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A madeira é o material mais utilizado para embalagem de hortaliças noBrasil, principalmente devido ao seu baixo custo e alta resistênciamecânica. O objetivo deste trabalho foi estimar a absorção e a perdaprogressiva de água de ripas de madeira de Pinus utilizadas namontagem de caixas do tipo "K" em três condições de umidade relativae determinar o crescimento de fungos em sua superfície. O experimentofoi conduzido no Laboratório de ³s-Colheita da Embrapa Hortaliças, emBrasília-DF, em 2003. Trinta ripas novas de madeira de Pinus (52 x 6 x0,6cm) foram pesadas individualmente, imersas em água durante 1h epesadas novamente para avaliar a absorção de água. Em outroexperimento, dez ripas foram incubadas ao acaso em cada uma das trêscâmaras úmidas (61%, 86% e 94% UR) mantidas a 25oC (±2oC). A perda progressiva de água foi avaliada por pesagens diárias das ripasindividualmente e o desenvolvimento de fungos na madeira foi avaliadocom uma escala de notas (0-3) durante oito dias. A madeira nova dePinus pode absorver até 38% de seu peso em água, e permanecerúmida durante vários dias de acordo com a condição dearmazenamento. A umidade relativa do ambiente afetou a taxa de perdade água diária da madeira, estimada em 4,7%, 2,5% e 1,0%respectivamente a 61% UR, 86% UR e 94% UR, e ao final de oito diasalcançou 37,5%, 19,9% e 7,9%, respectivamente. Os fungospredominantes foram Trichoderma harzianum e Rhizopus stolonifer, mastambém observou-se crescimento de Aspergillus sp. e Penicillium sp.

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A dinâmica do uso das terras no Brasil determina que os censos agrícolas, realizados somente a cada 10 anos, estejam desatualizados quando são publicados. Além disso, existe uma carência metodológica no que se refere à geração de informações atuais sobre o uso da terra de forma mais ágil. Como nos demais municípios, em Holambra no estado de São Paulo, há falta de informações atuais sobre a área rural. Assim, o objetivo deste trabalho foi construir a tipologia dos usos das terras em Holambra-SP, por intermédio de imagem de satélite de alta resolução espacial, o que possibilita geração de informações mais frequentes, precisas e atualizadas. Sendo assim, o suporte metodológico apoiou-se no geoprocessamento, utilizando imagem de satélite de alta resolução espacial, com identificação visual do uso atual da terras. Os resultados mostraram a importância e a operacionalidade no uso de imagem de satélite de alta definição espacial como ferramenta metodológica para levantar o uso das terras por base municipal, usando o instrumental oferecido pelos Sistemas de Informações Geográficas. A metodologia mostrou-se adequada aos estudos propostos para este trabalho e representa, portanto, um interessante caminho para pesquisa futuras sobre análises do uso das terras.

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Evolução dos recursos computacionais e impacto das tecnologias open source na Embrapa Monitoramento por Satélite

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Humans recognize optical reflectance properties of surfaces such as metal, plastic, or paper from a single image without knowledge of illumination. We develop a machine vision system to perform similar recognition tasks automatically. Reflectance estimation under unknown, arbitrary illumination proves highly underconstrained due to the variety of potential illumination distributions and surface reflectance properties. We have found that the spatial structure of real-world illumination possesses some of the statistical regularities observed in the natural image statistics literature. A human or computer vision system may be able to exploit this prior information to determine the most likely surface reflectance given an observed image. We develop an algorithm for reflectance classification under unknown real-world illumination, which learns relationships between surface reflectance and certain features (statistics) computed from a single observed image. We also develop an automatic feature selection method.

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We introduce and explore an approach to estimating statistical significance of classification accuracy, which is particularly useful in scientific applications of machine learning where high dimensionality of the data and the small number of training examples render most standard convergence bounds too loose to yield a meaningful guarantee of the generalization ability of the classifier. Instead, we estimate statistical significance of the observed classification accuracy, or the likelihood of observing such accuracy by chance due to spurious correlations of the high-dimensional data patterns with the class labels in the given training set. We adopt permutation testing, a non-parametric technique previously developed in classical statistics for hypothesis testing in the generative setting (i.e., comparing two probability distributions). We demonstrate the method on real examples from neuroimaging studies and DNA microarray analysis and suggest a theoretical analysis of the procedure that relates the asymptotic behavior of the test to the existing convergence bounds.

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O alagamento é um problema encontrado em diversas áreas com potencial agrícola, afetando principalmente os produtores mais pobres. O milho ?Saracura? BRS 4154 foi desenvolvido no intuito de possibilitar o seu plantio em regiões sujeitas ao alagamento, estando atualmente no seu 18° ciclo de seleção. O presente trabalho teve como objetivos verificar as modificações nas características anatômicas radiculares relacionadas com o alagamento e o seu incremento ou não ao longo dos 18 ciclos de seleção em comparação com 2 variedades controle (BR 107 e BRS 1010) submetidas ao alagamento intermitente de 2 dias. As amostras radiculares foram preparadas pelas microtécnicas apropriadas e analisadas em microscopia óptica. Foram observados em relação ao grupo controle e aos ciclos anteriores: aumentos na capacidade de formação de aerênquima; diminuição no córtex; diminuição no diâmetro dos vasos; diminuição da camada subepidérmica; aumento na espessura do floema; e epiderme. Dessa forma, os sucessivos ciclos de seleção foram capazes de melhorar as características do milho Saracura e a sua adaptabilidade a ambientes alagados.

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We present an algorithm to store data robustly in a large, geographically distributed network by means of localized regions of data storage that move in response to changing conditions. For example, data might migrate away from failures or toward regions of high demand. The PersistentNode algorithm provides this service robustly, but with limited safety guarantees. We use the RAMBO framework to transform PersistentNode into RamboNode, an algorithm that guarantees atomic consistency in exchange for increased cost and decreased liveness. In addition, a half-life analysis of RamboNode shows that it is robust against continuous low-rate failures. Finally, we provide experimental simulations for the algorithm on 2000 nodes, demonstrating how it services requests and examining how it responds to failures.

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Cerrados; Sistema Plantio Direto - SPD; Plantas de cobertura para os cerrados e os benefícios da palha em SPD; manejo de solos dos cerrados com o SP; aspectos econômicos e ambientais do SPD; Manejo da fertilidade do solo em SPD; Amostragem do solo em SPD; interpretação dos resultados de análise de solo em SPD em Cerrados; correção do solo; recomendação de calagem em SPD; calagem na fase de adoção do SPD; calagem em área de SPD consolidado; gessagem; uso eficiente de fertilizantes; nitrogênio; fósforo; potássio; micronutrientes; recomendação de fertilizantes em PD.