1000 resultados para predição de ganhos


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Diferentes abordagens teóricas têm sido utilizadas em estudos de sistemas biomoleculares com o objetivo de contribuir com o tratamento de diversas doenças. Para a dor neuropática, por exemplo, o estudo de compostos que interagem com o receptor sigma-1 (Sig-1R) pode elucidar os principais fatores associados à atividade biológica dos mesmos. Nesse propósito, estudos de Relações Quantitativas Estrutura-Atividade (QSAR) utilizando os métodos de regressão por Mínimos Quadrados Parciais (PLS) e Rede Neural Artificial (ANN) foram aplicados a 64 antagonistas do Sig-1R pertencentes à classe de 1-arilpirazóis. Modelos PLS e ANN foram utilizados com o objetivo de descrever comportamentos lineares e não lineares, respectivamente, entre um conjunto de descritores e a atividade biológica dos compostos selecionados. O modelo PLS foi obtido com 51 compostos no conjunto treinamento e 13 compostos no conjunto teste (r² = 0,768, q² = 0,684 e r²teste = 0,785). Testes de leave-N-out, randomização da atividade biológica e detecção de outliers confirmaram a robustez e estabilidade dos modelos e mostraram que os mesmos não foram obtidos por correlações ao acaso. Modelos também foram gerados a partir da Rede Neural Artificial Perceptron de Multicamadas (MLP-ANN), sendo que a arquitetura 6-12-1, treinada com as funções de transferência tansig-tansig, apresentou a melhor resposta para a predição da atividade biológica dos compostos (r²treinamento = 0,891, r²validação = 0,852 e r²teste = 0,793). Outra abordagem foi utilizada para simular o ambiente de membranas sinápticas utilizando bicamadas lipídicas compostas por POPC, DOPE, POPS e colesterol. Os estudos de dinâmica molecular desenvolvidos mostraram que altas concentrações de colesterol induzem redução da área por lipídeo e difusão lateral e aumento na espessura da membrana e nos valores de parâmetro de ordem causados pelo ordenamento das cadeias acil dos fosfolipídeos. As bicamadas lipídicas obtidas podem ser usadas para simular interações entre lipídeos e pequenas moléculas ou proteínas contribuindo para as pesquisas associadas a doenças como Alzheimer e Parkinson. As abordagens usadas nessa tese são essenciais para o desenvolvimento de novas pesquisas em Química Medicinal Computacional.

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O presente estudo investigou o efeito de diferentes intensidades do treinamento de força (TF), aplicadas com volume total de treino (VTT) equalizado, nos ganhos de força dinâmica máxima (1RM) e massa muscular dos membros superiores e inferiores. Trinta voluntários do sexo masculino, com idade entre 18 e 30 anos, participaram de 12 semanas de TF com uma frequência semanal de duas sessões. Foi utilizado um protocolo de treinamento unilateral com um dos lados do corpo realizando o exercício com intensidade equivalente a 20% 1RM (G20) e o lado contralateral utilizando uma das três intensidades 40%, 60% ou 80% 1RM (G40, G60 e G80, respectivamente). O grupo G20 realizava três séries compostas de repetições até a falha concêntrica e o VTT era calculado e replicado para os demais grupos. A força dinâmica máxima e a área de secção transversa (AST) dos músculos flexores do cotovelo e do vasto lateral foram avaliadas nos momentos pré, 6 semanas e pós-treinamento. Os resultados demonstraram que os grupos G40, G60 e G80 apresentaram ganhos similares de AST (25%, 25,1% e 25%, flexores do cotovelo e 20,5%, 20,4% e 19,5% vasto lateral, respectivamente, p<0,05). Somente o grupo G80 demonstrou diferença significante com o grupo G20 na comparação do período pós-treinamento (25% e 14,4%, respectivamente para os flexores do cotovelo e 19,5% e 7,9%, respectivamente para vasto lateral, p<0,05). Para os ganhos de 1RM o grupo G80 demonstrou maiores aumentos após 12 semanas de TF para a flexão unilateral do cotovelo na posição em pé (54,2% p<0,05) e para o leg press 45º os grupos G60 e G80 demonstraram os maiores aumentos (55,4% e 45,7%, respectivamente, p<0,05). Assim, quando o VTT foi equalizado entre diferentes intensidades (40, 60 e 80% 1RM) os ganhos da AST tanto dos flexores do cotovelo quanto o vasto lateral foram semelhantes e a intensidade de 20% 1RM não causou aumento significante da AST. No que diz respeito a força muscular as intensidades mais elevadas (60% e 80% 1RM) foram superiores em promover ganhos de força do que as demais intensidades utilizadas. Esses dados sugerem que ao equalizar o VTT os ganhos de massa muscular são semelhantes para as intensidades de treinamento entre 40- 80% 1RM. Além disso, a intensidade de 20% 1RM, mesmo com o VTT equalizado com as intensidades maiores, não promove aumentos de massa muscular para ambos os segmentos corporais. Por outro lado, intensidades altas de treinamento produzem os maiores ganhos de força máxima em membros superiores e inferiores

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A Biologia Computacional tem desenvolvido algoritmos aplicados a problemas relevantes da Biologia. Um desses problemas é a Protein Structure Prediction (PSP). Vários métodos têm sido desenvolvidos na literatura para lidar com esse problema. Porém a reprodução de resultados e a comparação dos mesmos não têm sido uma tarefa fácil. Nesse sentido, o Critical Assessment of protein Structure Prediction (CASP), busca entre seus objetivos, realizar tais comparações. Além disso, os sistemas desenvolvidos para esse problema em geral não possuem interface amigável, não favorecendo o uso por não especialistas da computação. Buscando reduzir essas dificuldades, este trabalho propões o Koala, um sistema baseado em uma plataforma web, que integra vários métodos de predição e análises de estruturas de proteínas, possibilitando a execução de experimentos complexos com o uso de fluxos de trabalhos. Os métodos de predição disponíveis podem ser integrados para a realização de análises dos resultados, usando as métricas RMSD, GDT-TS ou TM-Score. Além disso, o método Sort by front dominance (baseado no critério de optimalidade de Pareto), proposto nesse trabalho, consegue avaliar predições sem uma estrutura de referência. Os resultados obtidos, usando proteínas alvo de artigos recentes e do CASP11, indicam que o Koala tem capacidade de realizar um conjunto relativamente grande de experimentos estruturados, beneficiando a determinação de melhores estruturas de proteínas, bem como o desenvolvimento de novas abordagens para predição e análise por meio de fluxos de trabalho.

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Tendo como pressuposto de que a Gestão de Pessoas por Competências deve agregar valor econômico para a organização e valor social para os indivíduos, a presente pesquisa investiga com os empregados de uma empresa quais os ganhos trazidos na sua vida, profissional e pessoal, pelo modelo implementado na organização em que trabalham. Para alcançar esse objetivo foi realizado um estudo de caso, de caráter qualitativo numa empresa do setor público, que possui há mais de cinco anos um sistema de gestão por competências, contemplando todos os subsistemas (seleção, treinamento, remuneração, avaliação de desempenho e carreira) para 100,0% dos empregados. Num processo de antes e depois do sistema de gestão por competências, a pesquisa foi realizada por meio de questionário e entrevista. Para medir o ganho dos empregados, foram utilizadas as categorias e subcategorias de ganho social definidas na tese de doutoramento de Amyra Sarsur, 2007. Os resultados dessa pesquisa indicaram que, na percepção do empregado, três subcategorias destacaram-se como ganho social: desenvolvimento, compreensão conceptual da organização e autodesenvolvimento. A importância da pesquisa se faz devido à crescente adoção desse modelo de gestão de pessoas pelas empresas brasileiras e a ausência de pesquisas que investigam os ganhos dos empregados com a Gestão por Competências.(AU)

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Educational Data Mining is an application domain in artificial intelligence area that has been extensively explored nowadays. Technological advances and in particular, the increasing use of virtual learning environments have allowed the generation of considerable amounts of data to be investigated. Among the activities to be treated in this context exists the prediction of school performance of the students, which can be accomplished through the use of machine learning techniques. Such techniques may be used for student’s classification in predefined labels. One of the strategies to apply these techniques consists in their combination to design multi-classifier systems, which efficiency can be proven by results achieved in other studies conducted in several areas, such as medicine, commerce and biometrics. The data used in the experiments were obtained from the interactions between students in one of the most used virtual learning environments called Moodle. In this context, this paper presents the results of several experiments that include the use of specific multi-classifier systems systems, called ensembles, aiming to reach better results in school performance prediction that is, searching for highest accuracy percentage in the student’s classification. Therefore, this paper presents a significant exploration of educational data and it shows analyzes of relevant results about these experiments.

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With the growing demand of data traffic in the networks of third generation (3G), the mobile operators have attempted to focus resources on infrastructure in places where it identifies a greater need. The channeling investments aim to maintain the quality of service especially in dense urban areas. WCDMA - HSPA parameters Rx Power, RSCP (Received Signal Code Power), Ec/Io (Energy per chip/Interference) and transmission rate (throughput) at the physical layer are analyzed. In this work the prediction of time series on HSPA network is performed. The collection of values of the parameters was performed on a fully operational network through a drive test in Natal - RN, a capital city of Brazil northeastern. The models used for prediction of time series were the Simple Exponential Smoothing, Holt, Holt Winters Additive and Holt Winters Multiplicative. The objective of the predictions of the series is to check which model will generate the best predictions of network parameters WCDMA - HSPA.

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The understanding of the occurrence and flow of groundwater in the subsurface is of fundamental importance in the exploitation of water, just like knowledge of all associated hydrogeological context. These factors are primarily controlled by geometry of a certain pore system, given the nature of sedimentary aquifers. Thus, the microstructural characterization, as the interconnectivity of the system, it is essential to know the macro properties porosity and permeability of reservoir rock, in which can be done on a statistical characterization by twodimensional analysis. The latter is being held on a computing platform, using image thin sections of reservoir rock, allowing the prediction of the properties effective porosity and hydraulic conductivity. For Barreiras Aquifer to obtain such parameters derived primarily from the interpretation of tests of aquifers, a practice that usually involves a fairly complex logistics in terms of equipment and personnel required in addition to high cost of operation. Thus, the analysis and digital image processing is presented as an alternative tool for the characterization of hydraulic parameters, showing up as a practical and inexpensive method. This methodology is based on a flowchart work involving sampling, preparation of thin sections and their respective images, segmentation and geometric characterization, three-dimensional reconstruction and flow simulation. In this research, computational image analysis of thin sections of rocks has shown that aquifer storage coefficients ranging from 0,035 to 0,12 with an average of 0,076, while its hydrogeological substrate (associated with the top of the carbonate sequence outcropping not region) presents effective porosities of the order of 2%. For the transport regime, it is evidenced that the methodology presents results below of those found in the bibliographic data relating to hydraulic conductivity, mean values of 1,04 x10-6 m/s, with fluctuations between 2,94 x10-6 m/s and 3,61x10-8 m/s, probably due to the larger scale study and the heterogeneity of the medium studied.

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Diesel fuel is one of leading petroleum products marketed in Brazil, and has its quality monitored by specialized laboratories linked to the National Agency of Petroleum, Natural Gas and Biofuels - ANP. The main trial evaluating physicochemical properties of diesel are listed in the resolutions ANP Nº 65 of December 9th, 2011 and Nº 45 of December 20th, 2012 that determine the specification limits for each parameter and methodologies of analysis that should be adopted. However the methods used although quite consolidated, require dedicated equipment with high cost of acquisition and maintenance, as well as technical expertise for completion of these trials. Studies for development of more rapid alternative methods and lower cost have been the focus of many researchers. In this same perspective, this work conducted an assessment of the applicability of existing specialized literature on mathematical equations and artificial neural networks (ANN) for the determination of parameters of specification diesel fuel. 162 samples of diesel with a maximum sulfur content of 50, 500 and 1800 ppm, which were analyzed in a specialized laboratory using ASTM methods recommended by the ANP, with a total of 810 trials were used for this study. Experimental results atmospheric distillation (ASTM D86), and density (ASTM D4052) of diesel samples were used as basic input variables to the equations evaluated. The RNAs were applied to predict the flash point, cetane number and sulfur content (S50, S500, S1800), in which were tested network architectures feed-forward backpropagation and generalized regression varying the parameters of the matrix input in order to determine the set of variables and the best type of network for the prediction of variables of interest. The results obtained by the equations and RNAs were compared with experimental results using the nonparametric Wilcoxon test and Student's t test, at a significance level of 5%, as well as the coefficient of determination and percentage error, an error which was obtained 27, 61% for the flash point using a specific equation. The cetane number was obtained by three equations, and both showed good correlation coefficients, especially equation based on aniline point, with the lowest error of 0,816%. ANNs for predicting the flash point and the index cetane showed quite superior results to those observed with the mathematical equations, respectively, with errors of 2,55% and 0,23%. Among the samples with different sulfur contents, the RNAs were better able to predict the S1800 with error of 1,557%. Generally, networks of the type feedforward proved superior to generalized regression.

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A predição de links em redes sociais tem sido objeto de estudo em um crescente número de artigos científicos e comerciais devido à grande oferta de bases de dados com representações das relações entre pessoas e também devido à facilidade de acesso a recursos computacionais para análise dessas redes. Prever conexões em redes sociais acadêmicas contribui para o crescimento científico, facilitando a colaboração entre pesquisadores com potencial de contribuição mútua. Este trabalho busca identificar as características das redes levam a uma maior eficiência na predição de links feita por algoritmos baseados na topologia. As características serão isoladas conjuntos de dados e alguns experimentos serão repetidos com diferentes algoritmos para buscar identificar tendências. As análises feitas neste trabalho poderão ajudar a compreender melhor a dinâmica das redes sociais acadêmicas e também contribuir na escolha dos melhores algoritmos de predição de link para cada tipo de rede social.

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Um sistema de predição de alarmes com a finalidade de auxiliar a implantação de uma política de manutenção preditiva industrial e de constituir-se em uma ferramenta gerencial de apoio à tomada de decisão é proposto neste trabalho. O sistema adquire leituras de diversos sensores instalados na planta, extrai suas características e avalia a saúde do equipamento. O diagnóstico e prognóstico implica a classificação das condições de operação da planta. Técnicas de árvores de regressão e classificação não-supervisionada são utilizadas neste artigo. Uma amostra das medições de 73 variáveis feitas por sensores instalados em uma usina hidrelétrica foi utilizada para testar e validar a proposta. As medições foram amostradas em um período de 15 meses.

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The assessment of building thermal performance is often carried out using HVAC energy consumption data, when available, or thermal comfort variables measurements, for free-running buildings. Both types of data can be determined by monitoring or computer simulation. The assessment based on thermal comfort variables is the most complex because it depends on the determination of the thermal comfort zone. For these reasons, this master thesis explores methods of building thermal performance assessment using variables of thermal comfort simulated by DesignBuilder software. The main objective is to contribute to the development of methods to support architectural decisions during the design process, and energy and sustainable rating systems. The research method consists on selecting thermal comfort methods, modeling them in electronic sheets with output charts developed to optimize the analyses, which are used to assess the simulation results of low cost house configurations. The house models consist in a base case, which are already built, and changes in thermal transmittance, absorptance, and shading. The simulation results are assessed using each thermal comfort method, to identify the sensitivity of them. The final results show the limitations of the methods, the importance of a method that considers thermal radiance and wind speed, and the contribution of the chart proposed

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La agricultura ha estado ligada al desarrollo de las comunidades humanas. A trav?s de diferentes tecnolog?as, se ha logrado mediante pruebas, el desarrollo de programas productivos que han tratado de resolver los problemas de abastecimiento de alimentos, in ?xito, al pretender producir sin contemplar las repercusiones que se obtienen al tener programas sin control ambiental, ni mucho menos inocuidad en el producto. Por ello las diferentes corrientes de agricultura alternativa, que han surgido en la d?cada de los a?os 0, han sido una respuesta con un modelo de producci?n denominado ?Revoluci?n arde". Dada la historia, se promueve para este proyecto la utilizaci?n de las Buenas Pr?cticas agr?colas (BPA's) que incrementa la producci?n del predio mediante la optimizaci?n de so de recursos y asocio de cultivos, que en este caso es la siembra de hortalizas entre callejones de los c?tricos, para obtener cosechas alternadas, adem?s del ascenso de las mismas de los dos cultivos asociados, mediante tecnolog?as ecol?gicas de precisi?n. Para el predio LA LUNA localizado en la Vereda Potrerito del municipio de Jamando Valle, de propiedad de la COOPERATIVA TRASCENDER, se levant? el plano topogr?fico (planimetr?a-altimetria), y a parta- de ?ste de desarrollaron con tecnolog?as SIG, los tapas de variabilidad espacial de las caracter?sticas del suelo, adem?s se dise?? el programa de BPA's por sitio espec?fico para el predio la LUNA que comprende los cultivos de frijol y c?tricos, el cual se dise?? de la manera m?s ecol?gica a nuestro alcance, realizando un manejo de suelos, agua, fertilizaci?n, plagas y enfermedades integrados. Se dise?? el programa de manera que sea auto-sostenible, contemplando la producci?n s insumos agr?colas mediante la Biof?brica, con producci?n de compostaje a partir de elementos provenientes de la misma finca, as? generando un manejo adecuado de los asiduos s?lidos.