959 resultados para CMF, molecular cloud, extraction algorithm


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Projeto para obtenção do grau de Mestre em Engenharia Informática e de Computadores

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The handling of waste and compost that occurs frequently in composting plants (compost turning, shredding, and screening) has been shown to be responsible for the release of dust and air borne microorganisms and their compounds in the air. Thermophilic fungi, such as A. fumigatus, have been reported and this kind of contamination in composting facilities has been associated with increased respiratory symptoms among compost workers. This study intended to characterize fungal contamination in a totally indoor composting plant located in Portugal. Besides conventional methods, molecular biology was also applied to overcome eventual limitations.

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The presence of filamentous fungi was detected in wastewater and air collected at wastewater treatment plants (WWTP) from several European countries. The aim of the present study was to assess fungal contamination in two WWTP operating in Lisbon. In addition, particulate matter (PM) contamination data was analyzed. To apply conventional methods, air samples from the two plants were collected through impaction using an air sampler with a velocity air rate of 140 L/min. Surfaces samples were collected by swabbing the surfaces of the same indoor sites. All collected samples were incubated at 27°C for 5 to 7 d. After lab processing and incubation of collected samples, quantitative and qualitative results were obtained with identification of the isolated fungal species. For molecular methods, air samples of 250 L were also collected using the impinger method at 300 L/min airflow rate. Samples were collected into 10 ml sterile phosphate-buffered saline with 0.05% Triton X-100, and the collection liquid was subsequently used for DNA extraction. Molecular identification of Aspergillus fumigatus and Stachybotrys chartarum was achieved by real-time polymerase chain reaction (RT-PCR) using the Rotor-Gene 6000 qPCR Detection System (Corbett). Assessment of PM was also conducted with portable direct-reading equipment (Lighthouse, model 3016 IAQ). Particles concentration measurement was performed at five different sizes: PM0.5, PM1, PM2.5, PM5, and PM10. Sixteen different fungal species were detected in indoor air in a total of 5400 isolates in both plants. Penicillium sp. was the most frequently isolated fungal genus (58.9%), followed by Aspergillus sp. (21.2%) and Acremonium sp. (8.2%), in the total underground area. In a partially underground plant, Penicillium sp. (39.5%) was also the most frequently isolated, also followed by Aspergillus sp. (38.7%) and Acremonium sp. (9.7%). Using RT-PCR, only A. fumigatus was detected in air samples collected, and only from partial underground plant. Stachybotrys chartarum was not detected in any of the samples analyzed. The distribution of particle sizes showed the same tendency in both plants; however, the partially underground plant presented higher levels of contamination, except for PM2.5. Fungal contamination assessment is crucial to evaluating the potential health risks to exposed workers in these settings. In order to achieve an evaluation of potential health risks to exposed workers, it is essential to combine conventional and molecular methods for fungal detection. Protective measures to minimize worker exposure to fungi need to be adopted since wastewater is the predominant internal fungal source in this setting.

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A presente dissertação apresenta uma solução para o problema de modelização tridimensional de galerias subterrâneas. O trabalho desenvolvido emprega técnicas provenientes da área da robótica móvel para obtenção um sistema autónomo móvel de modelização, capaz de operar em ambientes não estruturados sem acesso a sistemas de posicionamento global, designadamente GPS. Um sistema de modelização móvel e autónomo pode ser bastante vantajoso, pois constitui um método rápido e simples de monitorização das estruturas e criação de representações virtuais das galerias com um elevado nível de detalhe. O sistema de modelização desloca-se no interior dos túneis para recolher informações sensoriais sobre a geometria da estrutura. A tarefa de organização destes dados com vista _a construção de um modelo coerente, exige um conhecimento exacto do percurso praticado pelo sistema, logo o problema de localização da plataforma sensorial tem que ser resolvido. A formulação de um sistema de localização autónoma tem que superar obstáculos que se manifestam vincadamente nos ambientes underground, tais como a monotonia estrutural e a já referida ausência de sistemas de posicionamento global. Neste contexto, foi abordado o conceito de SLAM (Simultaneous Loacalization and Mapping) para determinação da localização da plataforma sensorial em seis graus de liberdade. Seguindo a abordagem tradicional, o núcleo do algoritmo de SLAM consiste no filtro de Kalman estendido (EKF { Extended Kalman Filter ). O sistema proposto incorpora métodos avançados do estado da arte, designadamente a parametrização em profundidade inversa (Inverse Depth Parametrization) e o método de rejeição de outliers 1-Point RANSAC. A contribuição mais importante do método por nós proposto para o avanço do estado da arte foi a fusão da informação visual com a informação inercial. O algoritmo de localização foi testado com base em dados reais, adquiridos no interior de um túnel rodoviário. Os resultados obtidos permitem concluir que, ao fundir medidas inerciais com informações visuais, conseguimos evitar o fenómeno de degeneração do factor de escala, comum nas aplicações de localização através de sistemas puramente monoculares. Provámos simultaneamente que a correcção de um sistema de localização inercial através da consideração de informações visuais é eficaz, pois permite suprimir os desvios de trajectória que caracterizam os sistemas de dead reckoning. O algoritmo de modelização, com base na localização estimada, organiza no espaço tridimensional os dados geométricos adquiridos, resultando deste processo um modelo em nuvem de pontos, que posteriormente _e convertido numa malha triangular, atingindo-se assim uma representação mais realista do cenário original.

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Ao longo dos últimos anos, as regras de associação têm assumido um papel relevante na extracção de informação e de conhecimento em base de dados e vêm com isso auxiliar o processo de tomada de decisão. A maioria dos trabalhos de investigação desenvolvidos sobre regras de associação têm por base o modelo de suporte e confiança. Este modelo permite obter regras de associação que envolvem particularmente conjuntos de itens frequentes. Contudo, nos últimos anos, tem-se explorado conjuntos de itens que surgem com menor frequência, designados de regras de associação raras ou infrequentes. Muitas das regras com base nestes itens têm particular interesse para o utilizador. Actualmente a investigação sobre regras de associação procuram incidir na geração do maior número possível de regras com interesse aglomerando itens raros e frequentes. Assim, este estudo foca, inicialmente, uma pesquisa sobre os principais algoritmos de data mining que abordam as regras de associação. A finalidade deste trabalho é examinar as técnicas e algoritmos de extracção de regras de associação já existentes, verificar as principais vantagens e desvantagens dos algoritmos na extracção de regras de associação e, por fim, desenvolver um algoritmo cujo objectivo é gerar regras de associação que envolvem itens raros e frequentes.

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Dissertação de Mestrado, Ciências Biomédicas, 3 de Fevereiro de 2016, Universidade dos Açores.

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Tese de Doutoramento, Ciências do Mar, especialidade de Biologia Marinha, 19 de Dezembro de 2015, Universidade dos Açores.

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Com a evolução da Internet houve uma consequente transformação da forma como os resultados são apresentados e das técnicas de visualização e apresentação de conteúdos. A presente dissertação é sobre visualização com nuvens de tags e foi a conjugação de diversos factores que originou a investigação sobre este tema. Uma nuvem de tags (em inglês: tag clouds) é uma concepção visual de um conjunto de tags isoladas com uma representação ilustrativa da sua importância, ou seja visualmente hierarquizadas e em que cada tag se hiperliga a um ou mais sítios Web ou documentos. São extremamente úteis para a navegação ou para a descoberta de informação genérica, podendo requerer menor carga cognitiva do utilizador durante consultas e pesquisas se alguns aspectos forem considerados na sua construção. Nesta dissertação discutem-se alguns dos factores visuais que podem contribuir para que as nuvens de tags sejam ferramentas efectivas e intuitivas para os utilizadores. O conceito de folksonomia está relacionado com nuvens de tags, permitindo categorizar as definições atribuídas a conteúdos recorrendo a palavras-chave (tags). Neste documento são ainda exploradas as suas vantagens e desvantagens. Discutem-se ainda alguns modos de visualização e apresentação de nuvens de tags, desde o tipo de ordenação ao algoritmo de geração da nuvem de tags. Aborda-se ainda o impacto do tipo de fonte e a utilização de cores monocromáticas ou coloridas que estas possam ter na visualização da nuvem. A própria tag também é categorizada e explorada ao nível do seu posicionamento na nuvem e a percepção que causa no utilizador. Sobre a visualização de nuvens de tags, refere-se ainda que as conclusões obtidas foram utilizadas num repositório de objectos educativos.

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Clinical and environmental samples from Portugal were screened for the presence of Aspergillus and the distributions of the species complexes were determined in order to understand how their distributions differ based on their source. Fifty-seven Aspergillus isolates from clinical samples were collected from 10 health institutions. Six species complexes were detected by internal transcribed spacer sequencing; Fumigati, Flavi, and Nigri were found most frequently (50.9%, 21.0%, and 15.8%, respectively). β-tubulin and calmodulin sequencing resulted in seven cryptic species (A. awamorii, A. brasiliensis, A. fructus, A. lentulus, A. sydowii, A. tubingensis, Emericella echinulata) being identified among the 57 isolates. Thirty-nine isolates of Aspergillus were recovered from beach sand and poultry farms, 31 from swine farms, and 80 from hospital environments, for a total 189 isolates. Eleven species complexes were found in these 189 isolates, and those belonging to the Versicolores species complex were found most frequently (23.8%). There was a significant association between the different environmental sources and distribution of the species complexes; the hospital environment had greater variability of species complexes than other environmental locations. A high prevalence of cryptic species within the Circumdati complex was detected in several environments; from the isolates analyzed, at least four cryptic species were identified, most of them growing at 37ºC. Because Aspergillus species complexes have different susceptibilities to antifungals, knowing the species-complex epidemiology for each setting, as well as the identification of cryptic species among the collected clinical isolates, is important. This may allow preventive and corrective measures to be taken, which may result in decreased exposure to those organisms and a better prognosis.

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Linear unmixing decomposes a hyperspectral image into a collection of reflectance spectra of the materials present in the scene, called endmember signatures, and the corresponding abundance fractions at each pixel in a spatial area of interest. This paper introduces a new unmixing method, called Dependent Component Analysis (DECA), which overcomes the limitations of unmixing methods based on Independent Component Analysis (ICA) and on geometrical properties of hyperspectral data. DECA models the abundance fractions as mixtures of Dirichlet densities, thus enforcing the constraints on abundance fractions imposed by the acquisition process, namely non-negativity and constant sum. The mixing matrix is inferred by a generalized expectation-maximization (GEM) type algorithm. The performance of the method is illustrated using simulated and real data.

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International Conference with Peer Review 2012 IEEE International Conference in Geoscience and Remote Sensing Symposium (IGARSS), 22-27 July 2012, Munich, Germany

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Dissertação para obtenção do grau de Mestre em Engenharia Electrotécnica Ramo Automação e Electrónica Industrial

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The constant evolution of the Internet and its increasing use and subsequent entailing to private and public activities, resulting in a strong impact on their survival, originates an emerging technology. Through cloud computing, it is possible to abstract users from the lower layers to the business, focusing only on what is most important to manage and with the advantage of being able to grow (or degrades) resources as needed. The paradigm of cloud arises from the necessity of optimization of IT resources evolving in an emergent and rapidly expanding and technology. In this regard, after a study of the most common cloud platforms and the tactic of the current implementation of the technologies applied at the Institute of Biomedical Sciences of Abel Salazar and Faculty of Pharmacy of Oporto University a proposed evolution is suggested in order adorn certain requirements in the context of cloud computing.

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Filamentous fungi from genus Aspergillus were previously detected in wastewater treatment plants (WWTP) as being Aspergillus flavus (A. flavus), an important toxigenic fungus producing aflatoxins. This study aimed to determine occupational exposure adverse effects due to fungal contamination produced by A. flavus complex in two Portuguese WWTP using conventional and molecular methodologies. Air samples from two WWTP were collected at 1 m height through impaction method. Surface samples were collected by swabbing surfaces of the same indoor sites. After counting A. flavus and identification, detection of aflatoxin production was ensured through inoculation of seven inoculates in coconut-milk agar. Plates were examined under long-wave ultraviolet (UV; 365 nm) illumination to search for the presence of fluorescence in the growing colonies. To apply molecular methods, air samples were also collected using the impinger method. Samples were collected and collection liquid was subsequently used for DNA extraction. Molecular identification of A. flavus was achieved by real-time polymerase chain reaction (RT-PCR) using the Rotor-Gene 6000 qPCR detection system (Corbett). Among the Aspergillus genus, the species that were more abundant in air samples from both WWTP were Aspergillus versicolor (38%), Aspergillus candidus (29.1%), and Aspergillus sydowii (12.7%). However, the most commonly species found on surfaces were A. flavus (47.3%), Aspergillus fumigatus (34.4%), and Aspergillus sydowii (10.8%). Aspergillus flavus isolates that were inoculated in coconut agar medium were not identified as toxigenic strains and were not detected by RT-PCR in any of the analyzed samples from both plants. Data in this study indicate the need for monitoring fungal contamination in this setting. Although toxigenic strains were not detected from A. flavus complex, one cannot disregard the eventual presence and potential toxicity of aflatoxins.