[pt] Este trabalho tem como objetivo discutir o funcionamento em rede no Sistema de Garantia de Direitos da Criança e do Adolescente no município de Volta Redonda/RJ. Para a consecução dos objetivos foi realizada uma pesquisa qualitativa, por meio de entrevistas com os representantes das diversas instâncias integrantes do Sistema de Garantia de Direitos local. As informações obtidas foram submetidas à análise de conteúdo, em sua modalidade temática. Os resultados apontam para um processo incipiente de implantação de um trabalho articulado, faltando ainda espaços de pactuação e integração coletiva de todas as instâncias que compõe o sistema. / [en] This paper aims to discuss the Children and Adolescents Rights Assurance System network functioning in the city of Volta Redonda/RJ. To achieve the objective a qualitative research was conducted through interviews with representatives of varied instances that are part of the local Rights Assurance System. The information obtained was submitted to content analysis, in its thematic modality. The results indicate an articulated work incipient implementation process, yet lacking agreement spaces and collective integration of all system composing instances.

[pt] Dado o recente aumento da adoção de fontes renováveis de energia, é essencial reavaliar os sistemas tradicionais de energia. A intermitência pode causar diversos problemas ligados à qualidade e eficiência energética. O objetivo desta dissertação de mestrado é desenvolver uma ferramenta capaz de subsidiar modelos de previsão solar para aplicações visando a melhoria da operação em tempo real. O atual paradigma de previsão solar sub-horária consiste em usar imagens celestiais para prever a cobertura nebulosa para curtos horizontes temporais. Visando desenvolver um modelo mais exato, é necessária a utilização de componentes determinísticos, como a temperatura e o ângulo de incidência dos raios solares, em conjunto com a modelagem dos efeitos estocásticos das nuvens. Visto que o objetivo da previsão sub-minuto é permitir que se lide com variações de alta frequência, os dados devem possuir informação condizente com estas frequências. Por esse motivo foi feita a coleta de dados por exclusão. O sistema captura dados a cada 1 s e, quando detecta uma mudança suficientemente grande na potência do painel, salva essa informação, 10 s para trás até 4 s à frente da perturbação detectada. Os dados, depois de pré-processados, foram usados para treinar uma rede neural para determinar a relevância dos dados. Com cuidadosa seleção de atributos e arquitetura de rede, o modelo apresentou boa regressão com R2 maior que 0.93 para ambas variáveis testadas com horizonte de 60 s à frente. Concluindo, portanto, que os dados obtidos são relevantes para previsões de até 60 s à frente. / [en] The rising adoption of renewable energy sources means we must turn our eyes to limitations in traditional energy systems. Intermittency, if left unaddressed, may lead to several power quality and energy efficiency issues. The objective of this work is to develop a working tool to support PV energy forecast models for real-time operation applications. The current paradigm of intra-hour solar power forecasting is to use image-based approaches to predict the state of cloud composition for short time-horizons. For a more accurate model, it is also necessary to use deterministic components such as temperature and angle of incidence on the panels in addition to the stochastic effect of clouds. Since the objective of intra-minute forecasting is to address high-frequency intermittency, data must provide information on and surrounding these events. For that purpose, acquisition by exception was chosen as the guiding principle. The system performs power measurements at 1 Hz frequency and whenever it detects variations over a certain threshold, it saves the data 10 s before and 4 s after the detection point. After post-processing, this data was fed into a multilayer perceptron neural network to determine its relevance to the forecasting problem. With a thorough selection of attributes and network structures, the results show very low error with a normalized good fitting with R2 greater than 0.93 for both input variables tested with a time horizon of 60 s. In conclusion, the data provided by the acquisition system yielded relevant information for forecasts up to 60 s ahead.

[pt] A produção de coque metalúrgico em plantas do tipo heat recovery convertem todo o calor gerado da combustão de gases destilados durante a coqueificação em vapor e eletricidade, portanto eliminando a necessidade de processamento de sub-produtos químicos e rejeitos perigosos. Os gases, após a etapa de inertização no interior dos fornos, são direcionados à planta de dessulfuração denominada flue gas dessulfurization que utiliza lama de cal para abatimento de compostos SOx (SO2 e SO3) e filtros de mangas para remoção do resíduo gerado, cinzas de cal, precedente ao descarte para a atmosfera. Em virtude do alto custo da cal torna-se importante modelar o processo e avaliar quais são as principais variáveis que impactam no re-sultado, logo permitindo atuação no processo para torna-lo mais competitivo e am-bientalmente sustentável. A proposta deste trabalho foi elaborar um modelo matemático usando redes neurais artificiais para determinar as principais variáveis que impactam o consumo específico de cal no processo. A literatura existente revela que os principais parâmetros que impactam a eficiência de remoção de enxofre, logo a redução de consumo específico de cal, são temperatura de aproximação e relação Ca/S no processo. Este estudo indicou que o consumo está relacionado, principal-mente, aos parâmetros de temperatura dos gases na entrada e saída do SDA, além de concentração de oxigênio na chaminé principal e densidade da lama de cal utilizada de acordo com a análise de sensibilidade de rede neural feedfoward backpropagation com arquitetura MLP 14-19-2 e função de transferência tangente hiperbólica na ca-mada intermediária e logística na camada de saída. A avaliação reforçou o efeito do aumento da temperatura de saída dos gases no consumo específico de cal conforme literatura e adicionou parâmetros relevantes: temperatura de entrada dos gases, con-centração de O2(g) na chaminé e densidade da lama. / [en] The production of metallurgical coke in heat recovery coke production plants converts all heat generated from the combustion of distilled gases during coking pro-duction to steam and electricity, thus eliminating the need of processing hazardous by-products chemical substances. The gases, after inertization inside the ovens, are directed to the desulphurization plant called flue gas desulphurization (FGD) which uses lime slurry to remove SOx compounds (SO2 and SO3) and bag filters to remove the generated residue, lime ash. Due to the high cost of lime, it is important to model the process and evaluate which are the main variables that affects its result, thus allowing action in the process to make it more competitive and environmentally sus-tainable. The purpose of this work was to develop a mathematical model using arti-ficial neural networks to determine the main variables that affect lime consumption in the desulphurization process. Literature reveals that the main parameters that in-fluence sulfur removal efficiency, thus reducing specific lime consumption, are ap-proach to adiabatic saturation temperature and Ca/S ratio in the process. This study indicated that consumption is mainly related to the inlet and outlet SDA gas temper-atures, oxygen concentration in stack and lime slurry density according to the feed-foward backpropagation neural network sensitivity analysis. MLP 14-19-2 and hy-perbolic tangent transfer function in the intermediate layer and logistics in the output layer. Thus, the evaluation reinforced the effect of the increase of the gas outlet tem-perature on the specific lime consumption according to the literature, but also added new parameters: gas inlet temperature, O2 (g) concentration in the outlet of stack and lime slurry density.

[pt] A presente dissertação reflete o papel das entidades da sociedade civil, que possuem caráter privado e compõem a rede socioassistencial do município de Duque de Caxias/RJ, realizando estudo em que verifica como vem ocorrendo o reordenamento institucional com a implantação do Sistema Único de Assistência Social (SUAS), em atenção às legislações que a instituem como responsabilidade do Estado. Neste processo destacam-se as normatizações e definições dispostas na Tipificação Nacional dos Serviços Socioassistenciais e na Resolução CNAS nº 109/2009, sendo o lócus da pesquisa eleito em consonância com a trajetória profissional e política do pesquisador. A ausência de prospecção focalizando esse segmento organizacional da política de assistência social, lobrigando sua conjuntura histórica do município marcada pelo clientelismo e paternalismo, considerando que a análise das mediações teóricas e históricas presentes referentes às políticas sociais permitem a abrangência da compreensão de sua dimensão, mudança e reordenamento formal. O estudo, tendo como ponto de partida a pesquisa de campo realizada com levantamento de dados quantitativos e qualitativos, possibilitou a percepção do discurso dos representantes das entidades quanto à desmobilização da sociedade civil organizada, transparecendo o desconhecimento do que mobilização social efetivamente representa. Todos esses aspectos que corroboram a necessidade de um trabalho acadêmico que permita adentrar o contexto das entidades, aproximando-se da percepção que possuem das recentes mudanças legais e das exigências que lhes são postas, assim como dos seus temores, possibilitando novos saberes e contribuições para a assunção de novas funções organizacionais e de participação no cenário político, enquanto constituinte da rede socioassistencial, contribuindo para a ultrapassagem de um entendimento focalizado e a manifestação da dimensão cidadã da assistência social, com a autêntica concretização de uma rede socioassistencial, que seja mais que um conceito legal. Ao lado de informações teóricas e metodológicas, o resultado da pesquisa reflete sua característica exploratória, descritiva, com função analítica, sendo consequentes da interlocução entre teoria e prática, de confrontação e diálogo daquela com a realidade, assentando-se em estudo bibliográfico, com uso de análise documental e de trabalho de campo, utilizando por ferramenta grades de questionários, constituídas de perguntas semiestruturadas, onde teve por interlocutores os atores sociais que constituem as entidades da rede socioassistencial privada, que ofertam serviços relacionados à proteção social básica (PSB) e a proteção social especial (PSE) local. / [en] This essay reflects the role of civil society entities, that have private character and make up the network give social assistance from the municipality of Duque de Caxias (Rio de Janeiro State, Brazil), conducting study verifies as the institutional reorganization with the implementation of the Social Assistance System (SUAS), in attention to the legislation establish as State responsibility. In this process include the norms and definitions laid out in National Socioassistenciais Services and Typing in the Resolution of the National Council of Welfare (CNAS), number 109/2009, being the locus elected in line with the professional and political career of the researcher. The absence of exploration for focusing on this segment of social assistance policy organizational, lobrigando your historical conjuncture municipality marked by cronyism and paternalism, whereas the analysis of theoretical and historical present mediations relating to social policies allow the scope of understanding of its size, change and formal reorganization. The study, having as starting point the field research conducted with quantitative and qualitative data collection, made possible the perception of the speech of the representatives of organizations with regard to the demobilization of organised civil society, reveal the ignorance of social mobilization that effectively represents. All these aspects that corroborate the need for a scholarly work that allows you go into the context of entities, approaching the perception that have the recent legal changes and the requirements to which they are put, as well as their fears, enabling new knowledge and contributions to the assumption of new organizational functions and participation in the political scenario, while the constituent give social assistance network , contributing to understanding focused overdrive and the manifestation of the citizen dimension of social assistance, with the authentic realization of a network give social assistance, which is more than a legal concept. Next to theoretical and methodological information, the search result reflects its exploratory, descriptive feature, with analytic function, being consequential of the dialogue between theory and practice, of confrontation and that dialogue with reality, based in bibliographic study, with use of documentary analysis and fieldwork, using for tool bars of questionnaires, made up of semi-structured questions, where the interlocutors by social actors that constitute the network give social assistance private entities , that offer basic social protection-related services (PSB) and the special social protection (PSE) site.

[pt] Esta dissertação apresenta uma nova proposta de sistemas (modelos) neuro-fuzzy que possuem, além do tradicional aprendizado dos parâmetros, comuns às redes neurais e aos sistemas nero-fuzzy, as seguintes características: aprendizado de estrutura, a partir do uso de particionamentos recursisvos; número maior de entradas que o comumente encontrado nos sistemas neuro-fuzzy; e regras com hierarquia. A definição da estrutura é uma necessidade que surge quando da implementação de um determinado modelo. Pode-se citar o caso das redes neurais, em que se deve determinar (ou arbitrar) a priori sua estrutura (número de camadas e quantidade de neurônios por camadas) antes de qualquer teste. Um método automático de aprendizado da estrutura é, portanto, uma característica importante em qualquer modelo. Um sistema que também permita o uso de um número maior de entradas é interessante para se abranger um maior número de aplicações. As regras com hierarquia são um subproduto do método de aprendizado de estrutura desenvolvido nestes novos modelos. O trabalho envolveu três partes principais: um levantamento sobre os sistemas neuro-fuzzy existentes e sobre os métodos mais comuns de ajuste de parâmetros; a definição e implementação de dois modelos neuro-fuzzy hierárquicos; e o estudo de casos. No estudo sobre os sistemas neuro-fuzzy(SNF) fez-se um levantamento na bibliografia da área sobre as características principais desses sistemas, incluindo suas virtudes e deficiências. Este estudo gerou a proposta de uma taxonomia para os SNF, em função das características fuzzy neurais. Em virtude deste estudo constataram-se limitações quanto à capacidade de criação de sua própria estrutura e quanto ao número reduzido de entradas possíveis. No que se refere aos métodos de ajuste dos parâmetros abordou-se os métodos mais comuns utilizados nos SNF, a saber: o método dos mínimos quadrados com sua solução através de métodos numéricos iterativos; e o método gradient descent e seus derivados como o BackPropagation e o RProp(Resilient BackPropagation). A definição dos dois novos modelos neuro-fuzzy foi feita a partir do estudo das características desejáveis e das limitações dos SNF até então desenvolvidos. Observou-se que a base de regras dos SNF juntamente com os seus formatos de particionamento dos espaços de entrada e saída têm grande influência sobre o desempenho e as limitações destes modelos. Assim sendo, decidiu-se utilizar uma nova forma de particionamento que eliminasse ou reduzisse as limitações existentes- os particionamentos recursivos. Optou-se pelo uso dos particionamentos Quadtree e BSP, gerando os dois modelos NFHQ (Neuro-Fuzzy Hierárquico Quadree) e NFHB (Neiro-Fuzzy Hierárquico BSP). Com o uso de particionamentos obteve-se um nova classe de SNF que permitiu além do aprendizado dos parâmetros, também o aprendizado dos parâmetros. Isto representa um grande diferencial em relação aos SNF tradicionais, além do fato de se conseguir extender o limite do número de entradas possíveis para estes sistemas. No estudo de casos, os dois modelos neurofuzzy hierárquicos foram testados 16 casos diferentes, entre as aplicações benchmarks mais tradicionais da área e problemas com maior número de entradas. Entre os casos estudados estão: o conjunto de dados IRIS; o problema das duas espirais; a previsão da série caótica de Mackey- Glass; alguns sistemas de diagnóstico e classificação gerados a partir de conjuntos de dados comumente utilizados em artigos de machine learning e uma aplicação de previsão de carga elétrica. A implementação dos dois novos modelos neuro-fuzzy foi efetuada em linguagem pascal e com o uso de um compilador de 32 bits para micros da linha PC (Pentium) com sistema operacional DOS 32 bits, Windows, ou Linux. Os testes efetuados demostraram que: esses novos modelos se ajustam bem a qualquer conjunto de dados; geram sua própria estrutura; ajustam seus parâmetros com boa generalização e extraem / [en] This dissertation presents a new proposal of neurofuzzy systems (models), which present, in addition to the learning capacity (which are common to the neural networks and neurofuzzy systems) the following features: learning of the structure; the use of recursive partitioning; a greater number of inputs than usually allowed in neurofuzzy systems; and hierarchical rules. The structure´s definition is needed when implementing a certain model. In the neural network case, for example, one must, first of all, estabilish its structure (number of layers and number of neurons per layers) before any test is performed. So, an important feature for any model is the existence of an automatic learning method for creating its structure. A system that allows a larger number of inputs is also important, in order to extend the range of possible applications. The hierarchical rules feature results from the structure learning method developed for these two models. The work has involved three main parts: study of the existing neurofuzzy systems and of the most commom methods to adjust its parameters; definition and implementation of two hierarchical neurofuzzy models; and case studies. The study of neurofuzzy systems (NFS) was accomplished by creating a survey on this area, including advantages, drawbacks and the main features of NFS. A taxonomy about NFS was then proposed, taking into account the neural and fuzzy features of the existing systems. This study pointed out the limitations of neurofuzzy systems, mainly their poor capability of creating its own structure and the reduced number of allowed inputs. The study of the methods for parameter adjustment has focused on the following algorithms: Least Square estimator (LSE) and its solutions by numerical iterative methods; and the basic gradient descent method and its offsprings such as Backpropagation and Rprop (Resilient Backpropagation). The definition of two new neurofuzzy models was accomplished by considering desirable features and limitations of the existing NFS. It was observed that the partitioning formats and rule basis of the NFS have great influence on its performance and limitations. Thus, the decision to use a new partitioning method to remove or reduce the existing limitations - the recursive partitioning. The Quadtree and BSP partitioning were then adopted, generating the so called Quadree Hierarchical Neurofuzzy model (NFHQ) and the BSP hierarchical Neurofuzzy model (NFHB). By using these kind os partitioning a new class of NFS was obtained allowing the learning of the structure in addition to parameter learning. This Feature represents a great differential in relation to the traditional NFS, besides overcoming the limitation in the number of allowed inputs. In the case studies, the two neurofuzzy models were tested in 16 differents cases, such as traditional benchmarks and problems with a greater number of inputs. Among the cases studied are: the IRIS DATA set; the two spirals problem; the forecasting of Mackey-Glass chaotic time series; some diagnosis and classifications problems, found in papers about machine learning; and a real application involving load forecasting. The implementation of the two new neurofuzzy models was carried out using a 32 bit Pascal compiler for PC microcomputers using DOS or Linux operating system. The tests have shown that: these new models are able to adjust well any data sets; they create its own struture; they adjust its parameters, presenting a good generalization performance; and automatically extract the fuzzy rules. Beyond that, applications with a greater number of inputs for these neurofuzzy models. In short two neurofuzzy models were developed with the capability of structure learning, in addition to parameter learning. Moreover, these new models have good interpretability through hierarchical fuzzy rules. They are not black coxes as the neural networks.

[pt] Este trabalho apresenta as principais características de um sistema telefônico de voz baseado na tecnologia TDM e de um sistema de comunicações ópticas baseado em no protocolo Ethernet. Os dois sistemas são comparados economicamente. A solução Ethernet foi então escolhida e avaliada para ser instalada priorizando sua utilização na área central do Rio de Janeiro em aplicações corporativas. Aplicações residenciais também foram avaliadas, com menor ênfase. / [en] This work shows the legacy telephone system and optical communication system based on the Ethernet protocol major characteristics, compares both in technical and economically aspects. Then, the implementation of an optical network based on the Ethernet protocol in some areas of Rio de Janeiro is assessed.

[pt] Este trabalho consiste de quatro artigos e esta dividida em duas partes distintas. A primeira esta relacionado a modelos de estrutura a termo estimados para países cujos títulos soberanos sao considerados sujeitos a default. A segunda parte é sobre crescimento e convergencia. No primeiro artigo da primeira parte, usamos um modelo de estrutura a termo afim sem arbitragem e escolhemos tres países da zona euro para esta analise: Espanha, Grécia e Itália. Notamos que a dívida do proprio país tem desempenhado um papel importante na ampliac¸ao recente dos spreads, sobretudo para a Grecia e Itália. Para a Espanha, o recente aumento dos spreads está sendo impulsionado principalmente pelas variaveis relacionadas com a Alemanha (entre as quais a dívida alemã e a mais importante entre eles), e estresse do mercado (representada por um índice alto rendimento). No segundo artigo da primeira parte, usamos um modelo de sem arbitragem para investigar os determinantes da estrutura a termo dos spreads soberanos brasileiros e as expectativas da taxa de cambio no Brasil. Nossos exercícios indicam que fatores ligados a economia brasileira tiveram uma contribuic¸ao positiva para os spreads 1999-2006 e, na maior parte deste período, os fatores ligados a economia dos EUA tiveram uma contribuição negativa. Desde o final de 2007, esse cenario inverteu. Além disso, apresentam-se evidências de que a melhoria na nossa indicador de solvência externa, juntamente com a melhoria no cenario de inflação, e o principal responsável pela redução de spreads a partir do meio de 2007. O primeiro artigo da segunda parte propoe uma abordagem semi-parametrica para controlar a heterogeneidade não observada em modelos de regressao linear. Utilizamos estimadores extremos de redes neuras e o modelo e ilustrado em uma aplicação para a convergência de renda per capita entre os municípios brasileiros. Finalmente, no segundo artigo da segunda parte, vamos explorar os desenvolvimentos recentes sobre a convergencia para a produtividade industrial. Encontramos que o crescimento da produtividade esta negativamente relacionado com a produtividade inicial, mas que países com instituições piores têm um nível de equilíbrio de produtividade mais baixo. A taxa de crescimento da produtividade tambem tem uma relação não monotonica com a abertura comercial e educação, sendo mais rápida nos extremos. / [en] This work consists of four chapters and is divided into two distinct parts. The first is related to models of the term structure estimated for countries whose sovereign bonds are considered defaultable. The second part is about growth and convergence. In the first article of the first part, we used a no- arbitrage term structure model and chose three eurozone countries for this analysis: Spain, Greece and Italy. We noted that the country s debt has played an important role in the recent expansion of spreads, especially for Greece and Italy. For Spain, the recent increase in spreads has been driven primarily by variables related to Germany (Germany s debt is the most important among them), and market stress (represented by a highyield index). In the second article of the first part, we use a no-arbitrage model to investigate the determinants of the term structure of sovereign spreads and the expectations of the exchange rate in Brazil. Our exercises suggest that factors related to the Brazilian economy had a positive contribution to the 1999-2006 spreads and, in most of the period, factors related to the U.S. economy had a negative contribution. Since late 2007, this scenario has inverted. Furthermore, we present evidence that the improvement in our external solvency indicator along with the improved inflation scenario are the main responsible for the reduction of spreads from the middle of 2007 on. The first article of the second part proposes a semi-parametric approach to control unobserved heterogeneity in linear regression models. We use extreme neurotic networks estimators and the model is illustrated in an application to the convergence of per capita income across Brazilian municipalities. Finally, in the second article of the second part, we explore recent developments on industrial productivity convergence. We find that productivity growth is negatively related to initial productivity, but that countries with worse institutions have lower level of productivity in equilibrium. The rate of productivity growth also has a nonmonotonic relationship with trade openness and education, being faster at the extremes.

[pt] O petróleo e gás são importantes na economia mundial, utilizados como matéria-prima em vários produtos. Para a extração desses produtos é necessário realizar a caracterização dos reservatórios de hidrocarbonetos. A partir dessa caracterização são extraídos um volume com dados sísmicos da região de interesse. Esses dados são interpretados para identificação de várias características, como a classificação de fácies sísmicas, horizontes, falhas, e gás. A grande quantidade de dados do volume de sísmica, torna a interpretação manual cada vez mais desafiadora. Muitos pesquisadores da área de interpretação sísmica tem investido em métodos utilizando redes neurais. As redes neurais convolucionais (CNN) são muito utilizadas em problemas de visão computacional, e obtém ótimos resultados em muitos problemas com dados 2D. O presente trabalho tem como objetivo a aplicação de redes neurais convolucionais no mapeamento supervisionado de horizontes sísmicos. Avaliamos nossa proposta usando o bloco F3 com as anotações de fácies sísmicas. Os dados foram utilizados baseados em modelo de seção e patches. Na previsão de horizonte foram avaliadas as arquiteturas da ResUnet e DC-Unet. Como função de perda foram analisadas a Generalized Dice e a perda Focal Tversky. O método mostrou resultados promissores com a ResUnet e função de perda Focal Tversky, nos dados baseados em patches de 128x128, alcançando aproximadamente 56 por cento na métrica Dice. A implementação completa e as redes treinadas estão disponíveis em https://github.com/mayaragomys/seismic_horizons. / [en] Oil and gas are important in the world economy, used as raw materials in various products. For the extraction of these products, it is necessary to carry out the characterization of the hydrocarbon reservoirs. This characterization extracts a volume with seismic data from the region of interest. These data are interpreted to identify various features, such as the classification of seismic facies, horizons, faults, and gas. A large amount of seismic volume data makes manual interpretation increasingly challenging. Many researchers in the field of seismic interpretation have invested in methods using neural networks. Convolutional Neural Networks (CNN) are widely used in computer vision problems and get great results in many situations with 2D data. The present work aimed to apply convolutional neural networks in the supervised mapping of seismic horizons. We evaluated our proposal using the F3 block with seismic facies annotations. The data representation in the input layer are patches of sections. In the horizon forecast, we evaluate the architectures of ResUnet and DC-Unet. We use the Generalized Dice and the Focal Tversky loss functions for the loss function. The method delivered promising results with the ResUnet and Focal Tversky loss function on data based on 128x128 patches, reaching approximately 56 percent on the Dice metric. The full implementation and the trained networks are available at https://github.com/mayaragomys/seismic_horizons.

[pt] Entre todas as mudanças que o sistema familiar enfrenta ao longo do ciclo vital, a transição para a maternidade é destacada como uma das mais dramáticas e intensas (Ngai & Ngu, 2013). A sociedade ainda romantiza a maternidade e espera que a mulher se sinta feliz e realizada ao tornar-se mãe, porém trata-se de um momento com muitas adaptações e desafios, podendo inclusive ser adoecedor. O objetivo deste trabalho foi compreender as transformações na subjetividade, na conjugalidade e na carreira que a mulher vivencia ao tornar-se mãe na contemporaneidade. O estudo de cunho qualitativo entrevistou 20 mulheres entre 25 e 40 anos, primíparas, com bebês entre 4 meses e 2 anos, em um relacionamento estável e que possuem atividade remunerada. Constatou-se dificuldade em se reconhecer após a maternidade, sobrecarga com acúmulo de funções, desafios para conciliar a carreira, declínio na intimidade e na vida sexual com o parceiro, importância da rede de apoio, além de autocobrança e sentimentos de inadequação devido ao excesso de informações na internet e comparação nas redes sociais. Atualmente, existem diversos estudos com recortes dessas temáticas - maternidade, conjugalidade e carreira, mas poucos que propõem correlacionar esses diferentes fatores. Por isso, acredita-se que os resultados do estudo podem contribuir significativamente para a compreensão de temas relevantes para a promoção da saúde e bem-estar da mulher na contemporaneidade. / [en] Among all the changes that the family system faces throughout the life cycle, the transition to motherhood is highlighted as one of the most dramatic and intense (Ngai & Ngu, 2013). Society still romanticizes motherhood and expects women to feel happy and fulfilled when becoming a mother, but it is a moment with many adaptations and challenges, which can even be sickening. The objective of this work was to understand the transformations in subjectivity, in conjugality and in the career that the woman experiences when becoming a mother in contemporary times. The qualitative study interviewed 20 women between 25 and 40 years old, primiparous, with babies between 4 months and 2 years old, in a stable relationship and who have paid work. It was found difficulty in recognizing oneself after motherhood, overload with accumulation of functions, challenges to reconcile career, decline in intimacy and sexual life with the partner, importance of the support network, in addition to self-demand and feelings of inadequacy due to excess of information on the internet and comparison on social networks. Currently, there are several studies with excerpts from these themes - motherhood, conjugality and career, but few that propose to correlate these different factors. Therefore, it is believed that the results of the study can contribute significantly to the understanding of relevant themes to the promotion of women s health and well-being in contemporary times.

[pt] Apesar dos recentes avanços tecnológicos e do surgimento de computadores extremamente rápidos, a simulação numérica direta de escoamentos turbulentos ainda é proibitivamente cara para a maioria das aplicações de engenharia e até mesmo para algumas aplicações de pesquisa. As simulações utilizadas são, no geral, baseadas em grandezas médias e altamente dependentes de modelos de turbulência. Apesar de amplamente utilizados, tais modelos não conseguem prever adequadamente o escoamento médio em muitas aplicações, como o escoamento em um duto quadrado. Com o reflorescimento do Aprendizado de Máquina nos últimos anos, muita atenção está sendo dada ao uso de tais técnicas para substituir os modelos tradicionais de turbulência. Este trabalho estudou o uso de Redes Neurais como alternativa para aprimorar a simulação de escoamentos turbulentos. Para isso, a técnica PIV-Estereoscópico foi aplicada ao escoamento em um duto quadrado para obter dados experimentais de estatísticas do escoamento e campos médios de velocidade de 10 casos com diferentes números de Reynolds. Um total de 10 metodologias foram avaliadas para entender quais grandezas devem ser previstas por um algoritmo de aprendizado de máquina para obter simulações aprimoradas. A partir das metodologias selecionadas, excelentes resultados foram obtidos com uma Rede Neural treinada a partir dos dados experimentais para prever o termo perpendicular do Tensor de Reynolds e a viscosidade turbulenta. As simulações turbulentas auxiliadas pela Rede Neural retornaram campos de velocidade com menos de 4 por cento de erro, em comparação os dados medidos. / [en] Although the technological advances that led to the development of fast computers, the direct numerical simulation of turbulent flows is still prohibitively expensive to most engineering and even some research applications. The CFD simulations used worldwide are, therefore, based on averaged quantities and heavily dependent on mathematical turbulence models. Despite widely used, such models fail to proper predict the averaged flow in many practical situations, such as the simple flow in a square duct. With the re-blossoming of machine learning methods in the past years, much attention is being given to the use of such techniques as a replacement to the traditional turbulence models. The present work evaluated the use of Neural Networks as an alternative to enhance the simulation of turbulent flows. To this end, the Stereoscopic-PIV technique was used to obtain well-converged flow statistics and velocity fields for the flow in a square duct for 10 values of Reynolds number. A total of 10 methodologies were evaluated in a data-driven approach to understand what quantities should be predicted by a Machine Learning technique that would result in enhanced simulations. From the selected methodologies, accurate results could be obtained with a Neural Network trained from the experimental data to predict the nonlinear part of the Reynolds Stress Tensor and the turbulent eddy viscosity. The turbulent simulations assisted by the Neural Network returned velocity fields with less than 4 percent in error, in comparison with those previously measured.