1000 resultados para Multi-modelos


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O objetivo deste trabalho foi comparar modelos de regressão aleatória com diferentes estruturas de variâncias residuais, na estimação dos componentes de covariância e parâmetros genéticos de características de crescimento de caprinos. A função de regressão por meio de polinômios ortogonais de Legendre de ordem quatro foi usada para modelar a trajetória média de crescimento animal, e de ordem três, para modelar os efeitos genéticos aditivos direto e materno e de ambiente permanente. Diferentes estruturas de variâncias residuais foram consideradas, por meio de classes de uma a sete variâncias residuais, e funções de variâncias com uso dos polinômios ordinários e de Legendre, com ordens que variaram de linear até a do quarto grau. Os modelos foram comparados pelo teste de razão de verossimilhança, o critério de informação de Akaike e o critério bayesiano de Schwarz. Os modelos com funções de variâncias residuais foram superiores aos de classes de variância. O polinômio ordinário de terceira ordem apresentou melhores resultados. Os parâmetros genéticos são influenciados pelo ajuste da variância residual, no entanto, os estimados pelos modelos que consideraram classes de variância, polinômio ordinário e polinômio de Legendre, de terceira ordem, são semelhantes.

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O objetivo deste trabalho foi desenvolver árvores de decisão como modelos de alerta da ferrugem-do-cafeeiro em lavouras de café (Coffea arabica L.) com alta carga pendente de frutos. Dados de incidência mensal da doença no campo coletados durante oito anos foram transformados em valores binários considerando limites de 5 e 10 pontos percentuais na taxa de infecção. Foi gerado um modelo para cada taxa de infecção binária a partir de dados meteorológicos e do espaçamento entre plantas. O alerta é indicado quando a taxa de infecção, prevista para o prazo de um mês, atingir ou ultrapassar o respectivo limite. A acurácia do modelo para o limite de 5 pontos percentuais foi de 81%, por validação cruzada, chegando até 89% segundo estimativa otimista. Esse modelo apresentou bons resultados para outras medidas de avaliação importantes, como sensitividade (80%), especificidade (83%) e confiabilidades positiva (79%) e negativa (84%). O modelo para o limite de 10 pontos percentuais teve acurácia de 79%, e não apresentou o mesmo equilíbrio entre as demais medidas. Em conjunto, esses modelos podem auxiliar na tomada de decisão referente ao controle da ferrugem-do-cafeeiro no campo. A indução de árvores de decisão é alternativa viável às técnicas convencionais de modelagem e facilita a compreensão dos modelos.

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In 1991 was brought to light a collection of architectural terracottas from the villa of the Vilarenc and some pieces from Tarraco that were identified as lastre Campana. Five years later, in the excavations of the Plaza de la Font of Tarragona, a collection of six pieces was discovered. Altogether, the collection is based in 14/15 lastre and 4 different topics: “Women flanking a candelabra”, “Theseus known by his father”, “Adornment of a hermes” and “Scene of portico of palestra”. The interest of these finds lies in several factors: Their absolute exceptionality (it is very rare to find them outside of Italy); the geographical concentration, the topics, and their chronological relation and precise culture, since the finds are concentrated in a provincial capital and its territory, and they come from contexts of the beginning of first century AD. The physicochimique analyses make possible to assign an origin from Latium to some pieces and a local manufacture to others. These finds make possible to talk about the area and the provincial impact of certain iconographic and cultural models of Augustus’ time.

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This letter presents advanced classification methods for very high resolution images. Efficient multisource information, both spectral and spatial, is exploited through the use of composite kernels in support vector machines. Weighted summations of kernels accounting for separate sources of spectral and spatial information are analyzed and compared to classical approaches such as pure spectral classification or stacked approaches using all the features in a single vector. Model selection problems are addressed, as well as the importance of the different kernels in the weighted summation.

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PURPOSE: To assess the technical feasibility of multi-detector row computed tomographic (CT) angiography in the assessment of peripheral arterial bypass grafts and to evaluate its accuracy and reliability in the detection of graft-related complications, including graft stenosis, aneurysmal changes, and arteriovenous fistulas. MATERIALS AND METHODS: Four-channel multi-detector row CT angiography was performed in 65 consecutive patients with 85 peripheral arterial bypass grafts. Each bypass graft was divided into three segments (proximal anastomosis, course of the graft body, and distal anastomosis), resulting in 255 segments. Two readers evaluated all CT angiograms with regard to image quality and the presence of bypass graft-related abnormalities, including graft stenosis, aneurysmal changes, and arteriovenous fistulas. The results were compared with McNemar test with Bonferroni correction. CT attenuation values were recorded at five different locations from the inflow artery to the outflow artery of the bypass graft. These findings were compared with the findings at duplex ultrasonography (US) in 65 patients and the findings at conventional digital subtraction angiography (DSA) in 27. RESULTS: Image quality was rated as good or excellent in 250 (98%) and in 252 (99%) of 255 bypass segments, respectively. There was excellent agreement both between readers and between CT angiography and duplex US in the detection of graft stenosis, aneurysmal changes, and arteriovenous fistulas (kappa = 0.86-0.99). CT angiography and duplex US were compared with conventional DSA, and there was no statistically significant difference (P >.25) in sensitivity or specificity between CT angiography and duplex US for both readers for detection of hemodynamically significant bypass stenosis or occlusion, aneurysmal changes, or arteriovenous fistulas. Mean CT attenuation values ranged from 232 HU in the inflow artery to 281 HU in the outflow artery of the bypass graft. CONCLUSION: Multi-detector row CT angiography may be an accurate and reliable technique after duplex US in the assessment of peripheral arterial bypass grafts and detection of graft-related complications, including stenosis, aneurysmal changes, and arteriovenous fistulas.

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O objetivo deste trabalho foi avaliar o desempenho de modelos isotrópicos de estimativa do total de radiação incidente em superfícies inclinadas e propor estimativas com base nas correlações entre os índices de claridade horizontais e inclinados, em diferentes condições de cobertura de céu, em Botucatu, SP. Foram avaliadas superfícies com inclinação de 12,85º, 22,85º e 32,85º, pelos modelos isotrópicos propostos por Liu & Jordan, Revfeim, Jimenez & Castro, Koronakis, a teoria Circunsolar, e a correlação entre os índices de claridade horizontais e inclinados, para diferentes condições de cobertura de céu. O banco de dados de radiação global utilizado corresponde ao período de 1998 a 2007, com intervalos de 4/1998 a 8/2001 para a inclinação de 22,85º, de 9/2001 a 2/2003 para 12,85º e de 1/2004 a 12/2007 para 32,85º. O desempenho dos modelos foi avaliado pelos indicadores estatísticos erro absoluto médio, raiz quadrada do quadrado médio do erro e índice "d" de Wilmott. Os modelos de Liu & Jordan, Koronakis e de Revfeim apresentaram os melhores desempenhos em dias nublados, em todas as inclinações. As coberturas de céu parcialmente difuso e parcialmente aberto, nos maiores ângulos de inclinação, apresentaram as maiores dispersões entre valores estimados e medidos, independentemente do modelo. As equações estatísticas apresentaram bons resultados em aplicações com agrupamentos de dados mensais.

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O objetivo deste trabalho foi identificar, quantificar e modelar atributos condicionantes do acúmulo de forragens no Brasil Central e desenvolver modelos estimadores do acúmulo de forragem potencial, com base em parâmetros climáticos. Uma estrutura de banco de dados foi modelada e implementada para a inserção de dados de crescimento de forrageiras. Foram inseridos dados primários de experimentos com cultivares do gênero Cynodon, Panicum e Urochloa. O banco de dados permitiu gerar listagens ordenadas das taxas médias de acúmulo de forragem (TMA), temperatura média, máxima, mínima (Tmín), radiação global incidente e dias do ano, para cada período de crescimento. Realizaram-se regressões lineares simples e múltiplas, com variáveis climáticas como regressoras e TMA como variável resposta. O modelo com Tmín como variável independente se destacou com os melhores valores para o coeficiente de determinação, critério de Akaike e critério bayesiano, e foi adotado como padrão. Os modelos foram agrupados pelo teste de coincidência em seis grupos. Os modelos possuem capacidade estimadora diferente para cada cultivar. A calibração dos modelos com dados locais pode acomodar efeitos desconsiderados na sua formulação e aumenta a acurácia de estimativas da produção potencial.