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Resumo:
Ilustração componente do jogo “Ortotetris (http://www.loa.sead.ufscar.br/ortotetris.html)” desenvolvido pela equipe do Laboratório de Objetos de Aprendizagem da Universidade Federal de São Carlos (LOA/UFSCar).
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A polioencefalomalacia (PEM) é uma doença neurológica que acomete ruminantes e pode ser desencadeada por diversos fatores, dentre eles o consumo excessivo de enxofre. Este trabalho teve como objetivo verificar a relação entre dietas ricas em enxofre, altos níveis de gás sulfídrico ruminal e a ocorrência de polioencefalomalácia em ovinos. Foram utilizados 18 ovinos, divididos em três grupos (G1, G2 e G3) que receberam diferentes níveis de enxofre na dieta; 0,2%, 0,9% e 1,2%, respectivamente. Exames físicos (frequência cardíaca, frequência respiratória, temperatura retal e motricidade ruminal) e complementares (concentração de sulfeto de hidrogênio ruminal, hemogasometria venosa, pH do fluído ruminal, concentração de cobre sérico e hepático, tomografia computadorizada, necropsia e histopatologia) foram realizados. A temperatura retal, a hemogasometria venosa e o pH do fluido ruminal permaneceram dentro dos valores de referência para a espécie. A motricidade ruminal estava diminuída nos grupos G2 e G3 em comparação com o G1 (controle). Quanto maior a ingestão de enxofre, menores foram os níveis de cobre sérico e hepático. Valores elevados de sulfeto de hidrogênio ruminal foram detectados nos grupos G2 e G3. Nenhum animal apresentou sinais clínicos de PEM. Nos exames de tomografia computadorizada, necropsia e exame histopatológico do sistema nervoso central (SNC), não foram observadas alterações compatíveis com PEM. É provável que algum outro fator esteja associado ao excesso de enxofre na dieta para o desenvolvimento de PEM em ovinos.
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This paper presents a new approach for solving constraint optimization problems (COP) based on the philosophy of lexicographical goal programming. A two-phase methodology for solving COP using a multi-objective strategy is used. In the first phase, the objective function is completely disregarded and the entire search effort is directed towards finding a single feasible solution. In the second phase, the problem is treated as a bi-objective optimization problem, turning the constraint optimization into a two-objective optimization. The two resulting objectives are the original objective function and the constraint violation degree. In the first phase a methodology based on progressive hardening of soft constraints is proposed in order to find feasible solutions. The performance of the proposed methodology was tested on 11 well-known benchmark functions.
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Pós-graduação em Alimentos e Nutrição - FCFAR
