976 resultados para log sorting


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Este documento trata de: aspectos conceituais da lei: finalidade, import??ncia e hierarquia da lei.; no????es gerais da lei de licita????es - Lei n?? 8.666/93; tipos de licita????o:menor pre??o, melhor t??cnica, t??cnica e pre??o e maior lance ou oferta; modalidades de licita????o: concorr??ncia, tomada de pre??os, convite, concurso e leil??o; exce????es ?? obrigatoriedade de licita????o: dispensa e inexigibilidade; regime de execu????o indireta; comiss??o de licita????o; etapas do processo licitat??rio: edital, procedimentos/documentos do certame, registro cadastral, habilita????o dos interessados, julgamento e encerramento; preg??o; registro de pre??os

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Este documento trata de: aspectos conceituais da lei: finalidade, import??ncia e hierarquia da lei.; no????es gerais da lei de licita????es - Lei n?? 8.666/93; tipos de licita????o:menor pre??o, melhor t??cnica, t??cnica e pre??o e maior lance ou oferta; modalidades de licita????o: concorr??ncia, tomada de pre??os, convite, concurso e leil??o; exce????es ?? obrigatoriedade de licita????o: dispensa e inexigibilidade; regime de execu????o indireta; comiss??o de licita????o; etapas do processo licitat??rio: edital, procedimentos/documentos do certame, registro cadastral, habilita????o dos interessados, julgamento e encerramento; preg??o; registro de pre??os

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Este documento trata de: aspectos conceituais da lei: finalidade, import??ncia e hierarquia da lei; no????es gerais da lei de licita????es - Lei n?? 8.666/93; tipos de licita????o: menor pre??o, melhor t??cnica, t??cnica e pre??o e maior lance ou oferta; modalidades de licita????o: concorr??ncia, tomada de pre??os, convite, concurso e leil??o; exce????es ?? obrigatoriedade de licita????o: dispensa e inexigibilidade; regime de execu????o indireta; comiss??o de licita????o; etapas do processo licitat??rio: edital, procedimentos/documentos do certame, registro cadastral, habilita????o dos interessados, julgamento e encerramento; preg??o; registro de pre??os

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As normas que regem a gratifica????o de Desempenho e Produtividade estabelecem limites pares ao n??mero de servidores que podem ser avaliados com notas superiores a 8. Essa limita????o est?? fixada em 20% para as notas na faixa de 8 a 9 e 10% para as notas acima de 9. O fato da Secretaria Federal de Controle possuir muitas unidades, inviabilizou a escolha dos servidores que, devido ao seu melhor desempenho, mereceriam receber as notas mais altas. A solu????o deste e de outros problemas dele decorrentes foi a implementa????o do Sistema de Avalia????o Log??stica Variada ??? SALVA, que operacionaliza a distribui????o dos valores n??o inteiros da gratifica????o de desempenho e produtividade com exatid??o e igualdade

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Recomp??e a Comiss??o Gestora do Plano de Gest??o de Log??stica Sustent??vel da ENAP, criada pela Portaria n?? 259, de 20 de dezembro de 2012, com o intuito de elaborar, monitorar, avaliar e revisar o Plano de Gest??o de Log??stica Sustent??vel ??? PLS da ENAP, conforme determina o ?? 2?? do art. 6?? da Instru????o Normativa SLTI/MPOG n?? 10, de 12 de novembro de 2012. Esta Comiss??o homologa e acompanha o atendimento das metas pactuadas pela ENAP junto ?? Secretaria Executiva do Minist??rio do Planejamento, Or??amento e Gest??o, com vistas ?? utiliza????o racional de recursos combatendo o desperd??cio, promovendo a redu????o do consumo e a melhoria do gasto.

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Apresenta-se de forma resumida análise multivariada de dados categóricos, usando modelo log-linear para a situação de uma tabela de contingência 2 x 2 x 2.

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Fluorescent protein microscopy imaging is nowadays one of the most important tools in biomedical research. However, the resulting images present a low signal to noise ratio and a time intensity decay due to the photobleaching effect. This phenomenon is a consequence of the decreasing on the radiation emission efficiency of the tagging protein. This occurs because the fluorophore permanently loses its ability to fluoresce, due to photochemical reactions induced by the incident light. The Poisson multiplicative noise that corrupts these images, in addition with its quality degradation due to photobleaching, make long time biological observation processes very difficult. In this paper a denoising algorithm for Poisson data, where the photobleaching effect is explicitly taken into account, is described. The algorithm is designed in a Bayesian framework where the data fidelity term models the Poisson noise generation process as well as the exponential intensity decay caused by the photobleaching. The prior term is conceived with Gibbs priors and log-Euclidean potential functions, suitable to cope with the positivity constrained nature of the parameters to be estimated. Monte Carlo tests with synthetic data are presented to characterize the performance of the algorithm. One example with real data is included to illustrate its application.

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In the management of solid waste, pollutants over a wide range are released with different routes of exposure for workers. The potential for synergism among the pollutants raises concerns about potential adverse health effects, and there are still many uncertainties involved in exposure assessment. In this study, conventional (culture-based) and molecular real-time polymerase chain reaction (RTPCR) methodologies were used to assess fungal air contamination in a waste-sorting plant which focused on the presence of three potential pathogenic/toxigenic fungal species: Aspergillus flavus, A. fumigatus, and Stachybotrys chartarum. In addition, microbial volatile organic compounds (MVOC) were measured by photoionization detection. For all analysis, samplings were performed at five different workstations inside the facilities and also outdoors as a reference. Penicillium sp. were the most common species found at all plant locations. Pathogenic/toxigenic species (A. fumigatus and S. chartarum) were detected at two different workstations by RTPCR but not by culture-based techniques. MVOC concentration indoors ranged between 0 and 8.9 ppm (average 5.3 ± 3.16 ppm). Our results illustrated the advantage of combining both conventional and molecular methodologies in fungal exposure assessment. Together with MVOC analyses in indoor air, data obtained allow for a more precise evaluation of potential health risks associated with bioaerosol exposure. Consequently, with this knowledge, strategies may be developed for effective protection of the workers.

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Organic waste is a rich substrate for microbial growth, and because of that, workers from waste industry are at higher risk of exposure to bioaerosols. This study aimed to assess fungal contamination in two plants handling solid waste management. Air samples from the two plants were collected through an impaction method. Surface samples were also collected by swabbing surfaces of the same indoor sites. All collected samples were incubated at 27◦C for 5 to 7 d. After lab processing and incubation of collected samples, quantitative and qualitative results were obtained with identification of the isolated fungal species. Air samples were also subjected to molecular methods by real-time polymerase chain reaction (RT PCR) using an impinger method to measure DNA of Aspergillus flavus complex and Stachybotrys chartarum. Assessment of particulate matter (PM) was also conducted with portable direct-reading equipment. Particles concentration measurement was performed at five different sizes (PM0.5; PM1; PM2.5; PM5; PM10). With respect to the waste sorting plant, three species more frequently isolated in air and surfaces were A. niger (73.9%; 66.1%), A. fumigatus (16%; 13.8%), and A. flavus (8.7%; 14.2%). In the incineration plant, the most prevalent species detected in air samples were Penicillium sp. (62.9%), A. fumigatus (18%), and A. flavus (6%), while the most frequently isolated in surface samples were Penicillium sp. (57.5%), A. fumigatus (22.3%) and A. niger (12.8%). Stachybotrys chartarum and other toxinogenic strains from A. flavus complex were not detected. The most common PM sizes obtained were the PM10 and PM5 (inhalable fraction). Since waste is the main internal fungal source in the analyzed settings, preventive and protective measures need to be maintained to avoid worker exposure to fungi and their metabolites.

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Objectives - This study intended to characterize work environment contamination by particles in 2 waste-sorting plants. Material and Methods - Particles were measured by portable direct-reading equipment. Besides mass concentration in different sizes, data related with the number of particles concentration were also obtained. Results - Both sorting units showed the same distribution concerning the 2 exposure metrics: particulate matter 5 (PM5) and particulate matter 10 (PM10) reached the highest levels and 0.3 μm was the fraction with a higher number of particles. Unit B showed higher (p < 0.05) levels for both exposure metrics. For instance, in unit B the PM10 size is 9-fold higher than in unit A. In unit A, particulate matter values obtained in pre-sorting and in the sequential sorting cabinet were higher without ventilation working. Conclusions - Workers from both waste-sorting plants are exposed to particles. Particle counting provided additional information that is of extreme value for analyzing the health effects of particles since higher values of particles concentration were obtained in the smallest fraction.