Características de carcaça e composição corporal de touros jovens da raça Nelore terminados em diferentes sistemas

O objetivo do trabalho foi avaliar comparativamente as características de carcaça e a composição corporal de machos jovens da raça Nelore não-castrados, filhos de touros com diferencial positivo (Linhagem Seleção) ou nulo (Linhagem Controle) para ganho de peso aos 378 dias de idade. Utilizaram-se informações de 92 zebuínos Nelore, com peso de abate médio de 456,00 kg, sendo 51 animais pertencentes à Linhagem Seleção e 41 animais da Linhagem Controle, foram criados em pastagens cultivadas até os 18 meses, quando foram alocados nos dois sistemas de terminação, de forma a compor grupos homogêneos quanto ao peso e filiação. Os animais de confinamento receberam, em baias individuais, ração para possibilitar ganhos de 1,0 kg/cab/dia. Antes do abate, os animais foram submetidos a jejum e pesados, quando se obteve o peso de abate. Após o armazenamento das carcaças em câmara fria, obteve-se a seção da 9ª-10ª-11ª costelas. Não houve efeito significativo de linhagem para nenhuma das características analisadas, exceto para a porcentagem de ossos, sendo que os animais da Linhagem Seleção superaram os animais da Linhagem Controle. O regime de terminação apresentou efeito significativo para a quase totalidade das características estudadas, com exceção para as características de composição corporal. Não houve efeito significativo de interação entre linhagem e terminação. As classes de idade apresentaram efeito significativo para as características peso de abate, peso de carcaça quente, peso da gordura renal-pélvica-ingüinal, porcentagem de músculo, gordura e osso.

Otimização em comitês de classificadores: uma abordagem baseada em filtro para seleção de subconjuntos de atributos

Traditional applications of feature selection in areas such as data mining, machine learning and pattern recognition aim to improve the accuracy and to reduce the computational cost of the model. It is done through the removal of redundant, irrelevant or noisy data, finding a representative subset of data that reduces its dimensionality without loss of performance. With the development of research in ensemble of classifiers and the verification that this type of model has better performance than the individual models, if the base classifiers are diverse, comes a new field of application to the research of feature selection. In this new field, it is desired to find diverse subsets of features for the construction of base classifiers for the ensemble systems. This work proposes an approach that maximizes the diversity of the ensembles by selecting subsets of features using a model independent of the learning algorithm and with low computational cost. This is done using bio-inspired metaheuristics with evaluation filter-based criteria

MoSAC: um módulo para seleção de configurações arquiteturais baseado em critérios de QoS no contexto de sistema distribuídos autoadaptativos

The process for choosing the best components to build systems has become increasingly complex. It becomes more critical if it was need to consider many combinations of components in the context of an architectural configuration. These circumstances occur, mainly, when we have to deal with systems involving critical requirements, such as the timing constraints in distributed multimedia systems, the network bandwidth in mobile applications or even the reliability in real-time systems. This work proposes a process of dynamic selection of architectural configurations based on non-functional requirements criteria of the system, which can be used during a dynamic adaptation. This proposal uses the MAUT theory (Multi-Attribute Utility Theory) for decision making from a finite set of possibilities, which involve multiple criteria to be analyzed. Additionally, it was proposed a metamodel which can be used to describe the application s requirements in terms of the non-functional requirements criteria and their expected values, to express them in order to make the selection of the desired configuration. As a proof of concept, it was implemented a module that performs the dynamic choice of configurations, the MoSAC. This module was implemented using a component-based development approach (CBD), performing a selection of architectural configurations based on the proposed selection process involving multiple criteria. This work also presents a case study where an application was developed in the context of Digital TV to evaluate the time spent on the module to return a valid configuration to be used in a middleware with autoadaptative features, the middleware AdaptTV

Seleção de atributos em comitês de classificadores utilizando algoritmos genéticos

Classifier ensembles are systems composed of a set of individual classifiers and a combination module, which is responsible for providing the final output of the system. In the design of these systems, diversity is considered as one of the main aspects to be taken into account since there is no gain in combining identical classification methods. The ideal situation is a set of individual classifiers with uncorrelated errors. In other words, the individual classifiers should be diverse among themselves. One way of increasing diversity is to provide different datasets (patterns and/or attributes) for the individual classifiers. The diversity is increased because the individual classifiers will perform the same task (classification of the same input patterns) but they will be built using different subsets of patterns and/or attributes. The majority of the papers using feature selection for ensembles address the homogenous structures of ensemble, i.e., ensembles composed only of the same type of classifiers. In this investigation, two approaches of genetic algorithms (single and multi-objective) will be used to guide the distribution of the features among the classifiers in the context of homogenous and heterogeneous ensembles. The experiments will be divided into two phases that use a filter approach of feature selection guided by genetic algorithm

Uma ferramenta de análise automatizada de técnicas de seleção de testes de regressão baseada em mineração de repositórios de software

The main goal of Regression Test (RT) is to reuse the test suite of the latest version of a software in its current version, in order to maximize the value of the tests already developed and ensure that old features continue working after the new changes. Even with reuse, it is common that not all tests need to be executed again. Because of that, it is encouraged to use Regression Tests Selection (RTS) techniques, which aims to select from all tests, only those that reveal faults, this reduces costs and makes this an interesting practice for the testing teams. Several recent research works evaluate the quality of the selections performed by RTS techniques, identifying which one presents the best results, measured by metrics such as inclusion and precision. The RTS techniques should seek in the System Under Test (SUT) for tests that reveal faults. However, because this is a problem without a viable solution, they alternatively seek for tests that reveal changes, where faults may occur. Nevertheless, these changes may modify the execution flow of the algorithm itself, leading some tests no longer exercise the same stretch. In this context, this dissertation investigates whether changes performed in a SUT would affect the quality of the selection of tests performed by an RTS, if so, which features the changes present which cause errors, leading the RTS to include or exclude tests wrongly. For this purpose, a tool was developed using the Java language to automate the measurement of inclusion and precision averages achieved by a regression test selection technique for a particular feature of change. In order to validate this tool, an empirical study was conducted to evaluate the RTS technique Pythia, based on textual differencing, on a large web information system, analyzing the feature of types of tasks performed to evolve the SUT

Locais de implante de microchips de identificação eletrônica de leitões: seleção e validação por análise de imagem

Nas últimas décadas, a produção de suínos, pressionada por uma crescente demanda por alimentos, tem-se caracterizado pela maior concentração de animais em grandes unidades de produção, dificultando o registro dos dados individuais. Os sistemas automáticos de identificação eletrônica podem auxiliar a detecção de doenças, a avaliação de respostas fisiológicas, o controle de ingestão de alimentos, a atividade física e ainda o impacto ambiental causado pelo sistema de produção, promovendo melhor controle da propriedade. Transponders injetáveis, brincos eletrônicos e o monitoramento por meio da análise de imagem estão sendo utilizados no processo de identificação. O objetivo desta pesquisa foi avaliar os diferentes locais de implante subcutâneo de microchips em leitões, verificando-se possíveis infecções e/ou rejeições, migrações dos microchips em relação ao local de implante e sua validação em relação à análise de imagem.

Tipos de miosinas de linhagens de frangos de corte criados em sistemas de confinamento e semiconfinamento

O objetivo neste trabalho foi avaliar o peso vivo, o peso de pernas, os aspectos morfológicos das fibras musculares do músculo flexor longo do hálux e o perfil eletroforético das miosinas de cadeia pesada de quatro linhagens de frangos de corte criados nos sistemas de confinamento e semiconfinamento. Foram utilizados 1.440 pintos distribuídos em delineamento inteiramente casualisado em esquema fatorial 4 × 2, composto de quatro linhagens (Ross 305, Máster Gris, Label Rouge e Vermelhão Pesado) e dois sistemas de criação (confinamento e semiconfinamento), cada combinação avaliada com quatro repetições. Aos 28 e 84 dias de idade, foram abatidas quatro aves por tratamento, totalizando 64 aves. A eletroforese identificou a presença das três isoformas de miosinas, tipo MyHC-I, MyHC-IIa e MyHC-IIb, no músculo flexor longo do hálux dos frangos de corte. Com aumento da idade, a isoforma de miosina MyHC-II aumenta, enquanto a MyHC-I diminui. Somente aos 84 dias de idade, a expressão das isoformas de miosina do tipo MyHC-II foram influenciadas pela linhagem, confirmando o reflexo da seleção na linhagem Ross no músculo mais glicolítico.A linhagem Ross apresenta maior peso vivo, peso de perna, peso e área do músculo flexor longo do hálux em comparação às linhagens tipo caipira.

Análise de distúrbios de tensão em sistemas de distribuição de energia elétrica baseada em sistemas imunológicos artificiais

Pós-graduação em Engenharia Elétrica - FEIS

Valor econômico e impacto da seleção para precocidade reprodutiva de fêmeas na raça Nelore

Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)

Diretrizes para implantação coletiva e semipresencial de sistemas certificáveis de gestão

Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)

Seleção de surfactantes e fotoprotetores para a formulação de Beauveria bassiana visando o controle de Dactylopius opuntiae em palma forrageira

Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq)

Seleção de isolados de fungos entomopatogênicos para o controle de Plutella xylostella (Lepidoptera: plutellidae) e sua ação em inimigos naturais da praga

Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo (FAPESP)

Seleção de fornecedores e gestão logística nas importações da China: uma abordagem de processos e custos para pequenas e médias empresas

Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)

Uma Contribuição aos Sistemas de Monitoramento de Integridade Estrutural Baseados na Impedância Eletromecânica

Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq)

Kappa-PSO-ARTMAP Fuzzy: uma metodologia para detecção de intrusos baseado em seleção de atributos e otimização de parâmetros numa rede neural ARTMAP Fuzzy

Pós-graduação em Engenharia Elétrica - FEIS