275 resultados para ASR


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Asian soybean rust (ASR) is caused by the fungal pathogen Phakopsora pachyrhizi Sydow & Sydow. It was first identified in Brazil in 2001 and quickly infected soybean areas in several countries in South America. Primary efforts to combat this disease must involve the development of resistant cultivars. Four distinct genes that confer resistance against ASR have been reported: Rpp1, Rpp2, Rpp3, and Rpp4. However, no cultivar carrying any of those resistance loci has been released. The main objective of this study was to genetically map Rpp2 and Rpp4 resistance genes. Two F(2:3) populations, derived from the crosses between the resistant lines PI 230970 (Rpp2), PI 459025 (Rpp4) and the susceptible cultivar BRS 184, were used in this study. The mapping populations and parental lines were inoculated with a field isolate of P. pachyrhizi and evaluated for lesion type as resistant (RB lesions) or susceptible (TAN lesions). The mapping populations were screened with SSR markers, using the bulk segregant analysis (BSA) to expedite the identification of linked markers. Both resistance genes showed an expected segregation ratio for a dominant trait. This study allowed mapping Rpp2 and Rpp4 loci on the linkage groups J and G, respectively. The associated markers will be of great value on marker assisted selection for this trait.

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The paper presents and evaluates three methods for automatically estimating the main orientation of Martian dust devil tracks in MOC and HiRISE images. Inferring such information about dust devils from their tracks is important to better understand the near surface wind. The methods considered were based on gradient direction, directional openings and morphological granulometry. The accuracy of the methods was asserted by comparing the results to a set of directions estimated visually and assumed to be the ground truth. The higher accuracy was reached using directional openings. Besides, the directions inferred by this method were compared to those predicted by the GCM and the results agreed. © 2013 COSPAR.

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In this work we investigate the cold front passage effects on sensible and latent heat flux in a tropical hydroelectric reservoir. The study area, Itumbiara reservoir (Goiás State/Brazil) at the beginning of the austral winter, is characterized by the presence of a weak thermal stratification and the passage of several cold fronts from higher latitudes of South America. Sensible and latent heat fluxes were estimated considering the atmospheric boundary layer stability. In situ and MODIS water surface temperature data were used to adjust the coefficients for momentum and heat exchanges between water and atmosphere and spatialize the sensible and latent heat fluxes. The results showed that during a cold front event the sensible heat flux can be up to five times greater than the flux observed before. The latent heat flux tends to decrease during the cold front but increase again after the passage. The highest values of heat loss were observed at littoral zone and some Reservoir's embayment. The heat loss intensification can be separated in two moments: first, during the cold front passage, when the wind speed increases and the air temperature decreases; second, after the cold front passage, with air humidity decreasing. This can be considered a key process to understanding the heat loss in the Itumbiara reservoir. © 2013 COSPAR. Published by Elsevier Ltd. All rights reserved.

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Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq)

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Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)

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O processamento de voz tornou-se uma tecnologia cada vez mais baseada na modelagem automática de vasta quantidade de dados. Desta forma, o sucesso das pesquisas nesta área está diretamente ligado a existência de corpora de domínio público e outros recursos específicos, tal como um dicionário fonético. No Brasil, ao contrário do que acontece para a língua inglesa, por exemplo, não existe atualmente em domínio público um sistema de Reconhecimento Automático de Voz (RAV) para o Português Brasileiro com suporte a grandes vocabulários. Frente a este cenário, o trabalho tem como principal objetivo discutir esforços dentro da iniciativa FalaBrasil [1], criada pelo Laboratório de Processamento de Sinais (LaPS) da UFPA, apresentando pesquisas e softwares na área de RAV para o Português do Brasil. Mais especificamente, o presente trabalho discute a implementação de um sistema de reconhecimento de voz com suporte a grandes vocabulários para o Português do Brasil, utilizando a ferramenta HTK baseada em modelo oculto de Markov (HMM) e a criação de um módulo de conversão grafema-fone, utilizando técnicas de aprendizado de máquina.

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Para compor um sistema de Reconhecimento Automático de Voz, pode ser utilizada uma tarefa chamada Classificação Fonética, onde a partir de uma amostra de voz decide-se qual fonema foi emitido por um interlocutor. Para facilitar a classificação e realçar as características mais marcantes dos fonemas, normalmente, as amostras de voz são pré- processadas através de um fronl-en'L Um fron:-end, geralmente, extrai um conjunto de parâmetros para cada amostra de voz. Após este processamento, estes parâmetros são insendos em um algoritmo classificador que (já devidamente treinado) procurará decidir qual o fonema emitido. Existe uma tendência de que quanto maior a quantidade de parâmetros utilizados no sistema, melhor será a taxa de acertos na classificação. A contrapartida para esta tendência é o maior custo computacional envolvido. A técnica de Seleção de Parâmetros tem como função mostrar quais os parâmetros mais relevantes (ou mais utilizados) em uma tarefa de classificação, possibilitando, assim, descobrir quais os parâmetros redundantes, que trazem pouca (ou nenhuma) contribuição à tarefa de classificação. A proposta deste trabalho é aplicar o classificador SVM à classificação fonética, utilizando a base de dados TIMIT, e descobrir os parâmetros mais relevantes na classificação, aplicando a técnica Boosting de Seleção de Parâmetros.

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Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)

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The continuous trait age at subsequent rebreeding (ASR) was evaluated using survival analysis in Nellore breed cows that conceived for the first time at approximately 14 months of age. This methodology was chosen because the restricted breeding season produces censored data. The dataset contained 2885 records of ASR (in days). Records of females that did not produce calves in the following year after being exposed to a sire were considered censored (48.3% of the total). The statistical model used was a Weibull mixed survival model, which included fixed effects of contemporary groups (CG) and period and a random effect of individual animal. The effect of contemporary groups on ASR was significant (P < 0.01). Heritabilities obtained for ASR were 0.03 and 0.04 in logarithmic and original scales, respectively. These results indicate that the genetic selection response for subsequent reproduction of 2-year-old Nellore breed females is not expected to be effective based on survival analysis. Furthermore, these results suggest that environmental improvement is fundamental to this important trait. It should be highlighted that an increase in the average date of birth can produce an adverse effect in the future, since this cannot be compensated by genetic improvement.

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Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq)

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Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo (FAPESP)

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Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo (FAPESP)

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Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq)

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Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo (FAPESP)