926 resultados para HETEROGENEOUS VARIANCE
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An analytical model developed to describe the crystallization kinetics of spherical glass particles has been derived in this work. A continuous phase transition from three-dimensional (3D)-like to 1D-like crystal growth has been considered and a procedure for the quantitative evaluation of the critical time for this 3D-1D transition is proposed. This model also allows straightforward determination of the density of surface nucleation sites on glass powders using differential scanning calorimetry data obtained under different thermal conditions. © 2009 The American Ceramic Society.
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To simplify computer management, several system administrators are adopting advanced techniques to manage software configuration on grids, but the tight coupling between hardware and software makes every PC an individual managed entity, lowering the scalability and increasing the costs to manage hundreds or thousands of PCs. This paper discusses the feasibility of a distributed virtual machine environment, named Flexlab: a new approach for computer management that combines virtualization and distributed system architectures as the basis of a management system. Flexlab is able to extend the coverage of a computer management solution beyond client operating system limitations and also offers a convenient hardware abstraction, decoupling software and hardware, simplifying computer management. The results obtained in this work indicate that FlexLab is able to overcome the limitations imposed by the coupling between software and hardware, simplifying the management of homogeneous and heterogeneous grids. © 2009 IEEE.
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Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo (FAPESP)
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In this paper was proposed the development of an heterogeneous system using the microcontroller (AT90CANI28) where the protocol model CAN and the standard IEEE 802.15.4 are connected. This module is able to manage and monitor sensors and actuators using CAN and, through the wireless standard 802.15.4, communicate with the other network modules. © 2011 IEEE.
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Data from a multibreed commercial flock located at Mid-West of Brazil, supported by Programa de Melhoramento Genético de Caprinos e Ovinos de Corte (GENECOC), were used to estimate genetic parameters of traits related to ewe productivity by Average Information Restricted Maximum Likelihood method applied to an animal model. The analyzed traits were litter weight at birth (LWB) and at weaning (LWW), ewe weight at weaning (EW) and ewe production efficiency, estimated by WEE=LWW/EW 0.75. The heritabilities were 0.26±0.05, 0.32±0.06, 0.37±0.03 and 0.10±0.02 for LWB, LWW, EW and WEE, respectively. Significant effects for direct heterosis were observed for LWW and EW. Recombination losses were important for EW and WEE. Genetic correlations of LWB with LWW, EW and WEE were 0.68, 0.37 and 0.15, respectively; of LWW with EW and WEE were 0.30 and 0.34, respectively; and between EW and WEE was -0.25. Even though it is a low heritability trait, WEE can be indicated as a selection criteria for improving the ewe productivity without increasing the mature weight of animals due to its genetic correlations with LWW and other traits. © 2011 Elsevier B.V.
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Random regression models have been widely used to estimate genetic parameters that influence milk production in Bos taurus breeds, and more recently in B. indicus breeds. With the aim of finding appropriate random regression model to analyze milk yield, different parametric functions were compared, applied to 20,524 test-day milk yield records of 2816 first-lactation Guzerat (B. indicus) cows in Brazilian herds. The records were analyzed by random regression models whose random effects were additive genetic, permanent environmental and residual, and whose fixed effects were contemporary group, the covariable cow age at calving (linear and quadratic effects), and the herd lactation curve. The additive genetic and permanent environmental effects were modeled by the Wilmink function, a modified Wilmink function (with the second term divided by 100), a function that combined third-order Legendre polynomials with the last term of the Wilmink function, and the Ali and Schaeffer function. The residual variances were modeled by means of 1, 4, 6, or 10 heterogeneous classes, with the exception of the last term of the Wilmink function, for which there were 1, from 0.20 to 0.33. Genetic correlations between adjacent records were high values (0.83-0.99), but they declined when the interval between the test-day records increased, and were negative between the first and last records. The model employing the Ali and Schaeffer function with six residual variance classes was the most suitable for fitting the data. © FUNPEC-RP.
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Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)
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This paper presents simulation results of the DNP3 communication protocol over a TCP/IP network, for Smart Grid applications. The simulation was performed using the NS-2 network simulator. This study aimed to use the simulation to verify the performance of the DNP3 protocol in a heterogeneous LAN. Analyzing the results it was possible to verify that the DNP3 over a heterogeneous traffic network, with communication channel capacity between 60 and 85 percent, it works well with low packet loss and low delay, however, with traffic values upper 85 percent, the DNP3 usage becomes unfeasible because the information lost, re-transmissions and latency are significantly increased. © 2013 IEEE.
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Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo (FAPESP)
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Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq)
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Pós-graduação em Zootecnia - FMVZ
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Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)
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Foram simuladas estruturas de dados em modelos mistos representando o teste de 100 reprodutores, sendo cada reprodutor acasalado com 10 matrizes (total de 1000 matrizes), originando em cada acasalamento 2 proles, totalizando 2000 proles (vinte proles por reprodutor). De cada combinação reprodutor e matriz, dez proles tiveram seu fenótipo expresso no ambiente de baixa produção (Estrato 1) e, a outra metade, no ambiente de alta produção (Estrato 2). A simulação foi realizada de forma a representar diferentes situações de presença de heterogeneidade de variâncias, combinando-se as origens da heterogeneidade, de natureza genética e ambiental. Na presença de heterogeneidade residual, o valor estimado para o componente de variância residual, considerando homogeneidade de variâncias se aproximou do valor médio das variâncias entre os estratos. Houve superestimação, também, do componente de variância genético aditivo. Ao simular heterogeneidade de variância de origem genética, observou-se que a estimação desse componente situou-se em valor intermediário aos simulados. Nessa situação, o componente de variância residual estimado foi próximo do valor simulado, indicando que a heterogeneidade de variâncias quando proveniente de fatores genéticos, não interfere, substancialmente, sobre e estimação do componente de variância residual. Na simulação de dados com presença de heterogeneidade tanto de origem genética quanto ambiental (estrutura de dados 4), conduziu a estimação de componentes de variâncias intermediários aos valores simulados em cada estrato. Assim, observa-se que, mesmo quando os reprodutores apresentam proles bem distribuídas em ambos os estratos, a heterogeneidade de variância proveniente de fatores não genético provoca distorções sobre a estimação da variância genética aditiva. Mas por outro lado, quando a heterogeneidade de variância é decorrente de fatores genéticos, não há grande interferência sobre a estimativa da variância residual, tal comportamento pode ser explicado pela incorporação da matriz de parentesco na estimação do componente de variância genético aditivo, possibilitando discriminar melhor a origem da diferenças entre variâncias. Na estrutura onde a variância residual foi heterogênea a estimativa de herdabilidade foi menor em relação à estrutura de homogeneidade de variâncias. Por outro lado, quando somente a variância genética aditiva foi heterogênea, a estimativa de herdabilidade, considerando-se apenas o estrato de alta variabilidade genética, foi inflacionada pela superestimação da variância genética aditiva. No entanto, a estimativa de herdabilidade obtida, desconsiderando essa fonte de heterogeneidade de variância, foi próxima à situação de homogeneidade de variância, indicando que, quando os reprodutores possuem boa distribuição de proles em diferentes ambientes, as estimativas relacionadas ao efeito genético são ponderadas pelo desempenho dos animais em cada ambiente. As correlações de Spearman e de Pearson entre os valores genéticos preditos dos reprodutores, para todas as situações, foram maiores que 0,90. O resultado indica que, mesmo havendo presença de heterogeneidade de variância genética e/ou ambiental, se os reprodutores possuem proles bem distribuídas entre os ambientes (estratos heterogêneos) a classificação do mérito genético não se altera, o que era esperado, pois em análises unicarácter, quando ocorre uma fonte de viés na avaliação genética, ela é comum a todos os indivíduos. Na situação em que foi imposta a estrutura de dados à presença de heterogeneidade de variância residual com número de número desigual de proles por reprodutor nos estratos, provocou superestimação dos componentes de variância. Porém mesmo havendo alteração na magnitude dos valores genéticos preditos para os reprodutores, a heterogeneidade de variância não alterou a classificação entre os reprodutores todas as correlações de ordem foram próximas à unidade. O efeito da heterogeneidade de variância, oriunda de fatores ambientais, ocasiona em maiores distorções sobre a avaliação genética animal, em relação, quando a mesma é proveniente de causas genéticas. A conexidade genética entre diferentes ambientes, dilui o efeito da heterogeneidade de variância, tanto de origem genética, quanto ambiental, na predição de valores genéticos dos reprodutores.