Produção massal e influência de fatores físicos no cultivo e viabilidade de Bipolaris euphorbiae

Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq)

Produção de Lecanicillium lecanii em meios líquidos, sólidos e combinados em sistema bifásico de cultivo

Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)

Tecendo sons e palavras: oficina de música dirigida a portadores de distúrbios graves

Pós-graduação em Música - IA

Expressão de MMP-13 e ativação de vias de sinalização intracelular em dois modelos de doença periodontal induzida experimentalmente em ratos

Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)

Avaliação de um sistema híbrido de produção de biogás

Pós-graduação em Zootecnia - FCAV

Uso de absorvedores de vibrações eletromecânicos lineares e não-lineares em sistemas não-lineares e não-ideais

Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)

Estudo da distribuição das tensões geradas por implantes odontológicos com diferentes perfis de rosca

Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)

Análise e demonstração do comportamento do escoamento bifásico gás-sólido

Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)

Modelo analítico para linhas de transmissão de energia elétrica: aplicação em linhas trifásicas com plano de simetria vertical

Pós-graduação em Engenharia Elétrica - FEIS

Planejamento de sistemas de distribuição de energia elétrica através de um modelo de Programação Linear Inteiro Misto (plim)

Pós-graduação em Engenharia Elétrica - FEIS

Estudo da formação de microemulsões em misturas de surfactante/óleos vegetais e interação com vitaminas e sais

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

Função cardíaca de cães submetidos ao transplante autólogo de células-tronco hematopoiéticas em dois modelos experimentais de cardiomiopatia

Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)

Busca por ressonâncias de grávitons em modelos com dimensões extras no LHC

Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)

Modelagem da interceptação na Floresta Nacional de Caxiuanã, no Leste da Amazônia

O presente trabalho foi realizado na Estação Cientifica Ferreira Penna, na Floresta Nacional de Caxiuanã, Melgaço, Pará, Brasil (01º 42’ 30”S; 51º 31’ 45”W; 60 m altitude) no Leste da Amazônia. É uma área com floresta de terra firme, vegetação densa e dossel com altura média de 35 m e algumas árvores emergentes acima de 50 m, e densidade variando de 450 a 550 árvores por hectare. Os objetivos foram de quantificar as estimativas da interceptação por modelagens numéricas, no período de março a dezembro de 2004. A interceptação obtida nas medidas de campo foi de 248 mm, correspondendo a 21,5% da precipitação total incidente acima do dossel de 1.153,4 mm. As estimativas de interceptação foram simuladas com bom nível de eficiência, utilizando os modelos de Rutter e Gash. O modelo de Gash superestimou a interceptação em 17,3% (42,8 mm) do total acumulado, enquanto o modelo de Rutter superestimou em apenas 0,5% (1,1 mm) do total acumulado da interceptação.

Modelos para previsão de carga a curto prazo através de redes neurais artificiais com treinamento baseado na teoria da informação

O conhecimento prévio do valor da carga é de extrema importância para o planejamento e operação dos sistemas de energia elétrica. Este trabalho apresenta os resultados de um estudo investigativo da aplicação de Redes Neurais Artificiais do tipo Perceptron Multicamadas com treinamento baseado na Teoria da Informação para o problema de Previsão de Carga a curto prazo. A aprendizagem baseada na Teoria da Informação se concentra na utilização da quantidade de informação (Entropia) para treinamento de uma rede neural artificial. Dois modelos previsores são apresentados sendo que os mesmos foram desenvolvidos a partir de dados reais fornecidos por uma concessionária de energia. Para comparação e verificação da eficiência dos modelos propostos um terceiro modelo foi também desenvolvido utilizando uma rede neural com treinamento baseado no critério clássico do erro médio quadrático. Os resultados alcançados mostraram a eficiência dos sistemas propostos, que obtiveram melhores resultados de previsão quando comparados ao sistema de previsão baseado na rede treinada pelo critério do MSE e aos sistemas previsores já apresentados na literatura.