412 resultados para força requerida


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Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)

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Incluye Bibliografía

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El objetivo general de este programa es el de producir la información que será necesaria para el diseño y programación de los levantamientos de recursos naturales necesarios para el planeamiento del desarrollo y la implementación de proyectos en la Cuenca del Río de la Plata. La información que se presente servirá como fuente para el planeamiento en varios campos: el desarrollo de recursos de agua, el transporte, el desarrollo mineral, la agricultura y la silvicultura, tanto en la preparación de proyectos nacionales o regionales. El uso principal de esta información será en la predicción sobre el potencial de recursos que puede ser utilizado para la definición de posibilidades de desarrollo en la Cuenca. Un objetivo de importancia es el de economizar tiempo y dinero en el diseño de estudios futuros de recursos naturales' necesarios para proveer la información requerida en la toma de decisiones económicas.

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

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Pós-graduação em Ciência da Informação - FFC

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Pós-graduação em Agronomia (Irrigação e Drenagem) - FCA

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Este documento, que no fue sometido a revisión editorial, fue elaborado por la Comisión Económica para América Latina y el Caribe (CEPAL) con la colaboración del Banco Interamericano de Desarrollo (BID), del Banco Mundial y del Programa de las Naciones Unidas para el Desarrollo (PNUD).

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Pós-graduação em Saúde Coletiva - FMB

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Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)

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Pós-graduação em Agronomia (Ciência do Solo) - FCAV

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Pós-graduação em Agronomia (Energia na Agricultura) - FCA

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A etiquetagem morfossintática é uma tarefa básica requerida por muitas aplicações de processamento de linguagem natural, tais como análise gramatical e tradução automática, e por aplicações de processamento de fala, por exemplo, síntese de fala. Essa tarefa consiste em etiquetar palavras em uma sentença com as suas categorias gramaticais. Apesar dessas aplicações requererem etiquetadores que demandem maior precisão, os etiquetadores do estado da arte ainda alcançam acurácia de 96 a 97%. Nesta tese, são investigados recursos de corpus e de software para o desenvolvimento de um etiquetador com acurácia superior à do estado da arte para o português brasileiro. Centrada em uma solução híbrida que combina etiquetagem probabilística com etiquetagem baseada em regras, a proposta de tese se concentra em um estudo exploratório sobre o método de etiquetagem, o tamanho, a qualidade, o conjunto de etiquetas e o gênero dos corpora de treinamento e teste, além de avaliar a desambiguização de palavras novas ou desconhecidas presentes nos textos a serem etiquetados. Quatro corpora foram usados nos experimentos: CETENFolha, Bosque CF 7.4, Mac-Morpho e Selva Científica. O modelo de etiquetagem proposto partiu do uso do método de aprendizado baseado em transformação(TBL) ao qual foram adicionadas três estratégias, combinadas em uma arquitetura que integra as saídas (textos etiquetados) de duas ferramentas de uso livre, o TreeTagger e o -TBL, com os módulos adicionados ao modelo. No modelo de etiquetador treinado com o corpus Mac-Morpho, de gênero jornalístico, foram obtidas taxas de acurácia de 98,05% na etiquetagem de textos do Mac-Morpho e 98,27% em textos do Bosque CF 7.4, ambos de gênero jornalístico. Avaliou-se também o desempenho do modelo de etiquetador híbrido proposto na etiquetagem de textos do corpus Selva Científica, de gênero científico. Foram identificadas necessidades de ajustes no etiquetador e nos corpora e, como resultado, foram alcançadas taxas de acurácia de 98,07% no Selva Científica, 98,06% no conjunto de teste do Mac-Morpho e 98,30% em textos do Bosque CF 7.4. Esses resultados são significativos, pois as taxas de acurácia alcançadas são superiores às do estado da arte, validando o modelo proposto em busca de um etiquetador morfossintático mais confiável.