Degradabilidade in situ do Capim Panicum maximum cv. Tanzânia Incubado Cortado ou na Forma de Extrusa

The aim of this study was to compare the chemical composition, in vitro dry matter disappearance (IVDMD) and ruminal degradation of Panicum maximum, J. cv. Tanzania samples obtained by clipping (square method) or extrusa collection (animal selection). In the in situ trial, three ruminal fistulated dry crossbred cows, with 499 kg LW, were used in a completely randomized block design with split-plot arrangement design. Five grams of clipped (+/- 2 cm) grass or extrusa samples were placed in nylon bags (7 x 14 cm) and rumen incubated during 3, 6, 12, 24, 48, 96 and 120 hours. The IVDMD and the CP, NDF and ADF content were, respectively, 55.8, 7.6, 81.9 e 43.6%, for the clipped grass and .66.5, 12.1, 78.8 e 39.5%, for the extrusa samples. The potential degradability of DM, C P, NDF and ADF were 62.59, 80.88, 50.73 and 46.65%, for clipped grass; and 79.53, 90.97, 71.21 and 65.68%, for extrusa samples. The quality of the selected animal diet (extrusa) was better than the available forage in terms of IVDMD and chemical composition (high protein and low fiber content). In situ degradability trials carried out with clipped samples, and non selected by animal, could not supply reliable results closed to the animal diet.

Variational studies and replica symmetry breaking in the generalization problem of the binary perceptron

We analyze the average performance of a general class of learning algorithms for the nondeterministic polynomial time complete problem of rule extraction by a binary perceptron. The examples are generated by a rule implemented by a teacher network of similar architecture. A variational approach is used in trying to identify the potential energy that leads to the largest generalization in the thermodynamic limit. We restrict our search to algorithms that always satisfy the binary constraints. A replica symmetric ansatz leads to a learning algorithm which presents a phase transition in violation of an information theoretical bound. Stability analysis shows that this is due to a failure of the replica symmetric ansatz and the first step of replica symmetry breaking (RSB) is studied. The variational method does not determine a unique potential but it allows construction of a class with a unique minimum within each first order valley. Members of this class improve on the performance of Gibbs algorithm but fail to reach the Bayesian limit in the low generalization phase. They even fail to reach the performance of the best binary, an optimal clipping of the barycenter of version space. We find a trade-off between a good low performance and early onset of perfect generalization. Although the RSB may be locally stable we discuss the possibility that it fails to be the correct saddle point globally. ©2000 The American Physical Society.

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