995 resultados para Classificação econômica


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O Sistema Brasileiro de Classificação de Solos (SiBCS), publicado originalmente em 1999, está em constante aperfeiçoamento. A mola propulsora para tal são as ideias e propostas emanadas das reuniões técnicas de classificação e correlação de solos, conhecidas como RCCs (Reunião de Classificação e Correlação de Solos), juntamente com as numerosas sugestões enviadas por usuários do SiBCS ao Comitê Executivo Nacional de Classificação de Solos, sob coordenação da Embrapa Solos. As sugestões são discutidas, avaliadas e consolidadas no âmbito do referido Comitê em reuniões presenciais e discussões via internet. O presente trabalho é resultado dessa trajetória de evolução do conhecimento dos solos brasileiros e da organização estrutural da comunidade pedológica brasileira a fim de consolidar tal conhecimento num sistema taxonômico mais abrangente, preciso e que atenda a multiusuários. No entanto, este documento não está liberado para uso em substituição à segunda edição do SiBCS, tendo em vista que trata-se de um documento de divulgação das propostas de alterações até então consolidadas no Sistema com vistas à sua 3a edição. Dentre estas, destacam-se: ajustes, correções e redefinições de conceitos básicos relativos às definições de caráter plânico, caráter rúbrico, cerosidade, horizontes A antrópico, B textural, B latossólico, B nítico, B espódico e B plânico. É sugerida a extinção dos horizontes A moderado e A fraco, ambos agrupados no proposto horizonte A ócrico, bem como a criação do caráter retrátil, referindo-se à retração acentuada da massa do solo após exposição e secamento de perfis de solos, condição típica de proposta de atualização da segunda edição do Sistema Brasileiro de Classificação de Solos alguns Latossolos e Nitossolos do sul do país até então com reconhecidas dificuldades na sua identificação e classificação taxonômica. Alterações de redação, de eliminação ou incorporação de classes de solos são propostas no nível categórico de ordem (Nitossolos e Planossolos), de subordem (Cambissolos Húmicos, Latossolos Brunos, Nitossolos Brunos, Neossolos Flúvicos e Planossolos Nátricos), de grande grupo (inclusão de Alíticos nos Cambissolos Húmicos, inclusão de Sódicos nos Gleissolos Melânicos e Gleissolos Háplicos, exclusão de Acriférricos e Ácricos nos Latossolos Brunos, redefinição da seção de controle, no terceiro nível categórico, nos Gleissolos Melânicos, Gleissolos Háplicos, Neossolos Flúvicos e Planossolos Háplicos) e de subgrupo (inclusões de inúmeras classes de solos), bem como no nível categórico de família (criação dos subgrupamentos texturais e de atividade da fração argila).

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Introdução. Metodologia. Metodologia para estimativa dos custos de produção. Metodologia para estimativa do lucro operacional. Metodologia para estimativa do custo de oportunidade. Custos de produção. Lucro operacional. Avaliação dos resultados obtidos.

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Metodologia para a estimativa de custos e lucros. Metodologia para a estimativa do custo de oportunidade. Resultados.

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Introduçaõ. Revisão de literatura. proposta de aplicação da Agência. Hipóteses. Resultados esperados. Trabalhos futuros.

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Os principais desafios relacionados ao problema de classificação de enzimas em banco de dados de estruturas de proteínas são: 1) o ruído presente nos dados; 2) o grande número de variáveis; 3) o número não-balanceado de membros por classe. Para abordar esses desafios, apresenta-se uma metodologia para seleção de parâmetros, que combina recursos de matemática (ex: Transformada Discreta do Cosseno) e da estatística (ex:.g., correlação de variáveis e amostragem com reposição). A metodologia foi validada considerando-se os três principais métodos de classificação da literatura, a saber; árvore de decisão, classificação Bayesiana e redes neurais. Os experimentos demonstram que essa metodologia é simples, eficiente e alcança resultados semelhantes àqueles obtidos pelas principais técnicas para seleção de parâmetros na literatura.Termos para indexação classificação de enzimas,predição de função de proteínas, estruturas de proteínas, banco de dados de proteínas, seleção de parâmetros, métodos para classsificação de dados.

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Introdução. Conceitos básicos. Processos de classificação e de indução de regras. Experimentando o TMSK e o RIKTEXT. Induzindo regras.

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O objetivo deste comunicado é apresentar a implementação JavaTM do software LIVIA (Library for Visual Image Analysis). Trata-se de um módulo de processamento de imagens digitais aplicado à agricultura, desenvolvido na Embrapa Informática Agropecuária (Campinas/SP), sob demanda da Embrapa Meio Ambiente (Jaguariúna/SP).