778 resultados para Satelites artificiais - Orbitas


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As técnicas que formam o campo da Descoberta de Conhecimento em Bases de Dados (DCBD) surgiram devido à necessidade de se tratar grandes volumes de dados. O processo completo de DCBD envolve um elevado grau de subjetividade e de trabalho não totalmente automatizado. Podemos dizer que a fase mais automatizada é a de Mineração de Dados (MD). Uma importante técnica para extração de conhecimentosa partir de dados é a Programação Lógica Indutiva (PLI), que se aplica a tarefas de classificação, induzindo conhecimento na forma da lógica de primeira ordem. A PLI tem demonstrado as vantagens de seu aparato de aprendizado em relação a outras abordagens, como por exemplo, aquelas baseadas em aprendizado proposicional Os seus algorítmos de aprendizado apresentam alta expressividade, porém sofrem com a grande complexidade de seus processos, principalmente o teste de corbertura das variáveis. Por outro lado, as Redes Neurais Artificiais (RNs) introduzem um ótimo desempenho devido à sua natureza paralela. às RNs é que geralmente são "caixas pretas", o que torna difícil a obtenção de um interpretação razoável da estrutura geral da rede na forma de construções lógicas de fácil compreensão Várias abordagens híbridas simbólico-conexionistas (por exemplo, o MNC MAC 890 , KBANN SHA 94 , TOW 94 e o sistema INSS OSO 98 têm sido apresentadas para lidar com este problema, permitindo o aprendizado de conhecimento simbólico através d euma RN. Entretanto, estas abordagens ainda lidam com representações atributo-valor. Neste trabalho é apresentado um modelo que combina a expressividade obtida pela PLI com o desempenho de uma rede neural: A FOLONET (First Order Neural Network).

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Este trabalho tem como objetivo verificar o comportamento mecânico e físico de pozolanas artifíciais estabilizadas química e granulometricamente, curadas por dois processos de cura denominados de : autoclave(ATC), que utiliza temperaturas na faixa de 149 a 188°C e câmara à temperatura constante(CTC) que utiliza uma temperatura de ± 21°C. Também fez-se análises estatísticas com a finalidade de se determinar o efeito da energia de moldagem, temperatura e tempo de cura sobre os resultados dos ensaios, para cada processo de cura, além de se determinar modelos matemáticos para previsão de resultados de resistência através de regressões múltiplas e simples. As pozolanas artificiais empregadas foram as cinzas volante e pesada da Usina de Candiota, as quais foram estabilizadas com cal dolomítica hidratada e areia do Rio Guaíba. Os ensaios de resistência à compressão simples , absorção e perda de massa basearam-se nas normas da ABNT e DNER e para os estudos de análise estatística, fez-se anteriormente aos ensaios, dois planejamentos experimentais denominados de Split-Splot e Quadrado Latino, que foram utilizados nos processos de autoclavagem e câmara à temperatura constante, representativamente. Os Corpos-de-Prova curados na câmara à temperatura constante, até os 28 dias de cura, apresentaram resultados de resistências inferiores aqueles curados pelo processo de autoclave. Aos 60 dias de cura suas resistências ficaram na faixa dos valores de Corpos-de-Provas curados pela autoclave nas temperaturas de 149 a 188°C, excessão feita na mistura utilizando areia, onde em todos os períodos de cura estudados,os valores de resistência dos Corpos-de-Prova curados pelo câmara à temperatura constante foram inferiores. A proporção da quantidade de cal e cinza na mistura, bem como o valor da superfície específica da cinza influenciam nos resultados de ensaios, independentemente da variação dos fatores principais. Em termos de análise estatística verificou-se que a energia de moldagem e o tempo de cura são os fatores que apresentam os maiores efeitos sobre os resultados da resistência, para os processos de cura ATC e CTC, respectivamente.

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O presente trabalho apresenta uma revisão bibliográfica sobre a influência da vegetação nos taludes naturais e artificiais. A pesquisa procurou enfocar a captação e a liberação da água pelos vegetais, a influência das raízes pivotantes e fasciculadas como reforço do solo, analisar os efeitos benéficos e adversos da presença da vegetação nos taludes e a recuperação ou estabelecimento de vegetação no solo. Apresenta ainda um estudo de casos de modelos geomecânicos onde avalia a utilização dos tipos de vegetação, levando em conta o comprimento das raízes aplicado para cada situação específica de corte ou de aterro. O trabalho mostra diversos aspectos relacionados à estabilização de taludes através da vegetação, que são contraditórios na literatura. Diversos pontos são levantados para estudo adicional posterior em relação à interceptação da chuva, infiltração e sobrecarga. Os efeitos mecânicos das raízes são evidenciados e sua influência em taludes rasos é demonstrada.

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Atualmente, pesquisadores das mais diversas áreas, tais como: Geologia, Física, Cartografia, Oceanografia, entre outras, utilizam imagens de satélite como uma fonte valiosa para a extração de informações sobre a superfície terrestre. Muitas vezes, a análise (classificação) destas imagens é realizada por métodos tradicionais sejam eles supervisionados (como o Método de Máxima Verossimilhança Gaussiana) ou nãosupervisionados (como o Método de Seleção pelo Pico do Histograma). Entretanto, pode-se utilizar as Redes Neurais Artificiais como uma alternativa para o aumento da acurácia em classificações digitais. Neste trabalho, utilizou-se imagens multi-espectrais do satélite LANDSAT 5-TM para a identificação de espécies vegetais (Mata Nativa, Eucalyptus e Acácia) em uma região próxima aos municípios de General Câmara, Santo Amaro e Taquari, no Estado do Rio Grande do Sul, Brasil. Comparou-se qualitativamente e quantitativamente os resultados obtidos pelo método de Máxima Verossimilhança Gaussiana e por uma Rede Neural Artificial Multinível com BackPropagation na classificação da área de estudo. Para tanto, parte desta área foi mapeada através de uma verificação de campo e com o auxílio de classificadores nãosupervisionados (Kohonen, que é uma Rede Neural, e o método de Seleção pelo Pico do Histograma). Com isto, foi possível coletar dois conjuntos de amostras, sendo que um deles foi utilizado para o treinamento dos métodos e o outro (conjunto de reconhecimento) serviu para a avaliação das classificações obtidas. Após o treinamento, parte da área de estudo foi classificada por ambos os métodos. Em seguida, os resultados obtidos foram avaliados através do uso de Tabelas de Contingência, considerando um nível de significância de 5%. Por fim, na maior parte dos testes realizados, a Rede Neural Artificial Multinível com BackPropagation apresentou valores de acurácia superiores ao Método de Máxima Verossimilhança Gaussiana. Assim, com este trabalho observou-se que não há diferença significativa de classificação para as espécies vegetais, ao nível de 5%, para a área de estudo considerada, na época de aquisição da imagem, para o conjunto de reconhecimento.

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Esta dissertação situa-se no projeto de pesquisa intitulado "Um Modelo Computacional de Aprendizagem a Distância Baseada na Concepção Sócio- Interacionista". Este projeto se enquadra na visão de aprendizagem situada, isto é, na concepção de cognição como uma prática social baseada na utilização de linguagem, símbolos e signos. O objetivo é a construção de um ambiente de Educação a Distância, implementado como um sistema multiagente composto por agentes artificiais e agentes humanos, inspirando-se na teoria sócio-interacionista de Vygotsky. Nesta sociedade, todos os personagens (aprendizes e agentes artificiais) são modelados como agentes sociais integrados em um ambiente de ensino-aprendizagem. A arquitetura deste sistema é formada pelos seguintes agentes artificiais: agente diagnóstico, agente mediador, agente colaborativo, agente semiótico e agente social. Os agentes humanos que interagem com o sistema desempenham o papel de tutores, aprendizes ou ambos. Esta dissertação visa à concepção e à implementação de um dos agentes desta arquitetura: o agente semiótico. Esta concepção foi baseada na Engenharia Semiótica, em particular para a apresentação do material instrucional utilizado no processo de ensinoaprendizagem.

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O presente trabalho apresenta o desenvolvimento de um estudo da extração de óleo vegetal em instalações industriais do tipo Rotocell. O extrator tem forma cilíndrica e possui um eixo principal no qual estão fixos vagões que transportam os sólidos através do extrator, e, abaixo desses existem reservatórios responsáveis pelo recebimento da micela. Acima dos vagões há seções de distribuição de micela que é despejada sobre os sólidos dos vagões, que extrai o óleo. Possui também seções de carregamento e drenagem. Um modelo físico-matemático e um programa para simular a operação do extrator foram desenvolvidos considerando os seguintes fenômenos: difusão de óleo pela micela; transferência de óleo entre as fases bulk e poro; variação da massa específica e viscosidade da micela; os processos nas seções de drenagem e de carregamento. Na forma final, o modelo acoplado apresenta-se em termos de redes neurais artificiais, que possibilita operar com tempos discretos e contínuos, permitindo a simulação numérica deste extrator industrial, o treinamento favorável da rede, sua identificação, e o acompanhamento em tempo real. Foram determinadas características da matéria-prima através de um trabalho experimental em laboratório. Através dos resultados obteve-se a validação do modelo por meios teóricos e experimentais Os resultados teóricos foram comparados com os dados experimentais e com cálculos feitos através do método de estágios ideais. As simulações numéricas revelam propriedades do campo de extração para o regime transiente com distribuição uniforme e regime transiente industrial, onde verifica-se que o modelo descreve corretamente o comportamento real do campo de percolação do extrator. Também foram realizadas simulações numéricas com o objetivo de avaliar as principais características do extrator em função da sua geometria e características da matéria-prima, variando a altura e o número de vagões do extrator verificou-se que é possível simular o comportamento do extrator para diferentes formas e tipo de qualidades da matéria-prima. Foram feitas simulações utilizando um solvente alternativo(álcool) e mudando parâmetros do extrator, onde observou-se que o solvente exige alterações na dimensão do extrator.

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Este trabalho relata o desenvolvimento de uma aplicação capaz de reconhecer um vocabulário restrito de comandos de direcionamento pronunciados de forma isolada e independentes do locutor. Os métodos utilizados para efetivar o reconhecimento foram: técnicas clássicas de processamento de sinais e redes neurais artificiais. No processamento de sinais visou-se o pré-processamento das amostras para obtenção dos coeficientes cepstrais. Enquanto que para o treinamento e classificação foram utilizadas duas redes neurais distintas, as redes: Backpropagation e Fuzzy ARTMAP. Diversas amostras foram coletadas de diferentes usuários no sentido de compor um banco de dados flexível para o aprendizado das redes neurais, que garantisse uma representação satisfatória da grande variabilidade que apresentam as pronúncias entre as vozes dos usuários. Com a aplicação de tais técnicas, o reconhecimento demostrou-se eficaz, distinguindo cada um dos comandos com bons índices de acerto, uma vez que o sistema é independente do locutor.

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O presente trabalho implementa um método computacional semi-automático para obter medidas de estruturas cardíacas de fetos humanos através do processamento de imagens de ultra-som. Essas imagens são utilizadas na avaliação cardíaca pré-natal, permitindo que os médicos diagnostiquem problemas antes mesmo do nascimento. A dissertação é parte de um projeto desenvolvido no Instituto de Informática da Universidade Federal do Rio Grande do Sul, denominado SEGIME (Segmentação de Imagens Médicas). Neste projeto, está sendo desenvolvida uma ferramenta computacional para auxiliar na análise de exames ecocardiográficos fetais com o apoio da equipe de Cardiologia Fetal do Instituto de Cardiologia do Rio Grande do Sul. O processamento de cada imagem é realizado por etapas, divididas em: aquisição, pré-processamento, segmentação e obtenção das medidas. A aquisição das imagens é realizada por especialistas do Instituto de Cardiologia. No pré-processamento, é extraída a região de interesse para a obtenção das medidas e a imagem é filtrada para a extração do ruído característico das imagens de ultra-som. A segmentação das imagens é realizada através de redes neurais artificiais, sendo que a rede neural utilizada é conhecida como Mapa Auto-organizável de Kohonen. Ao final do processo de segmentação, a imagem está pronta para a obtenção das medidas. A técnica desenvolvida nesta dissertação para obtenção das medidas foi baseada nos exames realizados pelos especialistas na extração manual de medidas. Essa técnica consiste na análise da linha referente à estrutura de interesse onde serão detectadas as bordas. Para o início das medidas, é necessário que o usuário indique o ponto inicial sobre uma borda da estrutura. Depois de encontradas as bordas, através da análise da linha, a medida é definida pela soma dos pixels entre os dois pontos de bordas. Foram realizados testes com quatro estruturas cardíacas fetais: a espessura do septo interventricular, o diâmetro do ventrículo esquerdo, a excursão do septum primum para o interior do átrio esquerdo e o diâmetro do átrio esquerdo. Os resultados obtidos pelo método foram avaliados através da comparação com resultados de referência obtidos por especialistas. Nessa avaliação observou-se que a variação foi regular e dentro dos limites aceitáveis, normalmente obtida como variação entre especialistas. Desta forma, um médico não especializado em cardiologia fetal poderia usar esses resultados em um diagnóstico preliminar.

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A capacidade de encontrar e aprender as melhores trajetórias que levam a um determinado objetivo proposto num ambiente e uma característica comum a maioria dos organismos que se movimentam. Dentre outras, essa e uma das capacidades que têm sido bastante estudadas nas ultimas décadas. Uma consequência direta deste estudo e a sua aplicação em sistemas artificiais capazes de se movimentar de maneira inteligente nos mais variados tipos de ambientes. Neste trabalho, realizamos uma abordagem múltipla do problema, onde procuramos estabelecer nexos entre modelos fisiológicos, baseados no conhecimento biológico disponível, e modelos de âmbito mais prático, como aqueles existentes na área da ciência da computação, mais especificamente da robótica. Os modelos estudados foram o aprendizado biológico baseado em células de posição e o método das funções potencias para planejamento de trajetórias. O objetivo nosso era unificar as duas idéias num formalismo de redes neurais. O processo de aprendizado de trajetórias pode ser simplificado e equacionado em um modelo matemático que pode ser utilizado no projeto de sistemas de navegação autônomos. Analisando o modelo de Blum e Abbott para navegação com células de posição, mostramos que o problema pode ser formulado como uma problema de aprendizado não-supervisionado onde a estatística de movimentação no meio passa ser o ingrediente principal. Demonstramos também que a probabilidade de ocupação de um determinado ponto no ambiente pode ser visto como um potencial que tem a propriedade de não apresentar mínimos locais, o que o torna equivalente ao potencial usado em técnicas de robótica como a das funções potencias. Formas de otimização do aprendizado no contexto deste modelo foram investigadas. No âmbito do armazenamento de múltiplos mapas de navegação, mostramos que e possível projetar uma rede neural capaz de armazenar e recuperar mapas navegacionais para diferentes ambientes usando o fato que um mapa de navegação pode ser descrito como o gradiente de uma função harmônica. A grande vantagem desta abordagem e que, apesar do baixo número de sinapses, o desempenho da rede e muito bom. Finalmente, estudamos a forma de um potencial que minimiza o tempo necessário para alcançar um objetivo proposto no ambiente. Para isso propomos o problema de navegação de um robô como sendo uma partícula difundindo em uma superfície potencial com um único ponto de mínimo. O nível de erro deste sistema pode ser modelado como uma temperatura. Os resultados mostram que superfície potencial tem uma estrutura ramificada.

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Neste trabalho é dado ênfase à inclusão das incertezas na avaliação do comportamento estrutural, objetivando uma melhor representação das características do sistema e uma quantificação do significado destas incertezas no projeto. São feitas comparações entre as técnicas clássicas existentes de análise de confiabilidade, tais como FORM, Simulação Direta Monte Carlo (MC) e Simulação Monte Carlo com Amostragem por Importância Adaptativa (MCIS), e os métodos aproximados da Superfície de Resposta( RS) e de Redes Neurais Artificiais(ANN). Quando possível, as comparações são feitas salientando- se as vantagens e inconvenientes do uso de uma ou de outra técnica em problemas com complexidades crescentes. São analisadas desde formulações com funções de estado limite explícitas até formulações implícitas com variabilidade espacial de carregamento e propriedades dos materiais, incluindo campos estocásticos. É tratado, em especial, o problema da análise da confiabilidade de estruturas de concreto armado incluindo o efeito da variabilidade espacial de suas propriedades. Para tanto é proposto um modelo de elementos finitos para a representação do concreto armado que incorpora as principais características observadas neste material. Também foi desenvolvido um modelo para a geração de campos estocásticos multidimensionais não Gaussianos para as propriedades do material e que é independente da malha de elementos finitos, assim como implementadas técnicas para aceleração das avaliações estruturais presentes em qualquer das técnicas empregadas. Para o tratamento da confiabilidade através da técnica da Superfície de Resposta, o algoritmo desenvolvido por Rajashekhar et al(1993) foi implementado. Já para o tratamento através de Redes Neurais Artificias, foram desenvolvidos alguns códigos para a simulação de redes percéptron multicamada e redes com função de base radial e então implementados no algoritmo de avaliação de confiabilidade desenvolvido por Shao et al(1997). Em geral, observou-se que as técnicas de simulação tem desempenho bastante baixo em problemas mais complexos, sobressaindo-se a técnica de primeira ordem FORM e as técnicas aproximadas da Superfície de Resposta e de Redes Neurais Artificiais, embora com precisão prejudicada devido às aproximações presentes.

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São apresentados os resultados do desenvolvimento das comunidades de algas perifíticas sobre substratos artificiais em duas lagoas de estabilização na Estação de Tratamento de Esgotos (ETE) do Lami, em Porto Alegre, Rio Grande do Sul, Brasil. Foram analisadas as mudanças na diversidade de espécies durante 8 semanas, entre outubro e dezembro de 2001, em três profundidades na coluna d'água, utilizando-se vários índices. O grupo de algas predominante no substrato superor nas duas lagoas foi o das diatomáceas, enquanto que nas profundidades média e inferior as cianobactérias foram as espécies mais freqüentes e abundantes, tanto na lagoa facultativa 1 como na lagoa de maturação 2 . Pelos resultados obtidos é possível que o substrato artificial de telas plástica utilizado neste experimento seja eficiente na remoção de nutrientes, tais como fósforo e nitrogênio. Pelo Índice Autotrófico verifica-se que as lagoas de estabilização são ambientes autotróficos, principalmente nos estratos superior e médio. Métodos estatísticos de análise multivariada foram realizados para descrever as relações entre espécies algais no tempo e em diferentes profundidades, bem como para encontrar afinidades específicas. Os resultados indicam espécies e grupos dominantes, substituições de espécies, mudanças na densidade e diversidade específica das comunidades perifíticas nessas lagoas. Este estudo demonstrou que o tempo para o estabelecimento de comunidades do perifiton diminui com a profundidade. Na análise das algas perifíticas foram registradas 32 táxons distribuídos em 4 divisões.

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A presente tese apresenta a concepção de uma rede neural oscilatória e sua realização em arquitetura maciçamente paralela, a qual é adequada à implementação de chips de visão digitais para segmentação de imagens. A rede proposta, em sua versão final, foi denominada ONNIS-GI (Oscillatory Neural Network for Image Segmentation with Global Inhibition) e foi inspirada em uma rede denominada LEGION (Locally Excitatory Globally Inhibitory Oscillator Network), também de concepção recente. Inicialmente, é apresentada uma introdução aos procedimentos de segmentação de imagens, cujo objetivo é o de situar e enfatizar a importância do tema abordado dentro de um contexto abrangente, o qual inclui aplicações de visão artificial em geral. Outro aspecto abordado diz respeito à utilização de redes neurais artificiais em segmentação de imagens, enfatizando as denominadas redes neurais oscilatórias, as quais têm apresentado resultados estimulantes nesta área. A implementação de chips de visão, integrando sensores de imagens e redes maciçamente paralelas de processadores, é também abordada no texto, ressaltando o objetivo prático da nova rede neural proposta. No estudo da rede LEGION, são apresentados resultados de aplicações originais desenvolvidas em segmentação de imagens, nos quais é verificada sua propriedade de separação temporal dos segmentos. A versão contínua da rede, um arranjo paralelo de neurônios baseados em equações diferenciais, apresenta elevada complexidade computacional para implementação em hardware digital e muitos parâmetros, com procedimento de ajuste pouco prático. Por outro lado, sua arquitetura maciçamente paralela apresenta-se particularmente adequada à implementação de chips de visão analógicos com capacidade de segmentação de imagens. Com base nos bons resultados obtidos nas aplicações desenvolvidas, é proposta uma nova rede neural, em duas versões, ONNIS e ONNIS-GI, as quais suplantam a rede LEGION em diversos aspectos relativos à implementação prática. A estrutura dos elementos de processamento das duas versões da rede, sua implementação em arquitetura maciçamente paralela e resultados de simulações e implementações em FPGA são apresentados, demonstrando a viabilidade da proposta. Como resultado final, conclui-se que a rede ONNIS-GI apresenta maior apelo de ordem prática, sendo uma abordagem inovadora e promissora na solução de problemas de segmentação de imagens, possuindo capacidade para separar temporalmente os segmentos encontrados e facilitando a posterior identificação dos mesmos. Sob o ponto de vista prático, a nova rede pode ser utilizada para implementar chips de visão digitais com arquitetura maciçamente paralela, explorando a velocidade de tais topologias e apresentando também flexibilidade para implementação de procedimentos de segmentação de imagens mais sofisticados.

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Esta tese foi dividida em 4 capítulos: 1) Influência do intervalo desmame estro sobre a duração de Estro e o momento da ovulação de pluríparas suínas e seu uso como base de um programa de inseminação artificial; 2) Intervalo entre a inseminação e a ovulação e desempenho reprodutivo de pluríparas suínas submetidas a uma ou duas inseminações artificiais por dia; 3) Desempenho reprodutivo de fêmeas suínas submetidas ou não a inseminações artificiais pós-ovulatórias e 4) Cistos ovarianos e suas conseqüências no desempenho reprodutivo de rebanhos suínos. Para a realização do primeiro capítulo, foram conduzidos 6 experimentos, em 2 granjas, quando foram observadas 3291 pluríparas suínas, com o objetivo de avaliar a relação entre o intervalo desmame estro com a duração de estro e o momento da ovulação e a possibilidade do uso do intervalo desmame estro como preditor do momento da ovulação. O intervalo desmame estro influenciou a duração de estro em quase todas as avaliações, embora as associações observadas entre essas variáveis tenham sido fracas. O mesmo ocorreu com a associação do intervalo desmame estro com o momento da ovulação. Devido à grande variabilidade do momento da ovulação, não é possível observar uma associação forte com o intervalo desmame estro. Uma mesma granja pode apresentar comportamento estral diferenciado quanto ao intervalo entre o desmame e o estro em diferentes momentos. Para a realização do capítulo 2 foram avaliadas 2230 pluríparas suínas submetidas a uma ou duas inseminações artificiais diárias. As fêmeas estavam alojadas em duas granjas, que foram observadas em dois momentos cada. Foram avaliados o comportamento estral, desempenho reprodutivo, intervalo entre a inseminação e a ovulação e o número de inseminações pós-ovulatórias com o uso de cada estratégia. O uso de uma inseminação diária reduziu em pelo menos 0,92 doses inseminante por estro. A duração de estro, momento da ovulação, taxa de retorno ao estro e taxa de parto ajustada não foram influenciados pelo número de inseminações recebidas diariamente. O tamanho de leitegada foi influenciado em somente uma das avaliações, sendo menor nas fêmeas que receberam inseminações com intervalo de 24 horas. A redução no número de inseminações diárias causou um aumento no intervalo entre a inseminação e a ovulação. A freqüência de inseminações não promoveu diferenças na percentagem de fêmeas que receberam todas as inseminações antes da ovulação, mas aumentou o número de inseminações pós-ovulatórias recebidas. Para o capítulo 3, foram analisadas 1298 fêmeas suínas de duas granjas, com o objetivo de determinar a percentagem de fêmeas que receberam uma ou mais inseminações pós-ovulatórias e seus efeitos sobre o desempenho reprodutivo. Foi observado que mais de 70% das fêmeas receberam pelo menos uma inseminação pós-ovulatória e, aproximadamente 20% receberam duas ou mais. Não foi observado efeito das inseminações realizadas após a ovulação sobre a taxa de retorno ao estro, taxa de parto e tamanho de leitegada. Para a realização do capítulo 4, foram avaliadas por meio de ultra-sonografia transcutânea, 1990 fêmeas cíclicas de duas granjas, de diferentes ordens de parto, duração de lactação e intervalo desmame estro. O objetivo deste trabalho foi determinar a incidência de cistos ovarianos em fêmeas suínas cíclicas em produção e as suas conseqüências no desempenho reprodutivo do plantel. A incidência de cistos foi de 2,36%. Os cistos influenciaram a taxa de retorno ao estro, estando associados a cerca de 10% de todos os retornos, em ambas as granjas. A taxa de parto e a taxa de fêmeas vazias ao parto também foi influenciada pelo aparecimento de cistos, mas estes não influenciaram o tamanho de leitegada. O aparecimento de cistos não foi influenciado pela ordem de parto. Fêmeas que tiveram duração de lactação menor apresentaram maior incidência de cistos. Fêmeas que apresentaram intervalo desmame estro menor que 3 dias apresentaram maior incidência de cistos. A época do ano não influenciou o aparecimento de cistos.

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A partir de uma adaptação da metodologia de Osler e Chang (1995), este trabalho avalia, empiricamente, a lucratividade de estratégias de investimento baseadas na identificação do padrão gráfico de Análise Técnica Ombro-Cabeça-Ombro no mercado de ações brasileiro. Para isso, foram definidas diversas estratégias de investimento condicionais à identificação de padrões Ombro-Cabeça- Ombro (em suas formas padrão e invertida), por um algoritmo computadorizado, em séries diárias de preços de 47 ações no período de janeiro de 1994 a agosto de 2006. Para testar o poder de previsão de cada estratégia, foram construídos intervalos de confiança, a partir da técnica Bootstrap de inferência amostral, consistentes com a hipótese nula de que, baseado apenas em dados históricos, não é possível criar estratégias com retornos positivos. Mais especificamente, os retornos médios obtidos por cada estratégia nas séries de preços das ações, foram comparados àqueles obtidos pelas mesmas estratégias aplicadas a 1.000 séries de preços artificiais - para cada ação - geradas segundo dois modelos de preços de ações largamente utilizados: Random Walk e E-GARCH. De forma geral, os resultados encontrados mostram que é possível criar estratégias condicionais à realização dos padrões Ombro- Cabeça-Ombro com retornos positivos, indicando que esses padrões conseguem capturar nas séries históricas de preços de ações sinais a respeito da sua movimentação futura de preços, que não são explicados nem por um Random Walk e nem por um E-GARCH. No entanto, se levados em consideração os efeitos das taxas e dos custos de transação, dependendo das suas magnitudes, essas conclusões somente se mantêm para o padrão na sua forma invertida

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Apresentamos a fotometria de 6 campos estelares profundos distribuídos na Grande Nuvem de Magalhães obtidos com a Wide Field and Planetary Camera 2/Hubble Space Telescope em duas bandas fotométricas: F814W (~I) e F555W (~V). Foram selecionadas ao todo 15997 estrelas pela nossa amostra, que somadas às estrelas da amostra de Castro et aI. 2001 [9] contabilizaram 22239 estrelas, dentro de limites de magnitude típicos que estão no intervalo 18.5<-V <-26. Investigamos o comportamento do erro fotométrico através da tarefa PHOT/IRAF, bem como via medidas independentes de magnitude de um mesmo objeto obtidas com diferentes exposições. Implementamos um método de correção para a completeza fotométrica como função da posição no diagrama cor-magnitude, isto é, com função tanto da magnitude como da cor e analisamos a sensibilidade das funções de luminosidade obtidas para diferentes métodos de correção. Foram obtidos os diagramas cor-magnitude, com os quais ajustamos isócronas de Pádova com idades T ;S 16 Gano e metalicidades 0.001 < Z < 0.004 ou -1.3 < [Fe/H] < -0.7. A população mais velha (r~12 Gano) pode ser encontrada através do ponto de turn-off em V~22. Estrelas de idade intermediária (r~1 - 8 Gano) podem ser localizadas pela presença de um clump. Os campos próximos aos aglomerados jovens NGC1805 e NGC1818 são os campos mais populosos, apresentando estrelas com r~1 Gano. Construímos funções de luminosidade para 18.5<-V <-25, utilizando os dados das duas amostras; não foram encontradas diferenças significativas entre os campos Desenvolvemos um método para geração de diagramas cor-magnitude (CMDs) artificiais a partir de um modelo de histórico de formação estelar. Este método incorpora os efeitos de erros fotométricos, binarismo não resolvido, avermelhamento e permite o uso de formas variadas de função de massa inicial e do próprio histórico. Implementamos o Método dos Modelos Parciais para modelamento de CMDs, incluindo experimentos controlados para a comprovação da validade deste método na busca de vínculos ao histórico de formação estelar da Grande Nuvem de Magalhães em dife!entes regiões. Recuperamos SFHs confiáveis para cada um dos 6 campos da LMC. Observamos variações na formação estelar de um campo para outro. Em todos os campos encontramos uma lacuna na formação estelar com 7 rv 700 Mano. Os dois campos próximos à barra (NGC1805 e NGC1818) apresentam alguns pequenos surtos, tendo formado em sua maioria, estrelas velhas ou relativamente jovens. Já os campos próximos a NGC1831 e NGC1868 apresentam formação estelar que se aproxima de um histórico de formação estelar uniforme, com alguns pequenos surtos. Os campos NGC2209 e Hodge 11 apresentam três períodos de formação estelar muitos semelhantes.