906 resultados para Symbolic Computations


Relevância:

10.00% 10.00%

Publicador:

Resumo:

Universidade Estadual de Campinas . Faculdade de Educação Física

Relevância:

10.00% 10.00%

Publicador:

Resumo:

Universidade Estadual de Campinas . Faculdade de Educação Física

Relevância:

10.00% 10.00%

Publicador:

Resumo:

Universidade Estadual de Campinas. Faculdade de Educação Física

Relevância:

10.00% 10.00%

Publicador:

Resumo:

Universidade Estadual de Campinas . Faculdade de Educação Física

Relevância:

10.00% 10.00%

Publicador:

Resumo:

Universidade Estadual de Campinas . Faculdade de Educação Física

Relevância:

10.00% 10.00%

Publicador:

Resumo:

Universidade Estadual de Campinas . Faculdade de Educação Física

Relevância:

10.00% 10.00%

Publicador:

Resumo:

Universidade Estadual de Campinas . Faculdade de Educação Física

Relevância:

10.00% 10.00%

Publicador:

Resumo:

Universidade Estadual de Campinas . Faculdade de Educação Física

Relevância:

10.00% 10.00%

Publicador:

Resumo:

Universidade Estadual de Campinas. Faculdade de Educação Física

Relevância:

10.00% 10.00%

Publicador:

Resumo:

Universidade Estadual de Campinas. Faculdade de Educação Física

Relevância:

10.00% 10.00%

Publicador:

Resumo:

Universidade Estadual de Campinas. Faculdade de Educação Física

Relevância:

10.00% 10.00%

Publicador:

Resumo:

Universidade Estadual de Campinas . Faculdade de Educação Física

Relevância:

10.00% 10.00%

Publicador:

Resumo:

In this paper, space adaptivity is introduced to control the error in the numerical solution of hyperbolic systems of conservation laws. The reference numerical scheme is a new version of the discontinuous Galerkin method, which uses an implicit diffusive term in the direction of the streamlines, for stability purposes. The decision whether to refine or to unrefine the grid in a certain location is taken according to the magnitude of wavelet coefficients, which are indicators of local smoothness of the numerical solution. Numerical solutions of the nonlinear Euler equations illustrate the efficiency of the method. © Springer 2005.

Relevância:

10.00% 10.00%

Publicador:

Resumo:

TEMA: crianças deficientes auditivas não adquirem linguagem no mesmo período e velocidade de uma criança normo-ouvinte, pois o aprendizado da linguagem oral é um evento essencialmente auditivo. O desenvolvimento da criança consiste na aquisição progressiva de habilidades motoras e psicocognitivas, e a entrada no mundo simbólico é fator preponderante para que a criança possa atingir os níveis de maior complexidade no domínio da linguagem. OBJETIVO: relacionar o jogo simbólico e aspectos do desenvolvimento infantil em crianças deficientes auditivas com seus pares ouvintes. MÉTODO: 32 crianças, de ambos os sexos, de 2 a 6 anos de idade, pareadas por idade, foram submetidas à Avaliação da Maturidade Simbólica e ao Teste de Triagem do Desenvolvimento de Denver II, sendo 16 deficientes auditivas neurossensorial de grau moderado a profundo (grupo pesquisa - GP) e 16 normo-ouvintes (grupo controle - GC). RESULTADOS: observou-se simbolismo na brincadeira de 81,25% do GP, enquanto que no GC isto ocorreu em 87,5%. No Teste de Denver II 100% do GP foi classificado como risco, e o GC apresentou 94% de crianças normais e 6% de risco (p < 0,001). CONCLUSÃO: observou-se desempenho semelhante nos dois grupos quanto ao jogo simbólico. Entretanto, numa análise qualitativa, o GP apresentou brincadeiras menos complexas que o GC. Observou-se que o GP apresentou desempenho no jogo simbólico compatível ao seu desempenho nos aspectos pessoal-social, motor fino-adaptativo e motor grosseiro do Teste de Denver II.

Relevância:

10.00% 10.00%

Publicador:

Resumo:

Os sistemas biológicos são surpreendentemente flexíveis pra processar informação proveniente do mundo real. Alguns organismos biológicos possuem uma unidade central de processamento denominada de cérebro. O cérebro humano consiste de 10(11) neurônios e realiza processamento inteligente de forma exata e subjetiva. A Inteligência Artificial (IA) tenta trazer para o mundo da computação digital a heurística dos sistemas biológicos de várias maneiras, mas, ainda resta muito para que isso seja concretizado. No entanto, algumas técnicas como Redes neurais artificiais e lógica fuzzy tem mostrado efetivas para resolver problemas complexos usando a heurística dos sistemas biológicos. Recentemente o numero de aplicação dos métodos da IA em sistemas zootécnicos tem aumentado significativamente. O objetivo deste artigo é explicar os princípios básicos da resolução de problemas usando heurística e demonstrar como a IA pode ser aplicada para construir um sistema especialista para resolver problemas na área de zootecnia.