1000 resultados para Microscopia electrònica


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Dissertação apresentada na Faculdade de Ciências e Tecnologia da Universidade Nova de Lisboa para obtenção do Grau de Mestre em Engenharia Física

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Dissertação apresentada na Faculdade de Ciências e Tecnologia da Universidade Nova de Lisboa para obtenção do grau de Mestre em Conservação e Restauro

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Dissertação apresentada na Faculdade de Ciências e Tecnologia da Universidade Nova de Lisboa para a obtenção do grau de Mestre em Engenharia Electrotécnica e de Computadores

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Dissertação apresentada no Departamento de Física na Faculdade de Ciências e Tecnologia da Universidade Nova de Lisboa para obtenção do grau de Mestre em Engenharia Biomédica

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No período de agosto de 1987 a setembro de 1988, 193 amostras de fezes de crianças, com e sem sintomatologia diarréica aguda, foram submetidas às provas diagnósticas do ensaio imunoenzimático (EIE), eletroforese em gel de poliacrilamida (EGPA) e microscopia eletrônica (ME) para a detecção de vírus. A positividade para Rotavírus, Adenovírus, Astrovírus, Calicivírus e "Small Round Virus Particles" (SRVP) foi encontrada nas 97 crianças com diarréia aguda em 11,3%, 3,1%, 2,1%, l,0%e4,l%, respectivamente. Das 96 crianças sem diarréia, 4,2% foram positivas para Rotavírus, 1,0% para Calicivírus e 7,3% para SRVP. Das 15 amostras positivas para Rotavírus, 14 apresentaram perfil eletroforético característico do Grupo A e 1 amostra do Grupo C. A análise dos eletroforotipos demonstrou a grande heterogeneidade de perfis e a predominância do perfil "longo". A associação de vírus, bactéria e parasita foi encontrada tanto em crianças com diarréia como em crianças sem diarréia.

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Dissertação apresentada na Faculdade de Ciências e Tecnologia da Universidade Nova de Lisboa para a obtenção do grau de Mestre em Conservação e Restauro Área de especialização: Cerâmica e Vidro

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Dissertação apresentada na Faculdade de Ciências e Tecnologia da Universidade Nova de Lisboa para obtenção do grau de Mestre em Conservação e Restauro (Área de Documentos Gráficos)

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Trabalho final de Mestrado para obtenção do grau de Mestre em Engenharia de Electrónica e Telecomunicações

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Trabalho Final de Mestrado para a obtenção de grau de Mestre em Engenharia Electrotécnica Ramo de Automação e Electrónica Industrial

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Dissertação apresentada na Faculdade de Ciências e Tecnologia da Universidade Nova de Lisboa para a obtenção do grau de Mestre em Conservação e Restauro Área de Documentos Gráficos

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Dissertação de Mestrado em Conservação e Restauro Área de Especialização de Cerâmica

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Os sensores hiperespectrais que estão a ser desenvolvidos para aplicações em detecção remota, produzem uma elevada quantidade de dados. Tal quantidade de dados obriga a que as ferramentas de análise e processamento sejam eficientes e tenham baixa complexidade computacional. Uma tarefa importante na detecção remota é a determinação das substâncias presentes numa imagem hiperespectral e quais as suas concentrações. Neste contexto, Vertex component analysis (VCA), é um método não-supervisionado recentemente proposto que é eficiente e tem a complexidade computacional mais baixa de todos os métodos conhecidos. Este método baseia-se no facto de os vértices do simplex corresponderem às assinaturas dos elementos presentes nos dados. O VCA projecta os dados em direcções ortogonais ao subespaço gerado pelas assinaturas das substâncias já encontradas, correspondendo o extremo desta projecção à assinatura da nova substância encontrada. Nesta comunicação apresentam-se várias optimizações ao VCA nomeadamente: 1) a introdução de um método de inferência do sub-espaço de sinal que permite para além de reduzir a dimensionalidade dos dados, também permite estimar o número de substâncias presentes. 2) projeção dos dados é executada em várias direcções para garantir maior robustez em situações de baixa relação sinal-ruído. As potencialidades desta técnica são ilustradas num conjunto de experiências com dados simulados e reais, estes últimos adquiridos pela plataforma AVIRIS.

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Mestrado em Engenharia Electrotécnica e de Computadores - Área de Especialização em Automação e Sistemas

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A separação de dados hiperespectrais pretende determinar quais as substâncias presentes numa imagem e quais as suas concentrações em cada pixel. Esta comunicação apresenta um método não-supervisionado, denominado de Análise de Componentes Dependentes (DECA), que efectua a separação destes dados automaticamente. Este método assume que cada pixel é uma mistura linear das assinaturas (reflectâncias ou radiâncias) das substâncias presentes pesadas pelas respectivas concentrações (abundâncias). Estas abundâncias são modeladas por misturas de distribuições de Dirichlet, que por si garantem as restrições de não-negatividade e soma unitária impostas pelo processo de aquisição. A matriz de assinaturas é estimada por um algoritmo Esperança-Maximização generalizado (GEM). O método DECA tem um desempenho melhor que os métodos baseados em análise de componentes independentes e que os métodos baseados na geometria dos dados. Nesta comunicação apresentam-se resultados desta metodologia, com dados simulados (baseados em reflectâncias espectrais da base de dados do laboratório USGS) e com dados hiperespectrais reais adquiridos pelo sensor AVIRIS, ilustrando a potencialidade da técnica.

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Trabalho Final de Mestrado para obtenção do grau de Mestre em Engenharia de Electrónica e Telecomunicações