944 resultados para symbolic mutation
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Universidade Estadual de Campinas . Faculdade de Educação Física
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TEMA: crianças deficientes auditivas não adquirem linguagem no mesmo período e velocidade de uma criança normo-ouvinte, pois o aprendizado da linguagem oral é um evento essencialmente auditivo. O desenvolvimento da criança consiste na aquisição progressiva de habilidades motoras e psicocognitivas, e a entrada no mundo simbólico é fator preponderante para que a criança possa atingir os níveis de maior complexidade no domínio da linguagem. OBJETIVO: relacionar o jogo simbólico e aspectos do desenvolvimento infantil em crianças deficientes auditivas com seus pares ouvintes. MÉTODO: 32 crianças, de ambos os sexos, de 2 a 6 anos de idade, pareadas por idade, foram submetidas à Avaliação da Maturidade Simbólica e ao Teste de Triagem do Desenvolvimento de Denver II, sendo 16 deficientes auditivas neurossensorial de grau moderado a profundo (grupo pesquisa - GP) e 16 normo-ouvintes (grupo controle - GC). RESULTADOS: observou-se simbolismo na brincadeira de 81,25% do GP, enquanto que no GC isto ocorreu em 87,5%. No Teste de Denver II 100% do GP foi classificado como risco, e o GC apresentou 94% de crianças normais e 6% de risco (p < 0,001). CONCLUSÃO: observou-se desempenho semelhante nos dois grupos quanto ao jogo simbólico. Entretanto, numa análise qualitativa, o GP apresentou brincadeiras menos complexas que o GC. Observou-se que o GP apresentou desempenho no jogo simbólico compatível ao seu desempenho nos aspectos pessoal-social, motor fino-adaptativo e motor grosseiro do Teste de Denver II.
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Os sistemas biológicos são surpreendentemente flexíveis pra processar informação proveniente do mundo real. Alguns organismos biológicos possuem uma unidade central de processamento denominada de cérebro. O cérebro humano consiste de 10(11) neurônios e realiza processamento inteligente de forma exata e subjetiva. A Inteligência Artificial (IA) tenta trazer para o mundo da computação digital a heurística dos sistemas biológicos de várias maneiras, mas, ainda resta muito para que isso seja concretizado. No entanto, algumas técnicas como Redes neurais artificiais e lógica fuzzy tem mostrado efetivas para resolver problemas complexos usando a heurística dos sistemas biológicos. Recentemente o numero de aplicação dos métodos da IA em sistemas zootécnicos tem aumentado significativamente. O objetivo deste artigo é explicar os princípios básicos da resolução de problemas usando heurística e demonstrar como a IA pode ser aplicada para construir um sistema especialista para resolver problemas na área de zootecnia.