997 resultados para Artificial teeth


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O objetivo deste trabalho foi avaliar o desempenho reprodutivo de fêmeas suínas inseminadas com a técnica intra-uterina (IAU) ou tradicional (IAT), considerando o refluxo de sêmen após a IA, as taxas de retorno ao estro e de parto, além do número de leitões nascidos. As fêmeas do grupo IAU foram inseminadas com doses de 1,5 bilhão de espermatozóides em 60 ml de volume e as do grupo IAT com 3 bilhões em 90 ml. A passagem do cateter de IAU através da cérvix foi possível em 97,4% das fêmeas. Houve presença de sangue no cateter, após a realização da IAU, em 9,5% das fêmeas em pelo menos uma das inseminações, e estas apresentaram retorno ao estro superior ao das fêmeas sem sangramento (P<0,05). Foi coletado o refluxo no momento e até duas horas após a inseminação. Apesar do percentual de volume refluído ter sido maior (P<0,05) na IAU (75,4%) do que na IAT (62,7%), o percentual de espermatozóides presentes no refluxo foi semelhante (22,7 e 23,0%, respectivamente). Foi realizado diagnóstico de retorno ao estro a partir do 18º dia e diagnóstico de gestação por ultra-sonografia transcutânea entre o 21º e 23º dias após a inseminação. Não houve diferença (P>0,05) nas taxas de retorno ao estro (3,6% e 4,3%), de prenhez aos 21-23 dias (99,5% e 97,2%), de parto ajustada (94,9% e 94,4%) e no tamanho da leitegada (11,6 e 11,8 leitões) entre IAU e IAT, respectivamente. Independentemente do número de espermatozóides da dose inseminante, a perda por refluxo, superior ou inferior a 20% do total infundido, não influenciou a taxa de parto e o número de leitões nascidos. O desempenho reprodutivo de fêmeas suínas de ordem de parto dois a quatro, inseminadas pela técnica intra-uterina, com doses de 1,5 bilhão de espermatozóides, foi semelhante àquele observado com a inseminação tradicional cervical com doses de 3 bilhões de espermatozóides.

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Estudamos e propusemos uma solução para o caso específico do índice Bovespa (fechamento) à vista. Utilizamos técnicas de inteligência artificial, estudando modelos pouco estruturados para a análise de tendências de alta ou queda deste índice. Modelo matemático aliado às técnicas de IA é comparado e integrado, procurando adequar às necessidades de análise na área de negócios.

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A inteligência tem sido estudada como fruto de evolução biológica. Nas últimas centenas de milhões de anos, a inteligência tem evoluído juntamente com a biologia. Essa conclusão pode ser obtida ao analisar o comportamento das criaturas que emergiram assim como a sua capacidade de armazenar e processar informação. A evolução gerou criaturas possuidoras de cérebros com grande poder de adaptação. Partindo-se do pressuposto que a inteligência humana é resultado de um processo evolutivo paulatino que ocorreu ao longo de milhões de anos, faz sentido tentar repetir os mesmos passos dados ao longo da evolução da inteligência artificialmente. A evolução oferece uma rota que vai desde tipos de mentes simples até tipos de mentes mais complexas apresentando um caminho de características e capacidades que evoluíram ao longo do tempo. No presente trabalho, acredita-se que esse caminho seguido pela evolução é uma boa fonte de inspiração para a geração de inteligência artificial. De acordo com Dennett, um tipo de mente que apareceu ao longo da evolução é a mente popperiana que aprende as regras do ambiente e tem a capacidade de imaginar ou planejar estados futuros permitindo que ela se adapte com facilidade a novas e inesperadas situações. Sendo assim, modela-se e implementa-se um agente popperiano capaz de aprender as regras do seu ambiente e planejar ações futuras baseando-se no seu aprendizado. Por fim, são implementados dois protótipos de agentes popperianos para resolver problemas distintos e observa-se a capacidade dos agentes popperianos em se adaptar às condições do seu meio para alcançar seus objetivos.

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Este estudo objetivou demonstrar que é possível explicar os fenômenos que ocorrem na criação de frangos de corte através de redes neurais artificiais. A estatística descritiva e a diferença entre as médias das variáveis dos dados iniciais foram calculadas com o programa computacional SigmaStat® Statistical Software para Windows 2.03. Foi utilizada uma série histórica de dados de produção de frangos de corte, obtidos nos anos de 2001 e 2002, fornecidos por uma Integração Avícola do Rio Grande do Sul, contendo informações de 1.516 criadores com lotes alojados em 2001 e 889 criadores com lotes alojados em 2002. Nos arquivos estavam registrados, para cada lote, suas variáveis de produção, tais como número do lote, data do alojamento, data do abate, idade ao abate, número de pintos alojados, quilogramas de ração consumidos, quilogramas de frangos produzidos, número de aves abatidas, custo do frango produzido, mortalidade, peso médio, ganho de peso diário, índice de conversão alimentar, índice de eficiência, quilogramas líquido de frangos, quilogramas de ração inicial, quilogramas de ração crescimento, quilogramas de ração abate, além de outros. Para a construção das redes neurais artificiais foi utilizado o programa computacional NeuroShell®Predictor, desenvolvido pela Ward Systems Group. Ao programa foi identificado as variáveis escolhidas como “entradas” para o cálculo do modelo preditivo e a variável de “saída” aquela a ser predita. Para o treinamento das redes foram usados 1.000 criadores do banco de dados do alojamento de frangos de corte de 2001. Os restantes 516 criadores de 2001 e todos os 889 criadores de 2002 serviram para a validação das predições, os quais não participaram da etapa de aprendizagem, sendo totalmente desconhecidos pelo programa. Foram gerados 20 modelos na fase de treinamento das redes neurais artificiais, com distintos parâmetros de produção ou variáveis (saídas). Em todos estes modelos, as redes neurais artificiais geradas foram bem ajustadas apresentando sempre, um Coeficiente de Determinação Múltipla (R²) elevado e o menor Quadrado Médio do Erro (QME). Ressalta-se que o R² perfeito é 1 e um coeficiente muito bom deve estar próximo de 1. Todos os 20 modelos, quando validados com os 516 lotes de 2001 e com 889 de 2002, apresentaram também Coeficientes de Determinação Múltipla (R²) elevados e muito próximos de 1, além de apresentarem o Quadrado Médio do Erro (QME) e Erro Médio reduzidos. Foi comprovado não haver diferenças significativas entre as médias dos valores preditos e as médias dos valores reais, em todas as validações efetuadas nos lotes abatidos em 2001 e em 2002, quando aplicados os 20 modelos de redes neurais gerados. Como conclusão, as redes neurais artificiais foram capazes de explicar os fenômenos envolvidos com a produção industrial de frangos de corte. A técnica oferece critérios objetivos, gerados cientificamente, que embasarão as decisões dos responsáveis pela produção industrial de frangos de corte.Também permite realizar simulações e medir a contribuição de cada variável no fenômeno em estudo.

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O desenvolvimento de materiais tipo Burley resistente a Murcha Bacteriana é de suma importância para a fumicultura brasileira. Em fumo tipo Burley não existem variedades comerciais com boa adaptação resistentes à R. solanacearum. O objetivo desse trabalho foi determinar o efeito da seleção artificial para resistência à murcha bacteriana na população Burley x Virgínia em diferentes gerações segregantes. Este estudo foi realizado em um infectário de R. solanacearum, localizado em Santa Cruz do Sul, RS. Foi realizado cruzamento entre um cultivar tipo Burley moderadamente resistente (BY 26) e um material tipo Virgínia resistente à murcha (Oxford 207). Foram comparados quatro gerações F1, F3, F5, F7, pai moderadamente resistente (BY 26), pai resistente (OX 207) e uma testemunha suscetível (01528). O delineamento experimental utilizado foi de blocos ao acaso, com quatro repetições e 10 plantas em cada parcela, para uniformizar e aumentar o nível de severidade da moléstia, as plantas foram inoculadas através da deposição de 20 mL de uma suspensão (108 UFC/mL) de R. solanacearum. Para a murcha bacteriana não houve diferença significativa entre as médias das quatro gerações e nem destas com o genitor resistente, já que provavelmente a seleção efetuada em todas as gerações foi suficiente para manter os níveis de resistência observados na geração F1. Observou-se em F7 que várias linhas já estavam fixas com níveis de resistência à murcha semelhante ao genitor resistente. Portanto, os resultados finais mostraram que a seleção artificial foi eficiente para selecionar a resistência à murcha bacteriana, e que é possível transferir resistência a R. solanacearum de fumo Virgínia para fumo tipo Burley – mantendo as características desejadas de cor e tipo do fumo Burley com a resistência similar a do pai resistente.

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O objetivo deste trabalho é apresentar a base teórica para o problema de aprendizagem através de exemplos conforme as ref. [14], [15] e [16]. Aprender através de exemplos pode ser examinado como o problema de regressão da aproximação de uma função multivaluada sobre um conjunto de dados esparsos. Tal problema não é bem posto e a maneira clássica de resolvê-lo é através da teoria de regularização. A teoria de regularização clássica, como será considerada aqui, formula este problema de regressão como o problema variacional de achar a função f que minimiza o funcional Q[f] = 1 n n Xi=1 (yi ¡ f(xi))2 + ¸kfk2 K; onde kfk2 K é a norma em um espa»co de Hilbert especial que chamaremos de Núcleo Reprodutivo (Reproducing Kernel Hilbert Spaces), ou somente RKHS, IH definido pela função positiva K, o número de pontos do exemplo n e o parâmetro de regularização ¸. Sob condições gerais a solução da equação é dada por f(x) = n Xi=1 ciK(x; xi): A teoria apresentada neste trabalho é na verdade a fundamentação para uma teoria mais geral que justfica os funcionais regularizados para a aprendizagem através de um conjunto infinito de dados e pode ser usada para estender consideravelmente a estrutura clássica a regularização, combinando efetivamente uma perspectiva de análise funcional com modernos avanços em Teoria de Probabilidade e Estatística.

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LOPES, Jose Soares Batista et al. Application of multivariable control using artificial neural networks in a debutanizer distillation column.In: INTERNATIONAL CONGRESS OF MECHANICAL ENGINEERING - COBEM, 19, 5-9 nov. 2007, Brasilia. Anais... Brasilia, 2007

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SIQUEIRA JR. et al. Bacteriologic investigation of the effects of sodium hypochlorite and chlorhexidine during the endodontic treatment of teeth with apical periodontitis. Oral Surg. Oral Med. Oral Pathol. Oral Radiol. Endod., v. 104, n. 1, p. 122-130, 2007.

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MEDEIROS, Adelardo A. D. et al. SISAL - Um Sistema Supervisório para Elevação Artificial de Petróleo. In: Rio Oil and Gas Expo Conference, 2006, Rio de Janeiro, RJ. Anais... Rio de Janeiro, 2006.

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The major aim of this study was to test the hypothesis that the introduction of the Nile tilapia (Oreochromis niloticus) and the enrichment with nutrients (N and P) interact synergistically to change the structure of plankton communities, increase phytoplankton biomass and decrease water transparency of a semi-arid tropical reservoir. One field experiment was performed during five weeks in twenty enclosures (8m3) to where four treatments were randomly allocated: with tilapia addition (T), with nutrients addition (NP), with tilapia and nutrients addition (T+NP) and a control treatment with no tilapia or nutrients addition (C). A two-way repeated measures ANOVA was done to test for time (t), tilapia (T) and nutrient (NP) effects and their interaction on water transparency, total phosphorus, total nitrogen, phytoplankton and zooplankton. The results show that there was no effect of nutrient addition on these variables but significant fish effects on the biomass of total zooplankton, nauplii, rotifers, cladocerans and calanoid copepods, on the biovolume of Bacillariophyta, Zygnemaphyceae and large algae (GALD ≥ 50 μm) and on Secchi depth. In addition, we found significant interaction effects between tilapia and nutrients on Secchi depth and rotifers. Overall, tilapia decreased the biomass of most zooplankton taxa and large algae (diatoms) and decreased the water transparency while nutrient enrichment increased the biomass of zooplankton (rotifers) but only in the absence of tilapia. In conclusion, the influence of fish on the reservoir plankton community and water transparency was greater than that of nutrient loading. This finding suggests that biomanipulation should be a greater priority in the restoration of eutrophic reservoirs in tropical semi-arid regions

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The several existing methods for oil artificial lifting and the variety of automation equipment for these methods many times lead the supervisory systems to be dedicated to a unique method and/or to a unique manufacturer. To avoid this problem, it has been developed the supervisory system named SISAL, conceived to supervise wells with different lifting methods and different automation equipments. The SISAL system is working in several Brazilian states but, nowadays, it is only supervising rod pump-based wells. The objective of this work is the development of a supervision module to the plunger lift artificial lift method. The module will have the same characteristics of working with automation hardware of many manufacturers. The module will be integrated to the SISAL system, incorporating the capacity to supervise the plunger lift artificial lift method.

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From their early days, Electrical Submergible Pumping (ESP) units have excelled in lifting much greater liquid rates than most of the other types of artificial lift and developed by good performance in wells with high BSW, in onshore and offshore environments. For all artificial lift system, the lifetime and frequency of interventions are of paramount importance, given the high costs of rigs and equipment, plus the losses coming from a halt in production. In search of a better life of the system comes the need to work with the same efficiency and security within the limits of their equipment, this implies the need for periodic adjustments, monitoring and control. How is increasing the prospect of minimizing direct human actions, these adjustments should be made increasingly via automation. The automated system not only provides a longer life, but also greater control over the production of the well. The controller is the brain of most automation systems, it is inserted the logic and strategies in the work process in order to get you to work efficiently. So great is the importance of controlling for any automation system is expected that, with better understanding of ESP system and the development of research, many controllers will be proposed for this method of artificial lift. Once a controller is proposed, it must be tested and validated before they take it as efficient and functional. The use of a producing well or a test well could favor the completion of testing, but with the serious risk that flaws in the design of the controller were to cause damage to oil well equipment, many of them expensive. Given this reality, the main objective of the present work is to present an environment for evaluation of fuzzy controllers for wells equipped with ESP system, using a computer simulator representing a virtual oil well, a software design fuzzy controllers and a PLC. The use of the proposed environment will enable a reduction in time required for testing and adjustments to the controller and evaluated a rapid diagnosis of their efficiency and effectiveness. The control algorithms are implemented in both high-level language, through the controller design software, such as specific language for programming PLCs, Ladder Diagram language.

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In the artificial lift method by Electrical Submersible Pump (ESP), the energy is transmitted for the well´s deep through a flat electric handle, where it is converted into mechanical energy through an engine of sub-surface, which is connected to a centrifugal pump. This transmits energy to the fluid under the pressure form, bringing it to the surface In this method the subsurface equipment is basically divided into: pump, seal and motor. The main function of the seal is the protect the motor, avoiding the motor´s oil be contaminated by oil production and the consequent burning of it. Over time, the seal will be wearing and initiates a contamination of motor oil, causing it to lose its insulating characteristics. This work presents a design of a magnetic sensor capable of detecting contamination of insulating oil used in the artificial lift method of oil-type Electrical Submersible Pump (ESP). The objective of this sensor is to generate alarm signal just the moment when the contamination in the isolated oil is present, enabling the implementation of a predictive maintenance. The prototype was designed to work in harsh conditions to reach a depth of 2000m and temperatures up to 150°C. It was used a simulator software to defined the mechanical and electromagnetic variables. Results of field experiments were performed to validate the prototype. The final results performed in an ESP system with a 62HP motor showed a good reliability and fast response of the prototype.