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Estrat?gia de utiliza??o de topsoil na restaura??o ambientalAmaral, Luise Andrade 27 February 2013 (has links)
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Previous issue date: 2013 / O objetivo deste trabalho foi avaliar dois tipos de topsoil, assim como maneiras de utiliza??o
dos mesmos, ou como fonte de prop?gulos, nutrientes, microorganismos, mat?ria org?nica
etc., na recupera??o de diferentes ?reas degradadas. Os experimentos foram desenvolvidos em
?reas pertencentes ? empresa de minera??o de ferro Anglo American, sediada no munic?pio de
Concei??o do Mato Dentro, Minas Gerais, no entanto, como a empresa ainda est? em fase de
instala??o, as ?reas cedidas n?o s?o degradadas pelo processo de extra??o do min?rio, sendo
uma em pilha de est?ril e a outra em pastagem degradada. O trabalho foi organizado em
cap?tulos, em que o primeiro apresenta uma revis?o bibliogr?fica sobre todos os temas
envolvidos no estudo. O segundo cap?tulo apresenta a avalia??o da regenera??o natural e da
cobertura do solo de uma pilha de est?ril no per?odo seco e chuvoso a partir da deposi??o a
lan?o de topsoil proveniente de campo rupestre ferruginoso no munic?pio de Concei??o do
Mato Dentro, Minas Gerais. E o terceiro cap?tulo apresenta abordagens para o uso de topsoil
na recupera??o de uma pastagem degradada. Na ?rea do cap?tulo 2, foram instaladas,
sistematicamente, 26 parcelas e uma parcela controle de 1 m?, foram caracterizados os
atributos f?sicos e qu?micos dos substratos com e sem topsoil. Para identifica??o flor?stica,
foram realizados dois invent?rios, um em julho de 2012 (in?cio da esta??o seca) e o outro em
novembro de 2012 (in?cio da esta??o chuvosa). A cobertura do solo foi estimada, visualmente,
por meio da porcentagem de cobertura viva, serrapilheira e solo exposto. Foram registrados
675 indiv?duos, sendo 201 contabilizados na primeira amostragem e 474 na segunda,
totalizando 24 esp?cies identificadas pertencentes a 11 fam?lias e X indeterminadas. As
fam?lias com maior n?mero de esp?cies foram: Asteraceae, com 26,92%, e Melastomataceae,
com 15,38%. No entanto, as fam?lias que apresentaram maior o n?mero de indiv?duos foram
Poaceae (33,33%) e Verbenaceae (28,85%) na esta??o seca e Poaceae (93,03%),
Portulacaceae (68,16%) e Verbenaceae (35,82%) na esta??o chuvosa. Dentre os h?bitos
encontrados, as herb?ceas se destacaram com 65,63% do total, seguidas pelas arbustivas
6,22%, subarbustivas 5,48% e arb?reas 1,18%. A cobertura viva aumentou 53%, a
serrapilheira e o solo exposto diminu?ram 13 e 11%, respectivamente. J? no cap?tulo 3, foram
estabelecidos 14 tratamentos com tr?s repeti??es implantados em 42 parcelas de 5 x 5 m
numa ?rea, anteriormente, ocupada por pastagem. O experimento foi realizado em
delineamento em blocos casualizados (DBC), em esquema fatorial (3 x 2 x 2) + 2. Os
tratamentos foram compostos pela combina??o das origens do topsoil (est?gio inicial e est?gio
m?dio), tr?s espessuras (10, 20 e 30 cm) e aus?ncia ou presen?a de sombrite de 70% com duas
testemunhas adicionais (T1 e T2). Foi realizada a caracteriza??o f?sica, qu?mica e
microbiol?gica do topsoil por meio de amostras coletadas na profundidade de 0-10 cm.
Determinaram-se microorganismos por meio de an?lise de DNA, cobertura do solo e a
flor?stica. Os resultados mostraram que o uso do topsoil melhorou, consideravelmente, a
atividade microbiana atrav?s do carbono da biomassa e da amplifica??o de DNAs para grupos
de bact?rias e fungos. A cobertura vegetal desenvolvida sobre os dois tipos de topsoil
apresentou um total de 2929 indiv?duos de h?bitos herb?ceo, arbustivos e subarbustivos,
identificadas 33 esp?cies em 11 fam?lias e uma morfoesp?cie. A fam?lia Asteraceae foi a que
apresentou o maior n?mero de esp?cies (9), seguida de Fabaceae (6), Convolvulaceae e
Malvaceae (4) e Solanaceae (3). J? o levantamento flor?stico do estrato arb?reo registrou 235
indiv?duos pertencentes a 21 esp?cies e 14 fam?lias e duas esp?cies sem identifica??o. A
fam?lia com maior riqueza de esp?cies foi a Fabaceae (4), seguida da Rutaceae, Solanaceae,
Myrtaceae e Asteraceae, no entanto, o maior n?mero de indiv?duos foi a Siparunaceae. / Disserta??o (Mestrado) ? Programa de P?s-Gradua??o em Ci?ncia Florestal, Universidade Federal dos Vales do Jequitinhonha e Mucuri, 2013. / ABSTRACT The aim of this study was to evaluate two types of topsoil, as well as ways to use them as a source of propagules, nutrients, microorganisms, organic matter etc., The recovery of degraded areas different. The experiments were conducted in areas belonging to the mining company Anglo American iron headquartered in the municipality of Concei??o do Mato Dentro, Minas Gerais, however, as the company is still in the installation phase, the assigned areas are not degraded by the process of extraction of ore, one in waste dump and the other in degraded pasture. The work was organized in chapters where the first presents a literature review on all subjects involved in the study. The second chapter presents the evaluation of natural regeneration and soil cover of a waste dump in the dry and wet deposition from the haul topsoil from ferruginous rocky fields in the municipality of Concei??o do Mato Dentro, Minas Gerais. The third chapter presents approaches to the use of topsoil in the recovery of a degraded pasture. In the area of Chapter 2 were systematically installed 26 plots and a control plot 1 square meter, we characterized the physical and chemical properties of the substrates with and without topsoil. For floristic identification were two surveys one in July 2012 (early dry season) and the other in November 2012 (rainy season). The ground cover was visually estimated by the percentage of live coverage, litter and exposed soil. We recorded 675 individuals being recorded in sample 201 and 474 in the second sample, a total of 24 identified species belonging to 11 families and a group of indeterminate. The families with the largest number of species were Asteraceae and Melastomataceae with 26.92% to 15.38%. However, households that had higher number of individuals were Poaceae (33.33%) and Verbenaceae (28.85%) in the dry season and Poaceae (93.03%), Portulaca (68.16%) and Verbenaceae ( 35.82%) in the rainy season. Among the habits found the herbaceous stood out with 65.63% of the total followed by shrub 6.22%, 5.48% and woody subshrubs 1.18%. The live coverage increased by 53%, the litter and exposed soil decreased by 13 and 11%, respectively. Already in chapter 3 were established 14 treatments with three replications implanted in 42 plots of 5 x 5 m in an area previously occupied by grasslands. The experiment was conducted in randomized block design (RBD), factorial (3x 2 x 2) + 2. The treatments consisted of combinations of sources of topsoil (early stage and middle stage), three thicknesses (10, 20 and 30 cm) and presence or absence of shading 70% with two additional witnesses (T1 and T2). We performed the physical, chemical and microbiological through the topsoil samples collected at a depth of 0-10 cm. Microorganisms was determined through DNA analysis, ground cover, and flora The results showed that the use of topsoil considerably improved microbial activity through carbon and biomass DNA amplification for groups of bacteria and fungi. The vegetation developed on the two types of topsoil had a total of 2929 individuals habits herbaceous, shrubby and subarbustivos, 33 species in 11 families and one morphospecies. The family Asteraceae was the one with the highest number of species (9), followed by Fabaceae (6), Convolvulaceae and Malvaceae (4) and Solanaceae (3). Already a floristic inventory of the tree stratum recorded 235 individuals belonging to 21 species and 14 families and two unidentified species. The family with the highest species richness was the Fabaceae (4), followed by Rutaceae, Solanaceae, Myrtaceae and Asteraceae, however, the largest number of individuals was Siparunaceae.
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Avalia??o da contribui??o de desenvolvedores para projetos de software usando minera??o de reposit?rios de software e minera??o de processosCosta, Daniel Alencar da 01 February 2013 (has links)
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Previous issue date: 2013-02-01 / Coordena??o de Aperfei?oamento de Pessoal de N?vel Superior / Software Repository Mining (MSR) is a research area that analyses software repositories in
order to derive relevant information for the research and practice of software engineering. The
main goal of repository mining is to extract static information from repositories (e.g. code
repository or change requisition system) into valuable information providing a way to support
the decision making of software projects. On the other hand, another research area called
Process Mining (PM) aims to find the characteristics of the underlying process of business
organizations, supporting the process improvement and documentation. Recent works have
been doing several analyses through MSR and PM techniques: (i) to investigate the evolution
of software projects; (ii) to understand the real underlying process of a project; and (iii) create
defect prediction models. However, few research works have been focusing on analyzing the
contributions of software developers by means of MSR and PM techniques. In this context,
this dissertation proposes the development of two empirical studies of assessment of the
contribution of software developers to an open-source and a commercial project using those
techniques. The contributions of developers are assessed through three different perspectives:
(i) buggy commits; (ii) the size of commits; and (iii) the most important bugs. For the opensource
project 12.827 commits and 8.410 bugs have been analyzed while 4.663 commits and
1.898 bugs have been analyzed for the commercial project. Our results indicate that, for the
open source project, the developers classified as core developers have contributed with more
buggy commits (although they have contributed with the majority of commits), more code to
the project (commit size) and more important bugs solved while the results could not indicate
differences with statistical significance between developer groups for the commercial project / Minera??o de Reposit?rios de Software (MSR) ? uma ?rea que procura analisar
reposit?rios de software em busca de informa??es relevantes para a pesquisa e para a pr?tica
na engenharia de software. As minera??es buscam transformar informa??es est?ticas de
reposit?rios de software (sistemas de ger?ncia de configura??o e mudan?as) em informa??es
relevantes que auxiliam a tomada de decis?o dentro do contexto de projetos de software. Por
outro lado, a ?rea de Minera??o de Processos (MP) busca descobrir caracter?sticas dos
processos que s?o utilizados em organiza??es para auxiliar na melhoria e documenta??o
destes processos. Trabalhos recentes t?m buscado utilizar as t?cnicas de MSR e de MP para
realizar diversas an?lises na ?rea de Engenharia de Software, tais como: (i) estudar a evolu??o
dos projetos de software (ii) entender o processo de software real utilizado em um
determinado projeto; e (iii) criar modelos de predi??es de defeitos. Contudo, poucos destes
trabalhos buscam utilizar as t?cnicas de MP e MSR com o objetivo de analisar a contribui??o
de desenvolvedores na implementa??o de sistemas de software. Esta disserta??o de mestrado
prop?e a condu??o de estudos experimentais que buscam avaliar a contribui??o de
desenvolvedores de software para projetos, atrav?s da utiliza??o das t?cnicas de MSR e MP.
A contribui??o dos desenvolvedores ? avaliada sob tr?s diferentes perspectivas: (i) commits
defeituosos; (ii) tamanho dos commits; e (iii) resolu??o de bugs priorit?rios. Dois projetos de
software (um open-source e outro privado) foram analisados sob estas tr?s perspectivas. Para
o projeto open-souce, 12.827 commits e 8.410 bugs foram avaliados, enquanto que para o
projeto privado, 4.663 commits e 1.898 bugs foram avaliados. Os resultados obtidos indicam
que para o projeto open-source os desenvolvedores classificados como desenvolvedores core,
s?o os que mais produzem commits defeituosos (embora tamb?m sejam os que mais produzem
commits), s?o os que contribuem com commits de maior tamanho de c?digo e tamb?m
contribuem com mais bugs priorit?rios solucionados. J? para o projeto privado, os resultados
n?o indicaram uma diferen?a estatisticamente significativa entre os grupos de
desenvolvedores
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T?cnicas de aprendizagem de m?quina utilizadas na previs?o de desempenho acad?micoSantos, Rodrigo Magalh?es Mota dos January 2016 (has links)
Data de aprova??o ausente. / Submitted by Jos? Henrique Henrique (jose.neves@ufvjm.edu.br) on 2017-05-11T18:00:35Z
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Previous issue date: 2016 / A tecnologia, presente cada vez mais no ambiente educacional, tem contribu?do para o aumento
da oferta de cursos ? dist?ncia. Grande parte dos cursos ofertados nesta modalidade utilizam os
Ambientes Virtuais de Aprendizagem (AVA). Estes ambientes ganham espa?o no cotidiano dos
educadores devido ao f?cil manuseio e a grande diversidade de ferramentas disponibilizadas.
Tais ferramentas permitem, de forma geral, a administra??o de cursos totalmente ? dist?ncia
com oferta de m?ltiplas m?dias e recursos (f?runs de discuss?o, chats, dentre outros) para intera??es
entre professores e alunos. Tais intera??es criam enormes volumes de dados que podem
ser analisados atrav?s da aplica??o de t?cnicas de Minera??o de Dados Educacionais. Com a
aplica??o destas t?cnicas pode-se realizar a previs?o de desempenho acad?mico que pode ter
grande utilidade para Institui??es de Ensino no sentido de auxili?-las a tomar, de forma antecipada,
decis?es pedag?gicas que possam ajudar os estudantes.
Este trabalho apresenta um estudo de m?todos como Sele??o de Atributos utilizando a abordagem
Wrapper e Classificador em Cascata, ainda n?o empregados em trabalhos correlatos
pesquisados, que visam melhorar os resultados obtidos pelas t?cnicas de Minera??o de Dados
Educacionais utilizadas na previs?o de desempenho acad?mico de estudantes. Os resultados
experimentais indicam uma melhora no desempenho dos algoritmos classificadores utilizados
(alguns alcan?ando a not?vel marca de 90,2% de acur?cia), bem como apontam quais os recursos
utilizados no AVA possuem maior influ?ncia no desempenho dos estudantes. / Disserta??o (Mestrado Profissional) ? Programa de P?s-Gradua??o em Educa??o, Universidade Federal dos Vales do Jequitinhonha e Mucuri, 2016. / The technology, which is being increasingly used in the educational environment, has contributed
for the popularity of distance courses. Much of the courses offered in this mode uses
the so-called Virtual Learning Environments (VLE). These environments are gaining ground
in the daily lives of educators due to its easy handling and the wide variety of available tools.
These tools allow, in general, the administration of fully distance courses with multiple media
and resources (forums, chats, among others) for interactions between teachers and students.
These interactions create huge volumes of data that can be analyzed through the application of
Educational Data Mining techniques. Such techniques can be used to academic performance
prediction that can be very useful for education institutions in order to help them to take, in
advance, pedagogical decisions that can help students.
This work presents a study of methods as Feature Selection using the Wrapper approach and
Classifier Cascade that were not employed in other works, with the aim to improve the results
obtained by Educational Data Mining techniques used in the academic performance prediction.
Results showed an improvement in the performance of classifiers (some obtaining the remarkable
mark of 90.2% in accuracy results), as well as pointed out what the resources used in VLE
that have greater influence on student performance.
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Solu??o de aux?lio ao diagn?stico e ? pesquisa m?dica baseada em minera??o de dados utilizando interface androidChimieski, Bruno Fernandes 12 November 2012 (has links)
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Previous issue date: 2012-11-12 / Since the primary studies on the applications of Information Technology aiming to add value to other areas of knowledge, the playing eld of medicine has always been seen as fertile ground for such. With the advent of Arti cial Intelligence techniques, computer programs have been given a power of learning more sophisticated and thus opening the possibility of its use beyond the hospital administrative processes, drawing ever closer to the provision of patient care. Therefore, this paper proposes to demonstrate the feasibility of an aid to medical diagnosis and obtaining implicit knowledge in databases of three diseases: breast cancer, dermatology and vertebral column problems. To do so, is applied the process of extracting knowledge from databases in order to achieve these goals. This process has Data Mining as its core, which in turn relies on machine learning algorithms to transform data, sometimes not analyzed, in useful information for business referred to, in this case about health care. Therefore, this work presents a study aided by the tool Weka, to determine which machine learning algorithms perform best when applied to target databases. With these algorithms in hand, is implemented a solution to aid the diagnosis and study of medical applications making use of Android as interface for healthcare professionals, with it, utilizing what is most modern in terms of mobile electronic devices in the world market. The results were quite satisfactory, given that the objectives for the study on the determination of Data Mining algorithms, preparation of databases for future research and implementation of the solution for the diagnosis have been met and, together, prove that you can apply tools of information technology to add value to medical practice. / Desde os estudos primordiais sobre as aplica??es da Tecnologia da Informa??o objetivando agregar valor a outras areas do conhecimento, o campo de atua??o da Medicina sempre foi visto como terreno f?rtil para tal. Com o advento das t?cnicas de Intelig?ncia Artificial, os programas de computador passaram a ter um poderio de aprendizagem mais sofisticado e, portanto, abrindo a possibilidade da sua utiliza??o al?m dos processos administrativos hospitalares, chegando cada vez mais pr?ximo da presta??o de cuidados aos pacientes. Por isso, a presente disserta??o prop?e-se a demonstrar a viabilidade de uma solu??o de aux?lio ao diagn?stico m?dico e a obten??o de conhecimento impl?cito em bases de dados de tr?s doen?as: tumor de mama, problemas dermatol?gicos e da coluna vertebral. Para tanto, aplica-se o processo de extra??o de conhecimento de bases de dados afim de atingir esses objetivos. Esse processo tem como cerne o uso da Minera??o de Dados, que por sua vez, apoia-se nos algoritmos de aprendizado de m?quina para transformar dados em informa??es ?teis para os neg?cios a que se referem. Por isso, esse trabalho apresenta um estudo, auxiliado pela ferramenta Weka, para a determina??o de quais os algoritmos de aprendizado de m?quina apresentam melhor desempenho quando aplicados as bases de dados alvo. Com esses algoritmos em m?os, implementou-se uma solu??o de auxilio ao diagn?stico e estudo m?dico fazendo uso de aplicativos Android como interface de utiliza??o para os profissionais de sa?de, com isso, utilizando o que h? de mais moderno em termos de dispositivos eletr?nicos m?veis no mercado mundial. Os resultados foram bastante satisfat?rios, dado que os objetivos tra?ados referentes ao estudo sobre a determina??o de algoritmos de Minera??o de Dados, a prepara??o das bases de dados para futuras pesquisas e a implementa??o da solu??o de aux?lio ao diagn?stico foram atingidos e, em conjunto, comprovam que e poss?vel aplicar ferramentas da Tecnologia da Informa??o para agregar valor a pr?tica m?dica.
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Triagem virtual em banco de dados de ligantes considerando propriedades f?sico-qu?micas de um modelo de receptor totalmente flex?vel / Virtual screening in ligand databases considering phisical-chemical properties of a fully-flexible receptor modelQuevedo, Christian Vahl 27 January 2016 (has links)
Submitted by Caroline Xavier (caroline.xavier@pucrs.br) on 2017-03-20T14:28:36Z
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Previous issue date: 2016-01-27 / Coordena??o de Aperfei?oamento de Pessoal de N?vel Superior - CAPES / Funda??o de Amparo ? Pesquisa do Estado do Rio Grande do Sul (FAPERGS) / Pharmacophore models have been widely used in the virtual screening, allowing to select ligands that containing the spatial arrangement of essential physico-chemical properties. These properties are obtained from the evaluation of similar interactions identified in known receptor-ligand complexes. Currently, these pharmacophore models based on ligands are dependent on the physicochemical characteristics present in the known receptorligand complex. Thus, the pharmacophore model generated can overlook the proteins that have no known ligands complexed and whose physical and chemical properties do not establish interaction in the evaluated complex. That is, regions in the cavity that do not interact with ligands that generate the pharmacophore model and that may allow the interaction of structurally diverse ligands are not included in the selective search. Furthermore, several authors have shown that not taking the protein?s flexibility into account during the selection of drug candidates limits the result?s accuracy significantly. Thus, this thesis presents a new method for performing a virtual screening of ligands based on the evaluation of the 3D physico-chemical properties of the substrate binding pocket, and without the presence of complexed ligands, of representative structures of a Fully-Flexible Receptor (FFR) model. This method allows identifying 3D pharmacophoric models of flexible regions, which cannot be obtained from 3D pharmacophore models developed only from crystal structures of the ligand-receptor complex. A list of pharmacophoric hypothesis is proposed to select a set of ligands ZINC DB. Tests of this method?s efficacy were based on cross-docking experiments with the FFR model of 19.5 ns of the InhA enzyme from Mycobacterium tuberculosis. Molecular docking experiments with selected ligands showed that 95.0% of this group were negative values FEB, with 20.6% of these values that the best values obtained with FEB docking experiments with the crystalline structure that generated the rated model. These promising results show that the developed method may be an important support tool for researchers in the search for new drug candidates, accelerating the selection of possible candidates to be tested with FFR models of target molecules. The method presented also provides a great way to evaluate FFR models, enabling the domain expert to identify whether the obtained regions are really accessible in the investigated protein. / Modelos farmacof?ricos t?m sido amplamente utilizados no processo de triagem virtual de ligantes, permitindo selecionar ligantes que contenham as propriedades f?sicoqu?micas essenciais em um arrranjo espacial adequado. Essas propriedades s?o obtidas a partir da avalia??o das intera??es similares identificadas de complexos receptor-ligante conhecidos. Atualmente, esses modelos farmacof?ricos baseados em ligantes s?o dependentes das caracter?sticas f?sico-qu?micas presentes nos complexos receptor-ligante conhecidos. Desta forma, o modelo farmacof?rico gerado pode negligenciar as prote?nas que n?o possuem ligantes complexados conhecidos e cujas propriedades f?sico-qu?micas n?o estabelecem intera??o nos complexos avaliados. Ou seja, regi?es dentro da cavidade que n?o interagem com o conjunto de ligantes geradores do modelo farmacof?rico e que podem permitir a intera??o de ligantes estruturalmente diferentes n?o est?o inclu?das nessa busca seletiva. Al?m disso, diversos autores t?m mostrado que n?o considerar a flexibilidade da prote?na no processo de sele??o de candidatos a f?rmacos acaba limitando significativamente a precis?o dos resultados. Assim, esta tese apresenta um novo m?todo para realizar uma triagem virtual de ligantes baseada na avalia??o das propriedades f?sico-qu?micas 3D da cavidade de liga??o do substrato, e sem a presen?a de ligantes complexados, de estruturas representativas de um modelo de Receptor Totalmente Flex?vel (FFR). O resultado desse m?todo permite identificar modelos farmacof?ricos 3D de regi?es flex?veis que podem n?o ser obtidos de modelos desenvolvidos apenas a partir de estruturas cristalinas de complexos receptor-ligante. Uma lista de hip?teses farmacof?ricas ? proposta para selecionar um conjunto de ligantes do banco de dados ZINC. Testes da efic?cia desse m?todo foram baseados em experimentos de cross docking com um modelo de FFR de 19,5 ns da enzima InhA de Mycobacterium tuberculosis. Os experimentos de docagem molecular com o conjunto de ligantes selecionado mostraram que 95,0% desse conjunto obtiveram valores negativos de FEB, sendo 20,6% desses valores melhores que os valores de FEB obtidos com experimentos de docagem com a estrutura cristalina que gerou o modelo avaliado. Esses resultados promissores comprovam que o m?todo desenvolvido tem condi??es de ser uma importante ferramenta de apoio aos pesquisadores na busca por novos candidatos a f?rmacos, acelerando o processo de sele??o dos poss?veis candidatos a serem testados com modelos FFR de mol?culas alvo. O m?todo apresentado tamb?m fornece uma ?tima forma de avaliar o modelo FFR empregado, possibilitando ao especialista de dom?nio identificar se as regi?es obtidas s?o realmente acess?veis na prote?na investigada.
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A aprendizagem da geometria espacial potencializada por meio de um aplicativo de realidade aumentada na perspectiva do mobile learningResende, Bruno 27 February 2019 (has links)
Submitted by PPG Educa??o em Ci?ncias e Matem?tica (educem-pg@pucrs.br) on 2019-03-14T17:27:32Z
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Previous issue date: 2019-02-27 / This dissertation addresses an investigation into the learning of spatial geometry through mobile devices using an Augmented Reality application. The objectives were to analyze, verify and understand how mobile learning presents itself in the process of studying solids of revolution and polyhedra in the interaction with smartphones. The present work had the theoretical as-sumptions of authors who write conceptions about learning with technology, learning of geo-metry, Mixed Reality, Augmented Reality, m-learning and markers inserted in Education. Technology learning highlights arguments about the most dynamic ways technology brings to the educational environment. Geometry is evidenced as one of the contents that present more difficulties for students of High School, but at the same time benefited by the advances of com-puterized technologies. The Mixed Reality is conceived as a resource that contributes to the interaction with digital information in a real environment and the Augmented Reality, conside-red as a Mixed Reality, promotes a new experience with three-dimensional objects in the lear-ning of spatial geometry. The m-learning is described, through the ideas of the authors that deal with the subject, as a modality of mobile learning that allows the students to be the authors of the own knowledge. Another theoretical conception inserted in the research is the use of Aug-mented Reality markers as an alternative to potentialize the learning process. The research has a qualitative character based on the Discursive Textual Analysis method. During the research, the instruments of data collection used were direct observations, field diaries and questionnai-res. The investigation occurred in a private school in the city of Porto Alegre through an activity with the use of an Augmented Reality application. For data analysis, text mining techniques with a web application using the python programming language were used in order to organize and systematize the descriptive data to facilitate the procedures that make up the Discursive Textual Analysis. Given the results and from the emerging categories of research, it can be affirmed that mobile learning presents itself as an interactive contribution to learning and as an aid in the construction of mathematical knowledge. As final considerations, the research highlights that the learning of spatial geometry with an Augmented Reality application promo-ted the students' engagement, enriched the development of new forms of learning and contribted to a more autonomous study evidencing the student as the central object of learning / Esta disserta??o aborda uma investiga??o sobre a aprendizagem de geometria espacial por meio de dispositivos m?veis com a utiliza??o de um aplicativo de Realidade Aumentada. Os objeti-vos foram de analisar, verificar e entender como o mobile learning se apresenta no processo de estudo de s?lidos de revolu??o e poliedros na intera??o com smartphones. O presente trabalho teve pressupostos te?ricos de autores que escrevem concep??es sobre a aprendizagem com tec-nologia, aprendizagem de geometria, Realidade Mista, Realidade Aumentada, m-learning e marcadores inseridos na Educa??o. O aprendizado com a tecnologia destaca argumenta??es sobre os modos mais din?micos que os recursos tecnol?gicos levam para o ambiente educacio-nal. A geometria ? evidenciada como um dos conte?dos que apresentam mais dificuldades para os estudantes de Ensino M?dio, mas ao mesmo tempo beneficiada pelos avan?os das tecnolo-gias informatizadas. A Realidade Mista ? concebida como um recurso que contribui para a in-tera??o com informa??es digitais em um meio real e a Realidade Aumentada, considerada como uma Realidade Mista, promove uma nova experi?ncia com objetos tridimensionais na aprendi-zagem de geometria espacial. O m-learning ? descrito, por meio das ideias dos autores que tratam do assunto, como uma modalidade de aprendizagem m?vel que permite os estudantes serem os autores do pr?prio conhecimento. Outra concep??o te?rica inserida na pesquisa ? a utiliza??o de marcadores de Realidade Aumentada como uma alternativa de potencializar o processo de aprendizagem. A pesquisa possui car?ter qualitativo embasada no m?todo da An?-lise Textual Discursiva. Durante a pesquisa, os instrumentos de coleta de dados utilizados foram as observa??es diretas, di?rio de campo e question?rios. A investiga??o ocorreu em uma escola particular do munic?pio de Porto Alegre por meio de uma atividade com a utiliza??o de um aplicativo de Realidade Aumentada. Para a an?lise dos dados, foram utilizadas t?cnicas de mi-nera??o de texto com uma aplica??o web mediante a linguagem de programa??o python no intuito de organizar e sistematizar os dados descritivos para facilitar os procedimentos que com-p?em a An?lise Textual Discursiva. Diante os resultados e a partir das categorias emergentes da pesquisa, pode ser afirmado que o mobile learning se apresenta como uma contribui??o in-terativa para a aprendizagem e como aux?lio na constru??o do conhecimento matem?tico. Como considera??es finais, a pesquisa destaca que a aprendizagem de geometria espacial com um aplicativo de Realidade Aumentada promoveu o engajamento dos estudantes, enriqueceu o de-senvolvimento de novas formas de aprendizagem e contribuiu para um estudo mais aut?nomo evidenciando o estudante como o objeto central da aprendizagem
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Processo de KDD para aux?lio ? reconfigura??o de ambientes virtualizadosWinck, Ana Trindade 20 December 2007 (has links)
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Previous issue date: 2007-12-20 / Xen ? um paravirtualizador que permite a execu??o simult?nea de diversas m?quinas virtuais (VM), cada uma com seu pr?prio sistema operacional. O consumo dessas VMs se d? em diferentes n?veis de recursos. Com o objetivo de melhorar a performance do Xen, ? interessante verificar qual a melhor aloca??o de recursos para uma dada m?quina Xen, quando v?rias VMs s?o executadas, e quais s?o os respectivos par?metros. Para auxiliar a eventual reconfigura??o de par?metros, este trabalho prop?e um processo completo de descoberta de conhecimento em banco de dados (processo de KDD) para capturar dados de desempenho das VMs, organiz?-los em um modelo anal?tico e aplicar t?cnicas de minera??o para sugerir novos par?metros. Inicialmente s?o obtidos dados de desempenho de cada VM, onde a estrat?gia empregada ? a execu??o de benchmarks sobre cada sistema operacional. Esses dados s?o armazenados em um data warehouse propriamente modelado para armazenar registros de captura de m?tricas de benchmarks. Os dados armazenados s?o convenientemente preparados para serem utilizados por algoritmos de minera??o de dados. Os modelos preditivos gerados podem, ent?o, ser enriquecidos com instru??es em alto n?vel de reconfigura??es. Tais modelos buscam sugerir, dada uma configura??o vigente, qual o melhor conjunto de par?metros de configura??o para modificar o ambiente, e alcan?ar um ganho global de desempenho. O processo proposto foi implementado e testado com um conjunto significativo de execu??es de benchmarks, o que mostrou a qualidade e abrang?ncia da solu??o.
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SPDW-Miner : um m?todo para a execu??o de processos de descoberta de conhecimento em bases de dados de projetos de softwareFigueira, Fernanda Vieira 31 March 2008 (has links)
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Previous issue date: 2008-03-31 / As organiza??es de software buscam, cada vez mais, aprimorar seu Processo de Desenvolvimento de Software (PDS), com o intuito de garantir a qualidade dos seus processos e produtos. Para tanto, elas adotam modelos de maturidade de software. Esses modelos estabelecem que a mensura??o da qualidade seja realizada atrav?s de um programa de m?tricas (PM). As m?tricas definidas devem ser coletadas e armazenadas, permitindo manter um hist?rico organizacional da qualidade. Contudo, apenas mensurar n?o ? o bastante. As informa??es armazenadas devem ser ?teis para apoiar na manuten??o da qualidade do PDS. Para tanto, os n?veis mais altos dos modelos de maturidade sugerem que t?cnicas estat?sticas e anal?ticas sejam utilizadas, com a finalidade de estabelecer o entendimento quantitativo sobre as m?tricas. As t?cnicas de minera??o de dados entram neste contexto como uma abordagem capaz de aumentar a capacidade anal?tica e preditiva sobre as estimativas e o desempenho quantitativo do PDS. Este trabalho prop?e um m?todo para a execu??o do processo de KDD (Knowledge Discovery in Database), denominado de SPDW-Miner, voltado para a predi??o de m?tricas de software. Para tanto, prop?e um processo de KDD que incorpora o ambiente de data warehousing, denominado SPDW+. O m?todo ? composto por uma s?rie de etapas que guiam os usu?rios para o desenvolvimento de todo o processo de KDD. Em especial, em vez de considerar o DW (data warehouse) como um passo intermedi?rio deste processo, o toma como ponto de refer?ncia para a sua execu??o. S?o especificadas todas as etapas que comp?em o processo de KDD, desde o estabelecimento do objetivo de minera??o; a extra??o e prepara??o dos dados; a minera??o at? a otimiza??o dos resultados. A contribui??o est? em estabelecer um processo de KDD em um n?vel de detalhamento bastante confort?vel, permitindo que os usu?rios organizacionais possam adot?-lo como um manual de refer?ncia para a descoberta de conhecimento.
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Evolutionary model tree inductionBarros, Rodrigo Coelho 10 December 2009 (has links)
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Previous issue date: 2009-12-10 / ?rvores-modelo s?o um caso particular de ?rvores de decis?o aplicadas na solu??o de problemas de regress?o, onde a vari?vel a ser predita ? cont?nua. Possuem a vantagem de apresentar uma sa?da interpret?vel, auxiliando o usu?rio do sistema a ter mais confian?a na predi??o e proporcionando a base para o usu?rio ter novos insights sobre os dados, confirmando ou rejeitando hip?teses previamente formadas. Al?m disso, ?rvores-modelo apresentam um n?vel aceit?vel de desempenho preditivo quando comparadas ? maioria das t?cnicas utilizadas na solu??o de problemas de regress?o. Uma vez que gerar a ?rvore-modelo ?tima ? um problema NP-Completo, algoritmos tradicionais de indu??o de ?rvores-modelo fazem uso da estrat?gia gulosa, top-down e de divis?o e conquista, que pode n?o convergir ? solu??o ?tima-global. Neste trabalho ? proposta a utiliza??o do paradigma de algoritmos evolutivos como uma heur?stica alternativa para gera??o de ?rvores-modelo. Esta nova abordagem ? testada por meio de bases de dados de regress?o p?blicas da UCI, e os resultados s?o comparados ?queles gerados por algoritmos gulosos tradicionais de indu??o de ?rvores-modelo. Os resultados mostram que esta nova abordagem apresenta uma boa rela??o custo-benef?cio entre desempenho preditivo e gera??o de modelos de f?cil interpreta??o, proporcionando um diferencial muitas vezes crucial em diversas aplica??es de minera??o de dados.
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Um estudo sobre a predi??o da estrutura 3D aproximada de prote?nas utilizando o m?todo CReF com refinamentoDall"agno, Karina Cristina da Motta 22 March 2012 (has links)
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Previous issue date: 2012-03-22 / One of the most important problems in Structural Bioinformatics is to understand how the information coded in linear sequence amino acids, or primary structure, is translated into the three-dimensional structure of a protein. Many algorithms proposed solutions to this complex problem of NP-complete class. One of them is the CReF method (Central Residue Fragment-based) which makes prediction of approximate 3-D structure of proteins and polypeptides. The method uses data mining techniques to group data structures, showing good secondary structure prediction, good performance at low machine cost, but has problems in the prediction of turns and loops regions and usability. Valuing the different characteristics of CReF and seeking to evolve it, this work proposes improvements to CReF. After the initial stage of understanding the tool and making changes to turn it executable on the current state of data banks and support tools, two categories of improvements to make were identified. The technical improvements aimed to automate CReF, adapting it to the environment and emphasizing usability. In the method‟s improvements variations on the amount of groups were tested for data mining with the Expectation Maximization algorithm in Weka. Tests indicated that the best results for the initial conformation were for four and six groups, hence we decided to allow the user to select the amount of groups. A new mapping of the data in the Ramachandran plot indicated some problems that had to be fixed. In the analysis of data mining results, we decided that groups in regions not allowed would be discarded. The new version of CReF generated by the implementation of these improvements standardized the method of secondary structure prediction to use Porter. As a consequence, the rules of selection of data mining groups to represent each amino acids have been changed and extended. The new version has the same initial performance of CReF in prediction and execution, however, the problem of correct predictions of turns and loops remained. This problem was addressed through a refinement protocol, based on simulations by the molecular dynamics method, which presented a significant result for the target protein 1ZDD. / Um dos principais desafios da Bioinform?tica Estrutural ? entender como a informa??o decodificada em uma sequ?ncia linear de amino?cidos, ou estrutura prim?ria de uma prote?na, possibilita a forma??o de sua estrutura tridimensional. Muitos algoritmos buscam propor solu??es para o problema complexo da classe NP-completo. Dentre eles, est? o m?todo CReF (Central Residue Fragment-based method) que realiza a predi??o da estrutura 3D aproximada de prote?nas ou polipept?dios. O m?todo usa t?cnicas de minera??o de dados para agrupar dados de estruturas, apresentando boa predi??o de estruturas secund?rias, bom desempenho em m?quina de baixo custo, mas enfrenta problemas na predi??o das regi?es de voltas e al?as e na usabilidade. Valorizando as caracter?sticas diferenciadas do m?todo e buscando sua evolu??o, este trabalho prop?s-se a realizar melhorias no CReF. Ap?s uma etapa inicial de entendimento e adapta??es para tornar a ferramenta execut?vel na situa??o atual dos bancos de dados e ferramentas de apoio, foram identificadas duas categorias de melhorias. As melhorias t?cnicas tiveram por objetivo automatizar a ferramenta, adapt?-la ao ambiente e ao usu?rio enfatizando usabilidade. Para melhorias no m?todo realizaram-se testes com varia??o na quantidade de grupos identificados na etapa de minera??o de dados com o algoritmo Expectation Maximization (EM) no Weka. Os testes indicaram que as melhores conforma??es iniciais eram obtidas com quatro e seis grupos, assim, optou-se por permitir ao usu?rio a escolha dos grupos a considerar. Um novo mapeamento do mapa de Ramachandran indicou ajustes que foram corrigidos e decidiu-se descartar grupos identificados nas regi?es n?o permitidas na an?lise do resultado da minera??o de dados. A nova vers?o do CReF, gerada pela implementa??o dessas melhorias, tamb?m padronizou o m?todo de predi??o de estrutura secund?ria, passando a utilizar o m?todo Porter. Como consequ?ncia, as regras para escolha do grupo resultante da minera??o a representar cada amino?cido foram adaptadas e ampliadas para atender novas situa??es. A nova vers?o manteve o desempenho de predi??o e execu??o iniciais do CReF, entretanto, manteve o problema das voltas e al?as. Este problema de otimiza??o das regi?es de voltas e al?as foi endere?ado por meio do desenho e aplica??o de um protocolo de refinamento, baseado em simula??es pelo m?todo da din?mica molecular, o qual apresentou um resultado expressivo para a prote?na alvo de c?digo PDB 1ZDD.
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