M��todos de bootstrap e aplica����es em problemas biol��gicos

P��s-gradua����o em Matem��tica Universit��ria - IGCE

As chuvas na bacia do Paran��: aspectos temporais, espaciais e r��tmicos. -

Conselho Nacional de Desenvolvimento Cient��fico e Tecnol��gico (CNPq)

A����es da vigil��ncia alimentar e nutricional em servi��os de aten����o b��sica �� sa��de de Botucatu-SP e munic��pio pertencentes �� DRS VI

P��s-gradua����o em Alimentos e Nutri����o - FCFAR

Heterogeneidades geol��gicas e o gerenciamento de ��reas contaminadas em local situado na Interface da Serra do Mar com a Plan��cie Aluvionar do Rio Cubat��o (Cubat��o/SP)

P��s-gradua����o em Geoci��ncias e Meio Ambiente - IGCE

Aplica����o do m��todo de Kalman a dados geof��sicos

O filtro de Kalman �� aplicado para filtragem inversa ou problema de deconvolu����o. Nesta disserta����o aplicamos o m��todo de Kalman, considerado como uma outra vis��o de processamento no dom��nio do tempo, para separar sinal-ru��do em perfil s��nico admitido como uma realiza����o de um processo estoc��stico n��o estacion��rio. Em um trabalho futuro estudaremos o problema da deconvolu����o. A dedu����o do filtro de Kalman destaca a rela����o entre o filtro de Kalman e o de Wiener. Estas dedu����es s��o baseadas na representa����o do sistema por vari��veis de estado e modelos de processos aleat��rios, com a entrada do sistema linear acrescentado com ru��do branco. Os resultados ilustrados indicam a aplicabilidade dessa t��cnica para uma variedade de problemas de processamento de dados geof��sicos, por exemplo, ideal para well log. O filtro de Kalman oferece aos geof��sicos de explora����o informa����es adicionais para o processamento, problemas de modelamento e a sua solu����o.

Formula����o e implementa����o de um pacote para interpretar mapas magn��ticos utilizando os polin��mios de Walsh

O presente trabalho consiste na formula����o de uma metodologia para interpreta����o autom��tica de dados de campo magn��tico. Desta forma, a sua utiliza����o tornar�� poss��vel a determina����o das fronteiras e magnetiza����o de cada corpo. Na base desta metodologia foram utilizadas as caracter��sticas de varia����es abruptas de magnetiza����o dos corpos. Estas varia����es laterais abruptas ser��o representadas por polin��mios descont��nuos conhecidos como polin��mios de Walsh. Neste trabalho, muitos conceitos novos foram desenvolvidos na aplica����o dos polin��mios de Walsh para resolver problemas de invers��o de dados aeromagn��ticos. Dentre os novos aspectos considerados, podemos citar. (i) - O desenvolvimento de um algoritmo ��timo para gerar um j��go dos polin��mios "quase-ortogonais" baseados na distribui����o de magnetiza����o de Walsh. (ii) - O uso da metodologia damped least squares para estabilizar a solu����o inversa. (iii) - Uma investiga����o dos problemas da n��o-invari��ncia, inerentes quando se usa os polin��mios de Walsh. (iv) - Uma investiga����o da escolha da ordem dos polin��mios, tomando-se em conta as limita����es de resolu����o e o comportamento dos autovalores. Utilizando estas caracter��sticas dos corpos magnetizados �� poss��vel formular o problema direto, ou seja, a magnetiza����o dos corpos obedece a distribui����o de Walsh. �� tamb��m poss��vel formular o problema inverso, na qual a magnetiza����o geradora do campo observado obedece a s��rie de Walsh. Antes da utiliza����o do m��todo �� necess��ria uma primeira estimativa da localiza����o das fontes magn��ticas. Foi escolhida uma metodologia desenvolvida por LOURES (1991), que tem como base a equa����o homog��nea de Euler e cujas exig��ncias necess��rias �� sua utiliza����o �� o conhecimento do campo magn��tico e suas derivadas. Para testar a metodologia com dados reais foi escolhida uma regi��o localizada na bacia sedimentar do Alto Amazonas. Os dados foram obtidos a partir do levantamento aeromagn��tico realizado pela PETROBR��S.

Estudo de associa����o gen��mica e an��lise de enriquecimento gen��tico da criotoler��ncia esperm��tica em bovinos da ra��a Nelore

Conselho Nacional de Desenvolvimento Cient��fico e Tecnol��gico (CNPq)

Cobertura populacional do Sistema de Vigil��ncia Alimentar e Nutricional no Estado de S��o Paulo, Brasil

O objetivo deste artigo �� estimar a cobertura populacional do Sistema de Vigil��ncia Alimentar e Nutricional (SISVAN) nos diferentes est��gios de vida e avaliar seu funcionamento no estado de S��o Paulo. O estudo incluiu 65 munic��pios divididos em 14 regi��es do estado. A cobertura do SISVAN foi estimada a partir de dados de monitoramento do estado nutricional dispon��veis nos relat��rios p��blicos, e do n��mero de usu��rios que frequentam os servi��os p��blicos de sa��de. O total de usu��rios foi obtido pela diferen��a entre o total de habitantes e o n��mero de benefici��rios de planos de sa��de privados. A maioria das regi��es apresentou uma cobertura reduzida (<10%). Cerca de 57% revelaram cobertura entre 5 e 10%. Constatou-se uma preponder��ncia de registros do estado nutricional de crian��as para todas as regi��es do Estado. Chama a aten����o a reduzida cobertura entre os idosos, que �� inexistente ou pr��xima de zero na maioria das regi��es. Apesar dos esfor��os empreendidos pelo governo visando �� amplia����o e �� qualifica����o do SISVAN, o monitoramento nutricional no estado de S��o Paulo ainda �� insuficiente. Esta condi����o compromete sua utiliza����o na elabora����o de pol��ticas efetivas na ��rea de alimenta����o e nutri����o.

An��lise de modelos troposf��ricos no posicionamento baseado em redes usando o conceito de VRS

In the past few years several GPS (Global Position System) positioning techniques have been develope and/or improved with the goal of obtaining high accuracy and productivity in real time. The reference station network concept besides to enabling quality and reliability in positioning for scientific and civil GPS community, allows studies concerning tropospheric refraction modeling in the network region. Moreover, among the network corrections transmission methods available to users, there is the VRS (Virtual Reference Station) concept. In this method, the data of a virtual station are generated near the rover receiver (user). This provides a short baseline and the user has the possibility of using a single frequency receiver to accomplish the relative positioning. In this paper, the methodology applied to generate VRS data, using different tropospheric models is described. Thus, comparative tests were conducted in the four seasons with the NWP/INPE (Numerical Weather Prediction/National Institute for Space Research) and Hopfield tropospheric models. In order to analyse the VRS data quality, it was used the Precise Point Positioning (PPP) method, where satisfactory results were found. Mean differences between PNT/INPE and Hopfield models of 9.75% and 24.2% for the hydrostatic and wet days, respectively were obtained.

An��lise de s��ries temporais de multicaminho em esta����es de monitoramento cont��nuo

Data from reference stations are widely used in GNSS (Global Navigation Satellite System) positioning, and can be used in relative positioning or network-based positioning concept. Positioning accuracy will be directly influenced by errors in signals collected in these stations. In this paper, it is aimed at evaluating these data quality using temporal series of multipath index MP1 and MP2. A statistical study of temporal series with 7 years of daily observations related to 7 stations from RBMC (Rede Brasileira de Monitoramento Cont��nuo) was accomplished. In order to investigate trends and seasonality a linear regression model, correlograms, and Fourier periodograms were used. We also used a harmonic adjust to identify peaks on temporal series. At last, the possible causes of seasonality found in some stations were discussed. It was also possible to identify peaks in MP values of March and October months (mainly in stations located near geomagnetic equator).

A path- and label-cost propagation approach to speedup the training of the optimum-path forest classifier

In general, pattern recognition techniques require a high computational burden for learning the discriminating functions that are responsible to separate samples from distinct classes. As such, there are several studies that make effort to employ machine learning algorithms in the context of big data classification problems. The research on this area ranges from Graphics Processing Units-based implementations to mathematical optimizations, being the main drawback of the former approaches to be dependent on the graphic video card. Here, we propose an architecture-independent optimization approach for the optimum-path forest (OPF) classifier, that is designed using a theoretical formulation that relates the minimum spanning tree with the minimum spanning forest generated by the OPF over the training dataset. The experiments have shown that the approach proposed can be faster than the traditional one in five public datasets, being also as accurate as the original OPF. (C) 2014 Elsevier B. V. All rights reserved.

Desempenho de bovinos cruzados e par��metros qualitativos de m��sculos maturados

P��s-gradua����o em Zootecnia - FCAV

An��lise do impacto de sistemas fotovoltaicos conectados �� rede de distribui����o na qualidade da energia de uma smart city: An��lise do impacto de sistemas fotovoltaicos conectados �� rede de distribui����o na qualidade da energia de uma smart city

P��s-gradua����o em Engenharia El��trica - FEIS

Stochastic competitive learning in complex networks

Competitive learning is an important machine learning approach which is widely employed in artificial neural networks. In this paper, we present a rigorous definition of a new type of competitive learning scheme realized on large-scale networks. The model consists of several particles walking within the network and competing with each other to occupy as many nodes as possible, while attempting to reject intruder particles. The particle's walking rule is composed of a stochastic combination of random and preferential movements. The model has been applied to solve community detection and data clustering problems. Computer simulations reveal that the proposed technique presents high precision of community and cluster detections, as well as low computational complexity. Moreover, we have developed an efficient method for estimating the most likely number of clusters by using an evaluator index that monitors the information generated by the competition process itself. We hope this paper will provide an alternative way to the study of competitive learning.

An��lisis de la calidad del dato de un instrumento para la observaci��n del ataque en balonmano playa

[ES] Se presenta el an��lisis de Calidad del Dato utilizado en la construcci��n de una herramienta de observaci��n dise��ada ad hoc. Se trata de un sistema mixto de formatos de campo y sistemas de categor��as exhaustivas y mutuamente excluyentes (E/ME) que tiene como objetivo codificar la fase de ataque del balonmano playa. Se utilizan como criterios: minuto, marcador, zona de finalizaci��n y jugador que finaliza. Se han codificado 12 observaciones de selecciones nacionales absolutas masculinas. El an��lisis se ha realizado utilizando la concordancia consensuada (aproximaci��n cualitativa de la calidad del dato), elaborando un archivo de detecci��n de errores, calculando el ��ndice Kappa de Cohen, los ��ndices de correlaci��n Tau-B de Kendall, Pearson y Spearman; y un an��lisis de Generalizabilidad. Los resultados de los coeficientes de correlaci��n muestran un ��ndice m��nimo de .993, los ��ndices Kappa de Cohen se sit��an en .917 y los ��ndices de generalizabilidad son ��ptimos. Estos resultados aseguran que la herramienta de observaci��n, adem��s de tener un buen ajuste, permite registrar con fiabilidad y precisi��n.