933 resultados para Morcego - Classificação


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O presente trabalho resume de forma admirável o fundo de conhecimentos sobre prática orçamentária elaborada através do mundo, ampliado e analisado na antiga Sociedade das Nações, por mais de cinqüenta especialistas, durante cerca de quatro décadas.

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Este estudo teve por objetivo identificar e classificar os stakeholders que influenciam e/ou são influenciados pela perícia oficial de natureza criminal e que, direta ou indiretamente, impactam a autonomia desse arranjo estatal, bem como, obter um conjunto de ações aos peritos oficiais como forma de exercer algum grau de influência no processo de autonomia. Foi abordada a Teoria dos Stakeholders e destacadas algumas propostas de classificação de partes interessadas. Foi eleita a proposta de classificação desenvolvida por Mainardes, Alves, et al. em trabalho apresentado no V Encontro de Estudos em Estratégia/3Es, realizado pela Associação Nacional de Pós-Graduação e Pesquisa em Administração (ANPAD), na cidade de Porto Alegre/RS, em maio de 2013, com o intuito de executar o teste empírico recomendado pelos autores da nova proposta de classificação. Os stakeholders foram identificados como resultado de entrevista coletiva a grupo focal composto por seis peritos oficiais criminais. Para fins de aplicação do teste empírico do modelo da proposta de classificação de stakeholders de Mainardes, Alves, et al. foi considerado um contexto empírico onde a organização, para fins da Teoria dos Stakeholders e deste trabalho, é a perícia oficial criminal e sua respectiva autonomia. Como resultado desse teste empírico, os stakeholders identificados e entrevistados foram classificados em dependente, passivo, parceiro, controlador ou regulador. Aqueles não abrangidos pela classificação são tidos como não stakeholders. Por fim, foi sugerido por esses stakeholders entrevistados um conjunto de ações aos peritos oficiais criminais como forma de exercerem algum grau de influência no processo de autonomia da perícia oficial de natureza criminal.

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Neste trabalho será apresentada a modelagem por regressão logística, com a finalidade de prever qual seria a inadimplência dos clientes que compõem o portfólio de uma grande instituição financeira do país. Sendo assim, será explorada a ideia de usar o conceito de provisionamento pura e simplesmente, através da estimação de uma probabilidade de default dado por um ou mais modelos estatísticos que serão construídos no decorrer do trabalho, conforme incentiva o comitê de Basileia. Um dos modelos será feito a partir de uma separação prévia de público através de clusters e a outra técnica a ser explorada será a criação de um modelo sem nenhuma separação. O objetivo será a comparação entre as duas métricas de classificação de risco e verificar os trade-off entre elas e os impactos de variáveis macroeconômicas nestes modelos.

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A ferramenta de custos se mostra relevante do ponto de vista gerencial, auxiliando no controle de gastos e na tomada de decisões nas empresas. Para melhor entender este conceito, o material apresenta a taxonomia dos sistemas de custos, além de suas classificações quanto à natureza, à identificação com o produto e à variação quantitativa. Como o estoque representa grande parte dos custos de produção, são apresentadas três formas contábeis para avaliação dos mesmos: PEPS (primeiro a entrar, primeiro a sair), UEPS (último a entrar, primeiro a sair) e Custo Médio.

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Esta videoaula pertence ao curso de "Desenvolvimento de jogos' oferecido pela Secretaria de Educação à Distancia (SEAD) da Universidade Federal de São Carlos (UFSCar)

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PEREIRA, Edinete do Nascimento et al. Classificação bibliográfica: as diversas contribuições para o tratamento da informação. In: SEMINÁRIO DE PESQUISA DO CCSA, 15., 2009. Anais... Natal: UFRN, 2009.

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This master dissertation presents the study and implementation of inteligent algorithms to monitor the measurement of sensors involved in natural gas custody transfer processes. To create these algoritmhs Artificial Neural Networks are investigated because they have some particular properties, such as: learning, adaptation, prediction. A neural predictor is developed to reproduce the sensor output dynamic behavior, in such a way that its output is compared to the real sensor output. A recurrent neural network is used for this purpose, because of its ability to deal with dynamic information. The real sensor output and the estimated predictor output work as the basis for the creation of possible sensor fault detection and diagnosis strategies. Two competitive neural network architectures are investigated and their capabilities are used to classify different kinds of faults. The prediction algorithm and the fault detection classification strategies, as well as the obtained results, are presented