Filtragem adaptativa aplicada à redução de desvios em séries temporais de previsão numérica climática.

Esta dissertação apresenta resultados da aplicação de filtros adaptativos, utilizando os algoritmos NLMS (Normalized Least Mean Square) e RLS (Recursive Least Square), para a redução de desvios em previsões climáticas. As discrepâncias existentes entre o estado real da atmosfera e o previsto por um modelo numérico tendem a aumentar ao longo do período de integração. O modelo atmosférico Eta é utilizado operacionalmente para previsão numérica no CPTEC/INPE e como outros modelos atmosféricos, apresenta imprecisão nas previsões climáticas. Existem pesquisas que visam introduzir melhorias no modelo atmosférico Eta e outras que avaliam as previsões e identificam os erros do modelo para que seus produtos sejam utilizados de forma adequada. Dessa forma, neste trabalho pretende-se filtrar os dados provenientes do modelo Eta e ajustá-los, de modo a minimizar os erros entre os resultados fornecidos pelo modelo Eta e as reanálises do NCEP. Assim, empregamos técnicas de processamento digital de sinais e imagens com o intuito de reduzir os erros das previsões climáticas do modelo Eta. Os filtros adaptativos nesta dissertação ajustarão as séries ao longo do tempo de previsão. Para treinar os filtros foram utilizadas técnicas de agrupamento de regiões, como por exemplo o algoritmo de clusterização k-means, de modo a selecionar séries climáticas que apresentem comportamentos semelhantes entre si. As variáveis climáticas estudadas são o vento meridional e a altura geopotencial na região coberta pelo modelo de previsão atmosférica Eta com resolução de 40 km, a um nível de pressão de 250 hPa. Por fim, os resultados obtidos mostram que o filtro com 4 coeficientes, adaptado pelo algoritmo RLS em conjunto com o critério de seleção de regiões por meio do algoritmo k-means apresenta o melhor desempenho ao reduzir o erro médio e a dispersão do erro, tanto para a variável vento meridional quanto para a variável altura geopotencial.

Proposta de um otimizador para rastreamento do ponto de máxima potência de um conjunto de painéis solares conectados em um sistema híbrido de energia.

Este trabalho apresenta o projeto e os algoritmos de controle, de um sistema de geração de energia híbrido. Este sistema é formado por conversores de potência conectados em Back-to-Back associados a um arranjo solar fotovoltaico, que por sua vez é conectado no lado CC dos conversores. Em relação ao sistema de geração fotovoltaico, a contribuição consiste no desenvolvimento de cinco algoritmos para determinar o ponto de máxima potência (MPP) do arranjo fotovoltaico. O primeiro algoritmo consiste em uma versão modificada do algoritmo de Perturbar e Observar (PeO); o segundo algoritmo proposto é baseado no método do gradiente (MG); e o terceiro é baseado na otimização do MG (MGO). Porém, são desenvolvidos algoritmos híbridos que combinam rede neural com o método PeO, e rede neural com o algoritmo MGO. O sistema foi desenvolvido e simulado utilizando o Matlab/Simulink, e os resultados de simulação são apresentados com objetivo da avaliar o comportamento do sistema e a resposta dos diferentes algoritmos. Esta resposta foi avaliada para condições transitórias e de regime permanente, considerando diferentes requisitos de consumo na carga, irradiância e temperatura.

Otimização global topográfica aplicada a problemas de otimização com restrições de igualdade e desigualdade

Os métodos de otimização que adotam condições de otimalidade de primeira e/ou segunda ordem são eficientes e normalmente esses métodos iterativos são desenvolvidos e analisados através da análise matemática do espaço euclidiano n-dimensional, o qual tem caráter local. Esses métodos levam a algoritmos iterativos que são usados para o cálculo de minimizadores globais de uma função não linear, principalmente não-convexas e multimodais, dependendo da posição dos pontos de partida. Método de Otimização Global Topográfico é um algoritmo de agrupamento, o qual é fundamentado nos conceitos elementares da teoria dos grafos, com a finalidade de gerar bons pontos de partida para os métodos de busca local, com base nos pontos distribuídos de modo uniforme no interior da região viável. Este trabalho tem como objetivo a aplicação do método de Otimização Global Topográfica junto com um método robusto e eficaz de direções viáveis por pontos-interiores a problemas de otimização que tem restrições de igualdade e/ou desigualdade lineares e/ou não lineares, que constituem conjuntos viáveis com interiores não vazios. Para cada um destes problemas, é representado também um hiper-retângulo compreendendo cada conjunto viável, onde os pontos amostrais são gerados.

Pontibacter akesuensis sp nov., isolated from a desert soil in China

A Gram-negative, non-motile, rod-shaped bacterium, designated strain AKS 1 T, was isolated from a desert soil sample collected from Alkesu, Xin.lang Province, China. A taxonomic study, including phylogenetic analysis based on 16S rRNA gene sequences and p

Método de extração de informações para monitoramento da ocupação das terras por grandes obras de infraestruturas a partir de imagens de satélite de alta resolução.

A tecnologia de sensoriamento remoto é uma das mais importantes fontes de informação para subsídios na identificação e no monitoramento de mudanças na cobertura da Terra. Objeto dessa tecnologia, a classificação supervisionada, por meio do algoritmo da máxima verossimilhança, tem sido um dos métodos mais utilizados para a extração de informações, principalmente em imagens de média resolução espacial. Utilizando parâmetros estatísticos, esse algoritmo pressupõe a ponderação das distâncias entre as médias dos níveis digitais das classes. Este trabalho objetivou a aplicação desse algoritmo em imagem de satélite de alta resolução. Para isso, foi necessário minimizar a intensidade de informações disponibilizadas por esses sensores, alterando a resolução espacial para 4 m e a radiométrica para 8 bit e, ainda, fazer uma filtragem pós-processamento. O presente trabalho, parte integrante de um projeto de monitoramento orbital de grandes obras de engenharia em infraestrutura, avaliou um método para a extração de informações para o monitoramento dessas obras, inseridas em meio rural ou urbano. A finalidade desse procedimento é subsidiar a análise da dinâmica de desenvolvimento dessas obras em relação a situações precedentes, assim como a possíveis intervenções no seu entorno. O projeto de monitoramento dessas obras utiliza imagens de satélites de vários sensores de alta resolução espacial, captadas em diferentes datas. No entanto, a aplicação do método apresentado neste trabalho exemplifica a utilização de imagem do satélite Ikonos 2 em uma única data. Para a imagem Ikonos 2, foi obtido um índice Kappa geral de 0,84 e apenas a classe caracterizada como Pastagem apresentou concordância relativamente mais baixa (0,71) em comparação a outras classes, mas ainda assim considerada uma boa classificação. Diante disso, a padronização proposta com a finalidade de minimizar as informações em imagens de alta resolução juntamente com o algoritmo da máxima verossimilhança e a posterior filtragem mostraram-se eficientes como suporte para a avaliação da ocupação das terras tomadas pelas obras (área de influência direta) e do seu entorno.

Resumos...

Análise proteômica de raízes de feijão (Phaseolus vulgaris) inoculadas com Rhizobium tropici. Teste para comprovar a eficiência do método de extração e determinação de ácido fítico em sementes de soja utilizado na Embrapa Soja. Auditoria de comunicação: avaliando os veículos de comunicação interna da Embrapa Soja. Utilização da técnica de espectrofotometria do infravermelho próximo (NIR) para análise discriminante dos ácidos graxos oléico e linoléico de genótipos de girassol. Análise da disponibilidade hídrica para a cultura da soja nas safras 2004/05 e 2009/10 em Londrina, PR . Calibração de psicrômetros para avaliações de potencial hídrico foliar. Avaliação de ácidos graxos da soja: grão inteiro, casca, cotilédones e hipocótilo. Variabilidade temporal da produtividade da soja após conversão do preparo convencional para o sistema plantio direto. COMUT na biblioteca da Embrapa Soja. EM DIA: Boletim interno compartilhando informações. Sistema Web para estimativas de perdas por seca na cultura da soja. Portais Web desenvolvidos no laboratório de Bioinformática da Embrapa Soja. Validação de um método para detecção e quantificação de soja cultivance® tolerante a herbicidas imidazolinonas por PCR . Índice de vegetação por diferença normalizada (NDVI) de cultivares de soja sob três níveis de disponibilidade hídrica no solo. Avaliação do fluxo de seiva em cultivares de soja em três níveis de disponibilidade hídrica no solo. A importância do controle de qualidade dos inoculantes. Comportamento exploratório de ninfas recém eclodidas de Edessa meditabunda (F.) (Heteroptera: Pentatomidae) sobre a superfície dos córions. Produção de brotos de soja da cultivar BRS 216. Teste de aceitabilidade de brotos de soja da cultivar BRS 216. Análise de lignina com diferentes massas de tegumento de soja utilizando método gravimétrico. Desenvolvimento e caracterização físico-química de biscoitos com farinha de soja orgânica de cultivares especiais para a alimentação humana. Análise sensorial de biscoitos com farinha de soja orgânica de cultivares especiais para a alimentação humana. Avaliação de genótipos de soja de diferentes grupos de maturação e resistência aos percevejos. Métodos químicos para extração de boro no solo. Abordagem computacional para a identificação de elementos cis-regulatórios no genoma da soja. Quebra de dormência em sementes de girassol silvestre utilizando ácido giberélico. Teor relativo de água em cultivares de soja sob três níveis de disponibilidade hídrica no solo. Soybean gene express: plataforma para análise de expressão diferencial em bibliotecas subtrativas de CDNA. Biologia e exigências térmicas do ácaro vermelho Tetranychus gigas. Características biológicas de Telenomus remus em diferentes hospedeiros após serem criados em de ovos de Anticarsia gemmatalis e Spodoptera frugiperda por uma geração. Enfoque sobre o plano de saúde dos empregados da Embrapa no contexto do pacote de benefícios sociais oferecidos pela empresa. Dinâmica populacional do ácaro verde Mononychellus planki em cultivares de soja. Envelhecimento, trabalho e tempo livre: elaborando projetos de vida. Teor de isoflavonas em vinte cultivares de soja semeadas em Londrina e Ponta Grossa. Utilização de Pseudomonas fluorescens no controle biológico de Macrophomina phaseolina. Algoritmo computacional para determinar o perfil mínimo de marcadores moleculares que discriminam um conjunto de cultivares. Qualidade física do solo em um sistema de integração lavoura-pecuária com diferentes pressões de pastejo. Diversidade de estirpes do gênero Burkholderia em solos do cerrado brasileiro baseado no sequenciamento do gene ribossomal 16S. Estudo da diversidade genética de isolados de Corynespora cassiicola (Berk. & M.A. Curtis) C.T. Wei.

Uso de algoritmos genéticos em problemas de localização capacitada para alocação de recursos no campo e na cidade.

Problemas de localização. Descrição do algoritmo genético construtivo.

Entendendo e interpretando os parâmetros utilizados por BLAST.

O método BLAST para determinação de similaridades entre sequências biológicas. Score e matrizes de substituição. Determinação de matrizes de substituição BLOSUM. Determinação de matrizes de substituição PAM. Resultados da teoria Estatística de comparação local de sequências. O Algoritmo usado por BLAST. NCBI-BLAST. Exemplo de busca.

Implementação Java do filtro de Marr e Hildreth para detecção de bordas.

O objetivo desta publicação é apresentar a implementação Java do algoritmo de Marr e Hildreth (Marr & Hildreth, 1980) para a detecção de bordas. O objetivo maior das implementações é a construção de uma biblioteca de processamento de imagens em Java, como software livre, sob a licença GPL (General Public License) conforme publicada pela Free Software Foundation.

Replicación Activa en NodeJS con 0MQ

Mi trabajo final de grado se centra en el aprendizaje, desarrollo y divulgación del entorno de programación NodeJS, un entorno orientado a eventos que está basado en el lenguaje de programación JavaScript en el lado del servidor. El enfoque de NodeJS es el desarrollo de aplicaciones de red altamente escalables. La escalabilidad se proporciona por la eficiencia obtenida a lo largo de los años en la optimización de código en los motores de JavaScript por la delegación asíncrona a tareas propias del sistema operativo. Aprovechando estas cualidades, desarrollo la implementación de un algoritmo basado en el modelo de replicación activa consistente en mantener copias de objetos de datos en distintos almacenes de datos. Con este modelo se constituye un sistema distribuido tolerante a fallos y de alta disponibilidad. Para los protocolos de comunicación se utilizan de los socket 0MQ y se desarrollan algunos ejemplos del uso de cada tipo de ellos.

Planning humanitarian projects with educational focus in Guinea rural areas

Dissertação apresentada à Universidade Fernando Pessoa como parte dos requisitos para obtenção do grau de Mestre em Acção Humanitária, Cooperação e Desenvolvimento

A Neural Theory of Attentive Visual Search: Interactions of Boundary, Surface, Spatial, and Object Representations

Visual search data are given a unified quantitative explanation by a model of how spatial maps in the parietal cortex and object recognition categories in the inferotemporal cortex deploy attentional resources as they reciprocally interact with visual representations in the prestriate cortex. The model visual representations arc organized into multiple boundary and surface representations. Visual search in the model is initiated by organizing multiple items that lie within a given boundary or surface representation into a candidate search grouping. These items arc compared with object recognition categories to test for matches or mismatches. Mismatches can trigger deeper searches and recursive selection of new groupings until a target object io identified. This search model is algorithmically specified to quantitatively simulate search data using a single set of parameters, as well as to qualitatively explain a still larger data base, including data of Aks and Enns (1992), Bravo and Blake (1990), Chellazzi, Miller, Duncan, and Desimone (1993), Egeth, Viri, and Garbart (1984), Cohen and Ivry (1991), Enno and Rensink (1990), He and Nakayarna (1992), Humphreys, Quinlan, and Riddoch (1989), Mordkoff, Yantis, and Egeth (1990), Nakayama and Silverman (1986), Treisman and Gelade (1980), Treisman and Sato (1990), Wolfe, Cave, and Franzel (1989), and Wolfe and Friedman-Hill (1992). The model hereby provides an alternative to recent variations on the Feature Integration and Guided Search models, and grounds the analysis of visual search in neural models of preattentive vision, attentive object learning and categorization, and attentive spatial localization and orientation.

Inferencia bayesiana sobre los parámetros de dispersión genéticos y ambientales en modelos animales con efectos maternos

Los modelos 'modelos animales con efectos maternos' (MAM) son modelos lineales mixtos que se utilizan para ajustar registros de caracteres bajo la influencia de efectos maternos. Uno de los desafíos más importantes en el marco de los MAM es la estimación de los parámetros de dispersión o 'componentes de (co) varianza' (CVC). En esta tesis se introducen desde una perspectiva bayesiana contribuciones teóricas y metodológicas con relación a la estimación de CVC para MAM sujetos a estructuras de covarianza novedosas. En primer lugar, se describe una implementación del análisis bayesiano jerárquico vía el algoritmo del muestreo de Gibbs. Luego, se considera una especificación conjugada diferente para la distribución a priori de la matriz de covarianza genética, basada en la distribución Wishart invertida generalizada, y se presenta una estrategia para determinar los correspondientes hiperparámetros. Esta estrategia fue comparada contra otras especificaciones a priori mediante un estudio de simulación estocástica, y produjo estimaciones precisas de los parámetros genéticos, con menores errores estándares y mejor tasa de convergencia. En segundo lugar, se presenta una formulación alternativa del MAM que incluye un parámetro de correlación ambiental entre pares de observaciones madre-progenie, y se desarrolla un procedimiento de estimación basado en un algoritmo de muestreo por grilla. El procedimiento fue programado y ejecutado exitosamente, y se obtuvo la primera estimación del parámetro de correlación con datos de campo para peso al destete en bovinos de carne. Por último, se considera el problema de la estimación de CVC en una población multirracial, donde en general es necesario especificar una estructura de covarianza heterogénea para los valores de cría. En particular, se demuestra que el modelo basado en la descomposición de la matriz de covarianza genética es equivalente al que deriva de la teoría genética cuantitativa. Además, se extiende el modelo para incluir efectos maternos y se describe la implementación de un análisis bayesiano jerárquico con el objetivo de estimar los CVC. El procedimiento fue implementado con éxito en datos experimentales de peso al destete y se obtuvieron por primera vez estimaciones para el conjunto completo de CVC.

Inferencia bayesiana sobre los parámetros de dispersión genéticos y ambientales en modelos animales con efectos maternos

Los modelos 'modelos animales con efectos maternos' (MAM)son modelos lineales mixtos que se utilizan para ajustar registros de caracteres bajo la influencia de efectos maternos. Uno de los desafíos más importantes en el marco de los MAM es la estimación de los parámetros de dispersión o 'componentes de (co)varianza' (CVC). En esta tesis se introducen desde una perspectiva bayesiana contribuciones teóricas y metodológicas con relación a la estimación de CVC para MAM sujetos a estructuras de covarianza novedosas. En primer lugar, se describe una implementación del análisis bayesiano jerárquico vía el algoritmo del muestreo de Gibbs. Luego, se considera una especificación conjugada diferente para la distribución a priori de la matriz de covarianza genética, basada en la distribución Wishart invertida generalizada, y se presenta una estrategia para determinar los correspondientes hiperparámetros. Esta estrategia fue comparada contra otras especificaciones a priori mediante un estudio de simulación estocástica, y produjo estimaciones precisas de los parámetros genéticos, con menores errores estándares y mejor tasa de convergencia. En segundo lugar, se presenta una formulación alternativa del MAM que incluye un parámetro de correlación ambiental entre pares de observaciones madre-progenie, y se desarrolla un procedimiento de estimación basado en un algoritmo de muestreo por grilla. El procedimiento fue programado y ejecutado exitosamente, y se obtuvo la primera estimación del parámetro de correlación con datos de campo para peso al destete en bovinos de carne. Por último, se considera el problema de la estimación de CVC en una población multirracial, donde en general es necesario especificar una estructura de covarianza heterogénea para los valores de cría. En particular, se demuestra que el modelo basado en la descomposición de la matriz de covarianza genética es equivalente al que deriva de la teoría genética cuantitativa. Además, se extiende el modelo para incluir efectos maternos y se describe la implementación de un análisis bayesiano jerárquico con el objetivo de estimar los CVC. El procedimiento fue implementado con éxito en datos experimentales de peso al destete y se obtuvieron por primera vez estimaciones para el conjunto completo de CVC.

Una aproximación operativa al diagnóstico y la evaluación de la comprensión del conocimiento matemático

La comprensión del conocimiento matemático constituye un objeto de investigación de interés creciente en Educación Matemática. No obstante, su elevada complejidad hace que los avances más recientes aún resulten insuficientes y reclama la necesidad de ir adoptando enfoques más operativos y menos preocupados por el estudio directo de sus aspectos internos. En tal sentido, se presentan aquí las bases de una aproximación centrada en los efectos observables de la comprensión, que utiliza el análisis de comportamientos y respuestas adaptadas a situaciones expresamente planificadas derivadas del análisis fenómeno-epistemológico del conocimiento matemático. La operatividad de la propuesta se ilustra con el estudio realizado sobre el algoritmo estándar escrito para la multiplicación de números naturales.