Dose inseminante utilizada na fertilização artificial de ovócito de piracanjuba (Brycon orbignyanus)

A piracanjuba (Brycon orbignyanus Valenciennes, 1849) é uma espécie de peixe migratória, ameaçada de extinção. O objetivo do presente estudo foi determinar a dose inseminante na fertilização artificial de ovócitos de piracanjuba. Para isso, utilizou-se delineamento em blocos casualizados, com quatro tratamentos e três repetições. Três casais de piracanjuba, selecionados dos tanques de reprodutores da Estação Ambiental de Itutinga (EAI - CEMIG), no período de piracema 2006/2007, receberam aplicação de hormônio extrato bruto de hipófise de carpa (EBHC) para obtenção dos gametas. Adotaram-se quatro tratamentos diferentes para a fertilização de 0,1 grama de ovócitos: 10µL, 20µL, 30µL e 40µL de sêmen. As amostras foram ativadas com 5 mL de água do próprio tanque e, em seguida, levadas para incubadoras, dotadas de renovação constante de água, à temperatura de 28ºC. Após 8 e 16 horas, analisaram-se as taxas de fertilização (ovos viáveis) e de eclosão dos ovos, respectivamente. Os resultados obtidos foram comparados pelo teste de Tukey a 5%. As relações sêmen-ovócitos testadas não alteraram as taxas de fertilização e eclosão (P>0,05). O número de espermatozoides-ovócitos, variando de 10,4 x10(5) a 41,6 x10(5), foi eficiente para obtenção de boas taxas de fertilidade.

Crescimento de dois cultivares de soja submetidos a aplicações de herbicidas e fungicidas

Existem relatos de que a aplicação de fungicidas do grupo das estrobilurinas na cultura da soja tem trazido aumento de produtividade mesmo em locais sem incidência de doenças, indicando que as alterações de ordem fisiológica devem ser quantificadas. Este estudo foi desenvolvido com o objetivo de avaliar o crescimento de dois cultivares de soja (MG/BR46 Conquista e BRS Valiosa RR) submetidos a aplicações de herbicidas e fungicidas (estrobilurinas e/ou triazóis). Dois experimentos foram desenvolvidos em campo com esquema de tratamentos em parcelas subdivididas no tempo (5 x 12), em que nas parcelas foram alocadas cinco combinações de herbicidas (glyphosate a 720 g ha-1 ou sethoxydim (230 g ha-1) + bentazon + chlorimuron-ethyl (480 + 11,25 g ha-1)) e fungicidas (pyraclostrobin a 75 g ha-1, epoxiconazole a 50 g ha-1 ou pyraclostrobin + epoxiconazole (66,5 + 25 g ha-1)); e como subparcelas foram consideradas as datas de avaliação entre 30 e 120 dias após semeadura. A aplicação de herbicidas não alterou o crescimento dos cultivares de soja. A aplicação de fungicidas do grupo das estrobilurinas associado a triazóis promoveu maior acúmulo de massa de matéria seca e área foliar. Ainda a aplicação desses fungicidas em R2 (pleno florescimento) e R5.1 (enchimento de grãos) resultou em maiores valores de taxas de crescimentos absoluto e relativo, assimilatória líquida e de crescimento da cultura em período próximo ao final do ciclo da cultura, diferenciando, inclusive, dos tratamentos com aplicação somente de triazóis.

Estudo da não linearidade dos modelos de Oswin e Halsey aplicados na construção de isotermas

Os modelos de regressão Oswin e Halsey são utilizados na engenharia de alimentos na estimação de curvas de isotermas de adsorção, úteis em diversas aplicações. No entanto, por serem não lineares, podem-se questionar a validade de previsão do comportamento assintótico, ou equivalentemente, a extensão do comportamento linear. Mediante o exposto, o objetivo deste trabalho foi estudar esses modelos na construção de isotermas com a realização de um estudo via simulação Monte Carlo, no qual foram gerados valores aleatórios de níveis de atividades de água (a w) como variável independente para os referidos modelos. Com enfoque na obtenção dos resultados das propriedades de não linearidade, concluiu-se, por meio da medida de curvatura intrínseca, que ambos os modelos, quando utilizados com altos valores de a w, comportaram-se de forma similar, obtendo-se resultados promissores em relação à complexidade de convergência. Os resultados da curvatura extrínseca evidenciaram que em todas as faixas de a w avaliadas os modelos carecem de uma parametrização que possa garantir um comportamento mais próximo ao linear.

Anotação, numa perspectiva de Direito Penal e de Criminologia, de alguns dos aspectos do Acórdão do Supremo Tribunal de Justiça (português), de 28 de Setembro de 2011 - os problemas do direito ao silêncio e do dever em o arguido se sujeitar a aplicações de prova no processo penal

Resumo: 1 – Sumário do Acórdão do Supremo Tribunal de Justiça, de 28 de Setembro de 2011; 2 – Texto completo do Acórdão do Supremo Tribunal de Justiça, de 28 de Setembro de 2011, Juiz Conselheiro Raul BORGES (Relator), Juiz Conselheiro Armindo MONTEIRO cfr. http://www.dgsi.pt , 20 de Janeiro de 2012; 3 – Anotação; 3.1 – Introdução à anotação; 3.2 – Algumas das referências, por parte do Acórdão do Supremo Tribunal de Justiça, de 28 de Setembro de 2011, aos problemas do direito ao silêncio e do dever em o arguido se sujeitar a aplicações de prova no processo penal; 3.3 – «Teoria geral» dos problemas do direito ao silêncio em contraste com o dever de sujeição do arguido a diligências de prova no contexto do direito processual penal lusitano; 4 - Conclusão. § Abstract: 1 - Summary of the Judgement of the Supreme Court of Justice of 28 September 2011 2 - Full text of the Judgement of the Supreme Court of Justice of 28 September 2011, Councillor Judge Raul Borges (Reporter), Councillor Judge Armindo Monteiro cf. . http://www.dgsi.pt, January 20, 2012, 3 - Note: 3.1 - Introduction to the annotation; 3.2 - Some of the references, by the Judgement of the Supreme Court of Justice of 28 September 2011, the problems the right to silence and the duty in the defendant be subject to applications of proof in criminal proceedings; 3.3 - "general Theory" of the problems the right to silence in contrast to the duty of subjection of the accused to proof steps in the right context criminal procedure Lusitanian 4 - Conclusion. P.S.: este é o "abstract" tal qual como surge no artigo.

Engenharia Reversa de Sistemas Interactivos Desenvolvidos em Java2/Swing

A manutençâo e evolução de sistemas interactivos, mantendo um elevado n´ıvel de usabilidade, dá origem a problemas importantes que afectam a eficiência e eficácia dos sistemas. Pelas suas caracteristicas este tipo de sistema é bastante vulnerável aquando da execução de alterações. As metodologias e técnicas actuais n˜ao abordam de forma satisfatória estes processos. Neste trabalho pretende-se combinar a programação funcional com programação estratégica, code slicing e modelos com semântica formal na tentativa de fortalecer a tese de que a aplicação destas metodologias e tecnologias no processo de engenharia reversa de sistemas interactivos permite melhorar significativamente o grau de flexibilidade e suporte à manutenção e evolução do sistema.

Automatic modeling of pectus excavatum corrective prosthesis using artificial neural networks

Pectus excavatum is the most common deformity of the thorax. Pre-operative diagnosis usually includes Computed Tomography (CT) to successfully employ a thoracic prosthesis for anterior chest wall remodeling. Aiming at the elimination of radiation exposure, this paper presents a novel methodology for the replacement of CT by a 3D laser scanner (radiation-free) for prosthesis modeling. The complete elimination of CT is based on an accurate determination of ribs position and prosthesis placement region through skin surface points. The developed solution resorts to a normalized and combined outcome of an artificial neural network (ANN) set. Each ANN model was trained with data vectors from 165 male patients and using soft tissue thicknesses (STT) comprising information from the skin and rib cage (automatically determined by image processing algorithms). Tests revealed that ribs position for prosthesis placement and modeling can be estimated with an average error of 5.0 ± 3.6 mm. One also showed that the ANN performance can be improved by introducing a manually determined initial STT value in the ANN normalization procedure (average error of 2.82 ± 0.76 mm). Such error range is well below current prosthesis manual modeling (approximately 11 mm), which can provide a valuable and radiation-free procedure for prosthesis personalization.

Automatic modeling of pectus excavatum corrective prosthesis using artificial neural networks

Pectus excavatum is the most common deformity of the thorax. Pre-operative diagnosis usually includes Computed Tomography (CT) to successfully employ a thoracic prosthesis for anterior chest wall remodeling. Aiming at the elimination of radiation exposure, this paper presents a novel methodology for the replacement of CT by a 3D laser scanner (radiation-free) for prosthesis modeling. The complete elimination of CT is based on an accurate determination of ribs position and prosthesis placement region through skin surface points. The developed solution resorts to a normalized and combined outcome of an artificial neural network (ANN) set. Each ANN model was trained with data vectors from 165 male patients and using soft tissue thicknesses (STT) comprising information from the skin and rib cage (automatically determined by image processing algorithms). Tests revealed that ribs position for prosthesis placement and modeling can be estimated with an average error of 5.0 ± 3.6 mm. One also showed that the ANN performance can be improved by introducing a manually determined initial STT value in the ANN normalization procedure (average error of 2.82 ± 0.76 mm). Such error range is well below current prosthesis manual modeling (approximately 11 mm), which can provide a valuable and radiation-free procedure for prosthesis personalization.

Artificial neural networks for automatic modelling of the pectus excavatum corrective prosthesis

Pectus excavatum is the most common deformity of the thorax and usually comprises Computed Tomography (CT) examination for pre-operative diagnosis. Aiming at the elimination of the high amounts of CT radiation exposure, this work presents a new methodology for the replacement of CT by a laser scanner (radiation-free) in the treatment of pectus excavatum using personally modeled prosthesis. The complete elimination of CT involves the determination of ribs external outline, at the maximum sternum depression point for prosthesis placement, based on chest wall skin surface information, acquired by a laser scanner. The developed solution resorts to artificial neural networks trained with data vectors from 165 patients. Scaled Conjugate Gradient, Levenberg-Marquardt, Resilient Back propagation and One Step Secant gradient learning algorithms were used. The training procedure was performed using the soft tissue thicknesses, determined using image processing techniques that automatically segment the skin and rib cage. The developed solution was then used to determine the ribs outline in data from 20 patient scanners. Tests revealed that ribs position can be estimated with an average error of about 6.82±5.7 mm for the left and right side of the patient. Such an error range is well below current prosthesis manual modeling (11.7±4.01 mm) even without CT imagiology, indicating a considerable step forward towards CT replacement by a 3D scanner for prosthesis personalization.

Comparative analysis between statistical and artificial intelligence models in business failure prediction

A growing number of predicting corporate failure models has emerged since 60s. Economic and social consequences of business failure can be dramatic, thus it is not surprise that the issue has been of growing interest in academic research as well as in business context. The main purpose of this study is to compare the predictive ability of five developed models based on three statistical techniques (Discriminant Analysis, Logit and Probit) and two models based on Artificial Intelligence (Neural Networks and Rough Sets). The five models were employed to a dataset of 420 non-bankrupt firms and 125 bankrupt firms belonging to the textile and clothing industry, over the period 2003–09. Results show that all the models performed well, with an overall correct classification level higher than 90%, and a type II error always less than 2%. The type I error increases as we move away from the year prior to failure. Our models contribute to the discussion of corporate financial distress causes. Moreover it can be used to assist decisions of creditors, investors and auditors. Additionally, this research can be of great contribution to devisers of national economic policies that aim to reduce industrial unemployment.

Uma Metodologia para o Desenvolvimento de Aplicações Lúdico-Educativas

Após uma contextualização dos jogos para crianças, enquanto ferramenta lúdico-educativa, este artigo apresenta uma abordagem para o desenvolvimento de jogos educativos utilizando redes de Petri coloridas (colored petri nets - CPN) conectadas a um servidor de aplicações 3D. No final do artigo é feita uma análise dos resultados obtidos, evidenciando a interatividade entre o utilizador e os conteúdos do jogo.

Comparative Analysis between Statistical and Artificial Intelligence Models in Business Failure Prediction

A growing number of predicting corporate failure models has emerged since 60s. Economic and social consequences of business failure can be dramatic, thus it is not surprise that the issue has been of growing interest in academic research as well as in business context. The main purpose of this study is to compare the predictive ability of five developed models based on three statistical techniques (Discriminant Analysis, Logit and Probit) and two models based on Artificial Intelligence (Neural Networks and Rough Sets). The five models were employed to a dataset of 420 non-bankrupt firms and 125 bankrupt firms belonging to the textile and clothing industry, over the period 2003–09. Results show that all the models performed well, with an overall correct classification level higher than 90%, and a type II error always less than 2%. The type I error increases as we move away from the year prior to failure. Our models contribute to the discussion of corporate financial distress causes. Moreover it can be used to assist decisions of creditors, investors and auditors. Additionally, this research can be of great contribution to devisers of national economic policies that aim to reduce industrial unemployment.