1000 resultados para Rede Neural


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Relatório de estágio para obtenção do grau de Mestre em Engenharia Civil na Área de Especialização em Vias de Comunicação e Transportes

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Trabalho Final de Mestrado para obtenção do grau de Mestre em Engenharia Civil

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Dissertação apresentada na Faculdade de Ciências e Tecnologia da Universidade Nova de Lisboa para obtenção do grau de Mestre em Ordenamento do Território e Planeamento Ambiental

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The computations performed by the brain ultimately rely on the functional connectivity between neurons embedded in complex networks. It is well known that the neuronal connections, the synapses, are plastic, i.e. the contribution of each presynaptic neuron to the firing of a postsynaptic neuron can be independently adjusted. The modulation of effective synaptic strength can occur on time scales that range from tens or hundreds of milliseconds, to tens of minutes or hours, to days, and may involve pre- and/or post-synaptic modifications. The collection of these mechanisms is generally believed to underlie learning and memory and, hence, it is fundamental to understand their consequences in the behavior of neurons.(...)

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Dissertação apresentada na Faculdade de Ciências e Tecnologiea da Universidade Nova de Lisboa, para obtenção do Grau de Mestre em Engenharia Biomédica

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Trabalho realizado sob orientação do Prof. António Brandão Moniz para a disciplina “Factores Sociais da Inovação” do Mestrado Engenharia Informática realizado na Faculdade de Ciências e Tecnologia da Universidade Nova de Lisboa (Portugal).

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Dissertação de Mestrado apresentada ao Instituto Superior de Contabilidade e Administração do Porto para a obtenção do grau de Mestre em Marketing Digital, sob orientação do Mestre José Duarte Santos

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Trabalho de projeto apresentado à Escola Superior de Comunicação Social como parte dos requisitos para obtenção de grau de mestre em Gestão Estratégica das Relações Públicas.

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No período compreendido entre abril e outubro de 1988, foram estudadas 481 gestantes de primeira consulta, as quais estavam inscritas no Programa de Atendimento à Gestante em oito Centros de Saúde da Secretaria do Estado da Saúde de São Paulo. Do total estudado, 86 gestantes não trouxeram amostras de fezes para análise, mesmo após várias solicitações. A idade média da população estudada foi de 24,5 anos (idade mínima de 14 e máxima de 46 anos); a renda média das famílias das gestantes foi de 0,97 SMPC (salário mínimo per capita) e o número médio de pessoas que compunham suas famílias foi de quatro (um a quinze pessoas). A prevalência de verminose foi de 45,1% (n=395). Os parasitas mais freqüentes foram: Ascaris lumbricoides (19,0%); ancilostomídeos (16,7%) e Trichuris trichiura (15,9%). Das 248 gestantes infectadas de enteroparasitas, 70 (28,2%) eram portadoras somente dos seguintes protozoários: Endolimax nana, Entamoeba coli e Iodamoeba butschllii. A prevalência de parasitas intestinais foi significativamente maior (p<0,05) nas gestantes pertencentes às famílias com renda de até 0,5 SMPC e compostas por 5 pessoas ou mais.

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The TRIREDE triangular counting net is presented, as well as the algorithm for its calculation and the TRIREDE program, used to project points in a triangular net and the calculation of a density grid.

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Trabalho de projeto apresentado à Escola Superior de Comunicação Social como parte dos requisitos para obtenção de grau de mestre em Gestão Estratégica das Relações Públicas.

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The prediction of the time and the efficiency of the remediation of contaminated soils using soil vapor extraction remain a difficult challenge to the scientific community and consultants. This work reports the development of multiple linear regression and artificial neural network models to predict the remediation time and efficiency of soil vapor extractions performed in soils contaminated separately with benzene, toluene, ethylbenzene, xylene, trichloroethylene, and perchloroethylene. The results demonstrated that the artificial neural network approach presents better performances when compared with multiple linear regression models. The artificial neural network model allowed an accurate prediction of remediation time and efficiency based on only soil and pollutants characteristics, and consequently allowing a simple and quick previous evaluation of the process viability.

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Dissertação apresentada na Faculdade de Ciências e Tecnologia da Universidade Nova de Lisboa para a obtenção do grau de Mestre em Engenharia do Ambiente,Perfil Gestão de Sistemas Ambientais

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Dissertação para a obtenção do grau de Mestre em Engenharia Electrotécnica Ramo de Automação e Eletrónica Industrial

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Trabalho Final de mestrado para obtenção do grau de Mestre em engenharia Mecância