937 resultados para Astronomical Data Bases : Miscellaneous


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Desde 1994, ininterruptamente o PSDB elege seus candidatos ao governo do Estado de São Paulo. Hegemonia eleitoral de tamanha duração vitória em seis eleições consecutivas não foi alcançada por nenhum outro partido em pleitos estaduais na história democrática brasileira recente. Tal feito é ainda mais relevante ao levarmos em conta a trajetória eleitoral paulista, historicamente associada a quadros partidários e resultados das urnas surpreendentes. Assim, o objetivo desta pesquisa é identificar as bases sociais e territoriais do voto nos principais partidos do Estado de São Paulo, com ênfase no PSDB. Para tanto, utilizamos as seguintes variáveis: pesquisas eleitorais estratificadas por renda e escolaridade; tamanho dos municípios; nível de desenvolvimento médio das localidades (ao nível das zonas eleitorais e municípios) para duas regiões previamente estabelecidas a Grande São Paulo e o interior. Identificamos que o partido tucano obtém apoio crescente na medida em que se elevam os índices socioeconômicos do eleitorado. O partido, porém, mantém um importante suporte entre os setores populares sobretudo no interior do Estado. Por fim, ainda que obtenha penetração elevada em todos os municípios paulistas, o PSDB possui melhores resultados nas pequenas localidades. Ao final, discutimos estes achados à luz do panorama eleitoral, partidário e federativo no Brasil.

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O trabalho analisa a expedição astronômica realizada pela Marinha norteamericana ao Chile, durante os anos de 1849 a 1852, comandada pelo oficial e também astrônomo James Melville Gilliss. O objetivo foi compreender os interesses científicos, políticos, geopolíticos e comerciais que motivaram a viagem, bem como as imagens e representações sobre a América do Sul, especialmente do Panamá, Peru, Chile e Argentina, construídas e divulgadas através do relatório oficial da expedição, com o título \"The U.S. Naval Astronomical Expedition to the Southern Hemisphere during the years (1849- 1852). Esta pesquisa também procura examinar os diferentes dispositivos discursivos utilizados pelos oficiais que escreveram o relatório, James Gilliss e Archibald MacRae, discutindo dissensões e diferentes visões sobre o modo de veicular dados científicos, e também modos distintos de relatar a América do Sul.

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Em virtude de uma elevada expectativa de vida mundial, faz-se crescente a probabilidade de ocorrer acidentes naturais e traumas físicos no cotidiano, o que ocasiona um aumento na demanda por reabilitação. A terapia física, sob o paradigma da reabilitação robótica com serious games, oferece maior motivação e engajamento do paciente ao tratamento, cujo emprego foi recomendado pela American Heart Association (AHA), apontando a mais alta avaliação (Level A) para pacientes internados e ambulatoriais. No entanto, o potencial de análise dos dados coletados pelos dispositivos robóticos envolvidos é pouco explorado, deixando de extrair informações que podem ser de grande valia para os tratamentos. O foco deste trabalho consiste na aplicação de técnicas para descoberta de conhecimento, classificando o desempenho de pacientes diagnosticados com hemiparesia crônica. Os pacientes foram inseridos em um ambiente de reabilitação robótica, fazendo uso do InMotion ARM, um dispositivo robótico para reabilitação de membros superiores e coleta dos dados de desempenho. Foi aplicado sobre os dados um roteiro para descoberta de conhecimento em bases de dados, desempenhando pré-processamento, transformação (extração de características) e então a mineração de dados a partir de algoritmos de aprendizado de máquina. A estratégia do presente trabalho culminou em uma classificação de padrões com a capacidade de distinguir lados hemiparéticos sob uma precisão de 94%, havendo oito atributos alimentando a entrada do mecanismo obtido. Interpretando esta coleção de atributos, foi observado que dados de força são mais significativos, os quais abrangem metade da composição de uma amostra.

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A Internet das Coisas é um novo paradigma de comunicação que estende o mundo virtual (Internet) para o mundo real com a interface e interação entre objetos. Ela possuirá um grande número de dispositivos heteregôneos interconectados, que deverá gerar um grande volume de dados. Um dos importantes desafios para seu desenvolvimento é se guardar e processar esse grande volume de dados em aceitáveis intervalos de tempo. Esta pesquisa endereça esse desafio, com a introdução de serviços de análise e reconhecimento de padrões nas camadas inferiores do modelo de para Internet das Coisas, que procura reduzir o processamento nas camadas superiores. Na pesquisa foram analisados os modelos de referência para Internet das Coisas e plataformas para desenvolvimento de aplicações nesse contexto. A nova arquitetura de implementada estende o LinkSmart Middeware pela introdução de um módulo para reconhecimento de padrões, implementa algoritmos para estimação de valores, detecção de outliers e descoberta de grupos nos dados brutos, oriundos de origens de dados. O novo módulo foi integrado à plataforma para Big Data Hadoop e usa as implementações algorítmicas do framework Mahout. Este trabalho destaca a importância da comunicação cross layer integrada à essa nova arquitetura. Nos experimentos desenvolvidos na pesquisa foram utilizadas bases de dados reais, provenientes do projeto Smart Santander, de modo a validar da nova arquitetura de IoT integrada aos serviços de análise e reconhecimento de padrões e a comunicação cross-layer.

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Data mining is one of the most important analysis techniques to automatically extract knowledge from large amount of data. Nowadays, data mining is based on low-level specifications of the employed techniques typically bounded to a specific analysis platform. Therefore, data mining lacks a modelling architecture that allows analysts to consider it as a truly software-engineering process. Bearing in mind this situation, we propose a model-driven approach which is based on (i) a conceptual modelling framework for data mining, and (ii) a set of model transformations to automatically generate both the data under analysis (that is deployed via data-warehousing technology) and the analysis models for data mining (tailored to a specific platform). Thus, analysts can concentrate on understanding the analysis problem via conceptual data-mining models instead of wasting efforts on low-level programming tasks related to the underlying-platform technical details. These time consuming tasks are now entrusted to the model-transformations scaffolding. The feasibility of our approach is shown by means of a hypothetical data-mining scenario where a time series analysis is required.

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Comunicación presentada en las XVI Jornadas de Ingeniería del Software y Bases de Datos, JISBD 2011, A Coruña, 5-7 septiembre 2011.

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In autumn 2012, the new release 05 (RL05) of monthly geopotencial spherical harmonics Stokes coefficients (SC) from GRACE (Gravity Recovery and Climate Experiment) mission was published. This release reduces the noise in high degree and order SC, but they still need to be filtered. One of the most common filtering processing is the combination of decorrelation and Gaussian filters. Both of them are parameters dependent and must be tuned by the users. Previous studies have analyzed the parameters choice for the RL05 GRACE data for oceanic applications, and for RL04 data for global application. This study updates the latter for RL05 data extending the statistics analysis. The choice of the parameters of the decorrelation filter has been optimized to: (1) balance the noise reduction and the geophysical signal attenuation produced by the filtering process; (2) minimize the differences between GRACE and model-based data; (3) maximize the ratio of variability between continents and oceans. The Gaussian filter has been optimized following the latter criteria. Besides, an anisotropic filter, the fan filter, has been analyzed as an alternative to the Gauss filter, producing better statistics.

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The success of any efforts to determine the effects of climate change on marine ecosystems depends on understanding in the first instance the natural variations, which contemporarily occur on the interannual and shorter time scales. Here we present results on the environmental controls of zooplankton distribution patterns and behaviour in the eastern Weddell Sea, Southern Ocean. Zooplankton abundance and vertical migration are derived from the mean volume backscattering strength (MVBS) and the vertical velocity measured by moored acoustic Doppler current profilers (ADCPs), which were deployed simultaneously at 64°S, 66.5°S and 69°S along the Greenwich Meridian from February, 2005, until March, 2008. While these time series span a period of full three years they resolve hourly changes. A highly persistent behavioural pattern found at all three mooring locations is the synchronous diel vertical migration (DVM) of two distinct groups of zooplankton that migrate between a deep residence depth during daytime and a shallow depth during nighttime. The DVM was closely coupled to the astronomical daylight cycles. However, while the DVM was symmetric around local noon, the annual modulation of the DVM was clearly asymmetric around winter solstice or summer solstice, respectively, at all three mooring sites. DVM at our observation sites persisted throughout winter, even at the highest latitude exposed to the polar night. Since the magnitude as well as the relative rate of change of illumination is minimal at this time, we propose that the ultimate causes of DVM separated from the light-mediated proximal cue that coordinates it. In all three years, a marked change in the migration behaviour occurred in late spring (late October/early November), when DVM ceased. The complete suspension of DVM after early November is possibly caused by the combination of two factors: (1) increased availability of food in the surface mixed layer provided by the phytoplankton spring bloom, and (2) vanishing diurnal enhancement of the threat from visually oriented predators when the illumination is quasi-continuous during the polar and subpolar summer. Zooplankton abundance in the water column, estimated as the mean MVBS in the depth range 50-300 m, was highest end of summer and lowest mid to end winter on the average annual cycle. However, zooplankton abundance varied several-fold between years and between locations. Based on satellite and in situ data of chlorophyll and sea ice as well as on hydrographic measurements, the interannual and spatial variations of zooplankton mean abundance can be explained by differences in the magnitude of the phytoplankton spring bloom, which develops during the seasonal sea ice retreat. Whereas the vernal ice melt appears necessary to stimulate the blooming of phytoplankton, it is not the determinator of the blooms magnitude, its areal extent and duration. A possible explanation for the limitation of the phytoplankton bloom in some years is top-down control. We hypothesise that the phytoplankton spring development can be curbed by grazing when the zooplankton had attained high abundance by growth during the preceding summer.

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"To appear in the Proceeding of the EGRET Science Symposium."

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Mode of access: Internet.

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Issued Feb. 1978.

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The H I Parkes All-Sky Survey (HIPASS) catalogue forms the largest uniform catalogue of H I sources compiled to date, with 4315 sources identified purely by their H I content. The catalogue data comprise the southern region delta < + 2&DEG; of HIPASS, the first blind H I survey to cover the entire southern sky. The rms noise for this survey is 13 mJy beam(-1) and the velocity range is -1280 to 12 700 km s(-1). Data search, verification and parametrization methods are discussed along with a description of measured quantities. Full catalogue data are made available to the astronomical community including positions, velocities, velocity widths, integrated fluxes and peak flux densities. Also available are on-sky moment maps, position-velocity moment maps and spectra of catalogue sources. A number of local large-scale features are observed in the space distribution of sources, including the super-Galactic plane and the Local Void. Notably, large-scale structure is seen at low Galactic latitudes, a region normally obscured at optical wavelengths.

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We present an application of Mathematical Morphology (MM) for the classification of astronomical objects, both for star/galaxy differentiation and galaxy morphology classification. We demonstrate that, for CCD images, 99.3 +/- 3.8% of galaxies can be separated from stars using MM, with 19.4 +/- 7.9% of the stars being misclassified. We demonstrate that, for photographic plate images, the number of galaxies correctly separated from the stars can be increased using our MM diffraction spike tool, which allows 51.0 +/- 6.0% of the high-brightness galaxies that are inseparable in current techniques to be correctly classified, with only 1.4 +/- 0.5% of the high-brightness stars contaminating the population. We demonstrate that elliptical (E) and late-type spiral (Sc-Sd) galaxies can be classified using MM with an accuracy of 91.4 +/- 7.8%. It is a method involving fewer 'free parameters' than current techniques, especially automated machine learning algorithms. The limitation of MM galaxy morphology classification based on seeing and distance is also presented. We examine various star/galaxy differentiation and galaxy morphology classification techniques commonly used today, and show that our MM techniques compare very favourably.

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The concept of data independence designates the techniques that allow data to be changed without affecting the applications that process it. The different structures of the information bases require corresponded tools for supporting data independence. A kind of information bases (the Multi-dimensional Numbered Information Spaces) are pointed in the paper. The data independence in such information bases is discussed.

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ACM Computing Classification System (1998): J.2.