamento experimental de blocos ao acaso com quatro repetições. Os tratamentos consistiram de 18 linhagens experimentais e duas cultivares de feijão-caupi. Foram conduzidos quatro ensaios de valor de cultivo e uso nos municípios de Aquidauana, Chapadão do Sul e Dourados, no estado do Mato Grosso do Sul. Os dados de produtividade de grãos foram submetidos às análises de variância individual e conjunta. Em seguida, os dados foram submetidos às análises de adaptabilidade e estabilidade por meio dos métodos de Eberhart & Russell e de RNAs. Houve elevada concordância entre os métodos avaliados quanto à discriminação da adaptabilidade fenotípica dos genótipos de feijão-caupi semiprostrado, o que indica que as RNAs podem ser utilizadas em programas de melhoramento genético. Em ambos os métodos avaliados, os genótipos BRS Xiquexique, TE97-304G-12 e MNC99-542F-5 são recomendados para ambientes desfavoráveis, gerais e favoráveis, respectivamente, por apresentarem produtividade de grãos acima da média geral dos ambientes e alta estabilidade fenotípica.
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This paper describes a sample holder for the electrical measurement of oxides or conducting polymers in the form of pellets or films which are used as gas sensors. The system makes it possible to control the sample temperature, the gas pressure and composition. The temperature in the sample can be changed from 25ºC to 450ºC, and the gas pressure in the chamber is controlled between 5 ¥ 10-4 and 1000 mbar. The performance of the system in resistance measurements of doped tin oxide pellets and polyaniline films deposited on platinum electrodes for methane is analyzed.
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The electrochemistry field has increased in recent years, specially in the search for new sensors to monitor specific analyte in complex samples. In order to improve electrodes, many rhodium compounds have been used as electron mediators for novel sensors development. The most used compounds for this purpose are metal, metal complexes and some organic dyes. Rhodium complexes are known by their good catalytic properties and it could be useful in the sensor field. However, there are only a few reports, on the use of rhodium complexes in sensors and biosensors. A brief review of the electrochemistry of rhodium complexes and some discription of their properties which make those compounds suitable for development of sensor and biosensor.
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Neural Networks are a set of mathematical methods and computer programs designed to simulate the information process and the knowledge acquisition of the human brain. In last years its application in chemistry is increasing significantly, due the special characteristics for model complex systems. The basic principles of two types of neural networks, the multi-layer perceptrons and radial basis functions, are introduced, as well as, a pruning approach to architecture optimization. Two analytical applications based on near infrared spectroscopy are presented, the first one for determination of nitrogen content in wheat leaves using multi-layer perceptrons networks and second one for determination of BRIX in sugar cane juices using radial basis functions networks.