1000 resultados para Estimação de custo
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Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq)
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Pós-graduação em Agronomia (Energia na Agricultura) - FCA
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Pós-graduação em Agronomia (Energia na Agricultura) - FCA
Avaliação energética e custo de produção da cana–de açúcar (Saccharum) do preparo de solo ao 5ºcorte
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Pós-graduação em Agronomia (Energia na Agricultura) - FCA
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Pós-graduação em Agronomia (Energia na Agricultura) - FCA
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Pós-graduação em Agronomia (Energia na Agricultura) - FCA
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Pós-graduação em Agronomia (Energia na Agricultura) - FCA
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Pós-graduação em Genética e Melhoramento Animal - FCAV
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Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)
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Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo (FAPESP)
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Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo (FAPESP)
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O estudo foi realizado em 2 (duas) escolas do campo do município de Bujaru pertencente à microrregião de Castanhal na mesorregião do Nordeste Paraense. Seu objetivo foi identificar e analisar as condições de funcionamento de escolas do campo, visando propor indicadores de custo-aluno-qualidade para esse tipo de escola. A seleção das escolas se orientou pelos seguintes critérios: distância da sede do município; quanto ao tamanho; classificação em unidocente ou pluridocentes; número de professores, número de alunos; níveis de ensino oferecidos e da região em que as mesmas estão inseridas. Para a obtenção das informações foram realizadas entrevistas com: diretores; professores; pais/representantes da comunidade; e alunos. Além das entrevistas, foram utilizados formulários e observação em lócus. Os eixos de análise tomaram como questões norteadoras: as condições de funcionamento das e os seus principais problemas e necessidades e o que dizem os sujeitos que trabalham e estudam nas/as escolas do campo sobre os indicadores necessários para uma educação do campo de qualidade? Após análise dos dados, concluímos que os problemas enfrentados por professores, alunos, pais e gestores que atuam nas escolas do campo estão relacionados principalmente: a atuação em classes multisseriadas; falta de mobiliário, equipamento e materiais didáticos; falta de transporte escolar; condições precárias de infra-estrutura e falta de pessoal docente. Quanto à questão dos indicadores de qualidade, os sujeitos apontaram os seguintes fatores como fundamentais para melhorar a qualidade do ensino nessas escolas: infra-estrutura adequada, (com mobiliários, bibliotecas, laboratórios, equipamentos e material didático); contração de pessoal (professores, serventes, merendeiras, vigias e secretária); qualificação e valorização do professor; transporte e merenda escolar. O trabalho apresenta um leque de questões que podem explicitar e compor as possíveis dimensões e indicadores de qualidade, mas que não são generalizáveis para um conjunto maior de escolas. Evidentemente, que há regularidades, similitudes e aspectos que são comuns e que devem ser considerados para escolas localizadas no campo. De modo geral verificou-se que a definição de um custo-aluno-qualidade na educação, sobretudo, na educação do campo, continua a ser um desafio, especialmente porque tal discussão traz à tona a complexidade, as tensões e as contradições do fenômeno educativo em um país marcado pela desigualdade.
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As indústrias têm buscado constantemente reduzir gastos operacionais, visando o aumento do lucro e da competitividade. Para alcançar essa meta, são necessários, dentre outros fatores, o projeto e a implantação de novas ferramentas que permitam o acesso às informações relevantes do processo de forma precisa, eficiente e barata. Os sensores virtuais têm sido aplicados cada vez mais nas indústrias. Por ser flexível, ele pode ser adaptado a qualquer tipo de medição, promovendo uma redução de custos operacionais sem comprometer, e em alguns casos até melhorar, a qualidade da informação gerada. Como estão totalmente baseados em software, não estão sujeitos a danos físicos como os sensores reais, além de permitirem uma melhor adaptação a ambientes hostis e de difícil acesso. A razão do sucesso destes tipos de sensores é a utilização de técnicas de inteligência computacional, as quais têm sido usadas na modelagem de vários processos não lineares altamente complexos. Este trabalho tem como objetivo estimar a qualidade da alumina fluoretada proveniente de uma Planta de Tratamento de Gases (PTG), a qual é resultado da adsorção de gases poluentes em alumina virgem, via sensor virtual. O modelo que emula o comportamento de um sensor de qualidade de alumina foi criado através da técnica de inteligência computacional conhecida como Rede Neural Artificial. As motivações deste trabalho consistem em: realizar simulações virtuais, sem comprometer o funcionamento da PTG; tomar decisões mais precisas e não baseada somente na experiência do operador; diagnosticar potenciais problemas, antes que esses interfiram na qualidade da alumina fluoretada; manter o funcionamento do forno de redução de alumínio dentro da normalidade, pois a produção de alumina de baixa qualidade afeta a reação de quebra da molécula que contém este metal. Os benefícios que este projeto trará consistem em: aumentar a eficiência da PTG, produzindo alumina fluoretada de alta qualidade e emitindo menos gases poluentes na atmosfera, além de aumentar o tempo de vida útil do forno de redução.
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Pós-graduação em Agronomia (Horticultura) - FCA
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Este trabalho apresenta uma nova metodologia para estimar a contribuição harmônica de múltiplas cargas geradoras de harmônicos na distorção de tensão de um sistema elétrico. Essa metodologia cria modelos estatísticos que descrevem o comportamento da tensão harmônica de um sistema elétrico qualquer em função da corrente harmônica das cargas presentes nele, de tal forma, que seja possível avaliar o impacto das cargas geradoras de harmônicos nos níveis de distorção harmônica de tensão do sistema elétrico em análise. A criação desses modelos é realizada com base no método estatístico chamado de regressão polinomial local de kernel, que é um método de regressão não paramétrica, cuja característica principal é criar modelos não condicionados a uma família específica de curvas de regressão, ou seja, os dados são os únicos responsáveis pelo formato do modelo. Uma vez criado o modelo, estima-se a tensão harmônica que as cargas provocaram no período em análise e, por fim, avalia-se seu valor em relação à medida.