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A Failed Twist to an Old Problem: A Reply to John N. Williams
John N. Williams argued that Peter Klein's defeasibility theory of knowledge excludes the possibility of one knowing that one has a posteriori knowledge. He does that by way of adding a new twist to an objection Klein himself answered more than forty years ago. In this paper I argue that Williams' objection misses its target because of this new twist
How to Moore a Gettier: Notes on the Dark Side of Knowledge
The Gettier Problem and Moore’s Paradox are related in a way that is unappreciated by philosophers. If one is in a Gettier situation, then one is also in a Moorean situation. The fact that S is in a Gettier situation (the fact that S is “Gettiered”), like the fact that S is in a Moorean situation (the fact that S is “Moored”), cannot (in the logical sense of “cannot”) be known by S while S is in that situation. The paper starts the job of mapping what can be said about this feature of Gettier situations. The goal is to stimulate further exploration into this yet uncharted territory
Chemical and physical pretreatments of microalgal biomass
Non-axenic microalga Chlorella sorokiniana was cultivated in batch cultures, and its total sugar composition was determined. The microalga under study showed a total sugar concentration of 21.44 ± 0.46% (w/w). The effects of freeze-drying, oven-drying, freezing and thawing, chemical and the combination of hydrothermal and chemical pretreatments were evaluated. In the combined pretreatment different concentrations of H2SO4 and reaction times were also optimized. It was possible to determine that the sugar extraction yields more significant were 59.5% for the lyophilization, 6.2% with 6 cycles of freeze and thawing and around 100% for 2 and 4% (v/v) of H2SO4 at 121 °C for 30 min. Some of the methods that were described in this study are interesting to facilitate cost-efficient conversion of microalgal biomass into biofuels.info:eu-repo/semantics/publishedVersio
Regional imbalances and market potential in Brazil
Brazil presented in the last 30 years not only periods of economic growth but also crises and stagnation. The Brazilian regions’ performance (in face of the challenges and opportunities presented during this period) was not even at all, as we can see by the massive regional imbalances around the country. Various approaches have tried to understand this reality of economic activity spatial concentration. Among them, the emerging New Economic Geography (NEG). Could this theory comprehend and explain the regional unevenness on wages among Brazilian municipalities over the recent decades? Using 1980, 1991 and 2000 Brazilian Census data (at comparables municipalities areas), this paper aims to estimate the NEG wage equation, using panel data model with spatially correlated errors components. The results point to a strong relationship between market potential and wages, indicating that the NEG theoretical framework might be well fit to recent Brazilian municipalities’ reality.New economic geography, market potential, Brazil
Valorization of microalgal biomass in a biorefinery perspective
A valorização da biomassa de microalgas verdes foi avaliada e melhorada,
utilizando como modelo a microalga verde não-axénica Chlorella sorokiniana para a
caracterização do perfil de pigmentos e ácidos gordos presentes. Foi efetuada a
avaliação de diferentes solventes para a extração de pigmentos, incluindo solventes
verdes, ou seja, menos prejudiciais para o ambiente, tal como a extração sequencial
de ácidos gordos através de uma segunda etapa de extração. Um segundo ciclo de
extração à mesma biomassa foi efetuado para avaliar a necessidade deste para a
extração de pigmentos com solvente fresco. Este estudo foi efetuado para tanto
biomassa fresca como liofilizada. Utilizando os resultados dos ensaios realizados foi
feito um estudo preliminar da sustentabilidade económica de um processo industrial
com base na extração sequencial de ambos metabolitos.
Ultimamente, a utilização de microalgas para a extração e criação de produtos
de elevado valor tem sido estudada e atualmente já é implementada em alguns
setores. Devido à versatilidade destes microrganismos, podem ser utilizados para a
produção de uma variedade de bens, como biocombustíveis e bioplásticos. As
principais vantagens das microalgas são o seu baixo custo de manutenção e não
competirem por terreno com atividades agrícolas. As microalgas também possuem o
potencial de ser cultivadas em águas residuais como forma de tratamento destas,
utilizando os nutrientes presentes nestas para crescer.
A eficiência de extração dos solventes utilizados foi comparada pela adição de
solvente à biomassa e homogeneização por vortex. A extração foi auxiliada por uma
hora de banho de ultrassons. As fases sólidas e líquidas foram separadas por
centrifugação e a presença de pigmentos foi analisada por espectrofotometria e
cromatografia líquida. A mesma biomassa foi utilizada para avaliar a eficiência de um
segundo ciclo de extração.
A luteína, clorofila a, clorofila b, juntamente com algumas clorofilas não
identificadas foram considerados os pigmentos principais da C. sorokiniana. Outros
pigmentos como neoxantina, betacaroteno, feoforbide a e feofitina a foram
encontrados em menores quantidades. Relativamente à extração de pigmentos, a
extração de pigmentos de biomassa fresca obteve rendimentos de extração mais
elevados que a biomassa liofilizada para todos os solventes. O solvente com a taxa de extração mais elevada para os pigmentos quantificados foi o metanol para ambas
biomassa fresca e liofilizada, atingindo para a biomassa fresca rendimentos de
extração de 13.83 ± 0.70 mg/g biomassa para luteína, 18.61 ± 2.91 mg/g para clorofila
a, 29.93 ± 1.87 mg/g para clorofila b, e 3.15 ± 0.40 mg/g para betacaroteno. A mistura
de clorofórmio-metanol, tal como o acetato de metilo, demonstraram ser bastante
eficientes na extração de pigmentos. O isopropanol e o éter etílico apresentaram os
rendimentos de extração de pigmentos mais baixos. O segundo ciclo de extração de
pigmentos utilizando solvente novo para a mesma biomassa provou não ser muito
eficiente, especialmente para os solventes com rendimentos de extração mais
elevados. Os resultados obtidos na quantificação de pigmentos por
espectrofotometria e ultra high-performance liquid chromatography (UHPLC)
demonstraram bastante variação, sendo que a clorofila a demonstrou valores
superiores na quantificação por espectrofotometria enquanto a clorofila b demonstrou
valores mais elevados na quantificação por UHPLC. Os carotenoides totais
demonstraram valores bastante aproximados no entanto foram ligeiramente
superiores na quantificação por UHPLC.
A extração sequencial de ácidos gordos e pigmentos a partir da mesma
biomassa foi avaliada por uma extração inicial de pigmentos da biomassa com os
solventes que apresentaram melhor extração, seguida de uma extração de ácidos
gordos pelo método de Bligh & Dyer (1959). Os resultados obtidos foram comparados
com o valor de ácidos gordos totais obtidos para biomassa sem extração de
pigmentos prévia. A quantificação dos ácidos gordos foi feita através da
transesterificação destes e análise por cromatografia de gás.
A caracterização de ácidos gordos revelou o ácido palmítico como o presente
em maior quantidade na biomassa de C. sorokiniana, correspondendo a 40.5% do
total de ácidos gordos. O ácido palmitoleico corresponde a 8.1% do total, o ácido
oleico a 10.7% do total de ácidos gordos e o ácido linolénico a 15.5% do total de
ácidos gordos. Os restantes ácidos gordos apresentaram frações menores. De forma
semelhante ao que se sucedeu na extração de pigmentos, a extração de ácidos
gordos demonstrou ser mais eficiente para biomassa fresca, extraindo 118.1 mg/g
biomassa, em comparação à liofilizada onde foi extraído apenas 57.9 mg/g biomassa.
Apesar de o metanol apresentar a melhor taxa de extração de pigmentos
demonstrou remover a totalidade de ácidos gordos da biomassa fresca durante a
extração de pigmentos. Os solventes utilizados que apresentaram menor extração de ácidos gordos durante a extração de pigmentos foram o acetato isopropílico e o
acetato etílico, no entanto estes solventes apresentaram apenas valores medíocres
na extração de pigmentos. Devido a esta fraca extração de ácidos gordos por parte
do acetato etílico durante a extração de pigmentos foi possível extrair
aproximadamente 77% do total de ácidos gordos presentes na biomassa durante a
fase de extração de ácidos gordos.
A avaliação preliminar do processo de extração sequencial de ambos
pigmentos e ácidos gordos da biomassa de C. sorokiniana a uma escala industrial foi
efetuada através de uma simulação utilizando o software SuperPro Designer. O
processo industrial foi projetado com base nos resultados obtidos no trabalho prático
mantendo as proporções de matérias usadas e produtos obtidos. O acetato etílico foi
escolhido como solvente para a simulação devido a possuir uma extração sequencial
mais equilibrada entre pigmentos e ácidos gordos. Os resultados obtidos indicam a
sustentabilidade económica do processo se os produtos forem comercializados a
valores elevados. Os preços dos produtos seriam, 10 000 euros/kg para os pigmentos
e 15 euros/kg para os ácidos gordos. Apesar de os valores serem elevados, é possível
que se enquadrem no mercado real devido à especificidade e pureza do produto.
Futuramente, deveria ser feita uma avaliação mais profunda à extração
sequencial de pigmentos e ácidos gordos, possivelmente incluindo a co-extração de
mais metabolitos de elevado valor da mesma biomassa. A valorização de microalgas
seria uma contribuição no avanço de para uma maior sustentabilidade ambiental.The valorisation of microalgae biomass was assessed and enhanced by the
characterization of pigment and fatty acid profiles using the microalga Chlorella
sorokiniana as a model, increasing pigment extractability by comparison of multiple
extraction solvents including green solvents and sequential extractability of fatty acids
from the same biomass after pigment extraction, including both fresh and freeze-dried
biomass. A preliminary assessment of the sequential extractability of both pigments
and fatty acids process at industrial scale was simulated to assess its viability.
Lutein, chlorophyll a, chlorophyll b and unidentified chlorophylls were the most
abundant pigments present in C. sorokiniana. For both fresh and freeze-dried
biomass, the solvent with the highest extraction yields for the quantified pigments was
methanol. For fresh biomass, methanol achieved extraction yields of 13.83 ± 0.70
mg/g biomass for lutein, 18.61 ± 2.91 mg/g for chlorophyll a, 29.93 ± 1.87 mg/g for
chlorophyll b, and 3.15 ± 0.40 mg/g for beta-carotene (b-carotene). A second pigment
extraction cycle from the same biomass was shown to be inefficient, especially for the
most efficient solvents.
The fatty acids (FA) present in the highest concentrations in C. sorokiniana
were palmitic acid (40.5% of total fatty acids), palmitoleic acid (8.1% of total FA), oleic
acid (10.7% of total FA) and linoleic acid (15.5% of total FA). The sequential extraction
of fatty acids in different stages from the same biomass was not efficient using
methanol, however isopropyl acetate and ethyl acetate were able to extract pigments
from the biomass without removing a large portion of fatty acids.
For both metabolites and all solvents, fresh biomass was shown to achieve
higher extraction yields. This benefits the processing operations for this biomass by
removing freeze-drying costs.
An industrial scale process for the sequential extraction of both metabolites,
using ethyl acetate for its average pigments extractability and poor fatty acid removal,
from the same biomass was found to be profitable by selling the pigments at 10,000
euros/kg and the fatty acids at 15 euros/kg, which might be suitable for the purity of
the obtained products.This study was performed in the Laboratório de Engenharia e Biotecnologia Ambiental
(LEBA), integrated in the Centro de Investigação Marinha e Ambiental (CIMA).
This study had the support of national funds through Fundação para a Ciência e
Tecnologia (FCT), under the project LA/P/0069/2020 granted to the Associate
Laboratory ARNET and UID/00350/2020 CIMA
Quality of a revegeted mine spoil in the Federal Disrict of Brazil
O uso de resíduos orgânicos tem-se mostrado eficaz para a revegetação de áreas mineradas. Entretanto, dados acerca da qualidade de substratos tratados com resíduos orgânicos são escassos. Dessa forma, este trabalho visou avaliar a qualidade edáfica de um substrato minerado no Distrito Federal que recebeu 250 Mg ha-1 de lodo de esgoto e uma cobertura herbácea estabelecida a partir de sementes. Os atributos edáficos utilizados na avaliação foram densidade de solo, porosidade total, água disponível, resistência mecânica à penetração, pH, CTC, saturação por bases, P disponível, matéria orgânica, abundância e diversidade da macrofauna de solo. Os resultados mostraram que a incorporação do lodo de esgoto e o desenvolvimento de um estrato herbáceo resultaram em melhoria das qualidades química e biológica do substrato exposto pela mineração, mas não alteraram a qualidade física dele. A dose de lodo de esgoto utilizada elevou os valores dos atributos químicos para além dos medidos em solos sob Cerrado nativo. Caso o objetivo da recuperação seja a restauração do ecossistema local, técnicas que melhorem a qualidade física do substrato e não excedam os níveis naturais de fertilidade devem ser desenvolvidas.The use of organic residues has been shown to be effective for the revegetation of mined areas. However, data on the quality of mine spoils treated with organic residues are rather scarce. This study aimed to evaluate the spoil quality of a mined area in the Brazilian Federal District treated with 250 Mg ha-1 of domestic sewage sludge and covered with herbs grown from seeds. The soil attributes used for the evaluation were bulk density, total porosity, available water capacity, soil resistance to penetration, ΔpH, CEC, base saturation, available phosphorus, organic matter content, abundance and diversity of soil macro-fauna. Results show that plowing sewage sludge into the spoil and the establishment of a herbaceous layer improved the chemical and biological qualities but not the physical one. The rate of sewage sludge applied to the spoil increased the values of the chemical parameters to more than normally measured for soils under native Cerrado vegetation. If revegetation is focused on the restoration of the local ecosystem, techniques to improve spoil physical quality and without exceeding natural fertility levels must be developed
Noninvasive Techniques for Vine Perception
Variable rate technologies (VRT) and sprayers need to be innovated, optimized and adapted in the context of agricultural robotics and precision agriculture. A traditional VRT system only uses information provided by agro data cloud systems to spray a certain amount of product. However, these systems do not get real-time feedback about the real amount of product applied and the real requirements of the plant. This implies product losses and a low volume of product application on the plant (which may cause inadequate plant disease treatment). New systems, sensors, and algorithms should be researched and developed to evaluate the spraying quality in real-time, and give real-time feedback to the spraying process.
The purpose of this dissertation is to validate a noninvasive technique for vegetation water content perception and analyze several options for a viable system implementation. A set of experiments were conducted to verify the concept of the proposed method, along with an analysis of the collected data during the tests. A comparison of the different potential approaches for the system implementation was made. A beamforming technique using a phased array of antennas was simulated and developed
Arithmetical and geometrical means of generalized logarithmic and exponential functions: generalized sum and product operators
One-parameter generalizations of the logarithmic and exponential functions
have been obtained as well as algebraic operators to retrieve extensivity.
Analytical expressions for the successive applications of the sum or product
operators on several values of a variable are obtained here. Applications of
the above formalism are considered.Comment: 5 pages, no figure
Intelligent Flow Scheduling in Deterministic Networks
Intelligent flow scheduling in deterministic networks refers to the process of optimizing
the allocation of network resources to data flows in a deterministic manner based on various
parameters and criteria. In a deterministic network, each data flow is guaranteed a specific
maximum delay budget, which ensures that the flow's performance is predictable and con-
sistent.
To achieve this, intelligent flow scheduling uses algorithms and protocols that dynam-
ically allocate resources based on real-time network conditions. These algorithms may use
techniques such as packet scheduling, traffic shaping, and congestion control to ensure that
network resources are allocated fairly and efficiently.
This is particularly important in applications such as real-time streaming, video confer-
encing, and online gaming, where delays and interruptions can be extremely disruptive. Addi-
tionally, it can help to reduce overall network traffic and improve security by controlling the
flow of data through the network.
For this dissertation a Deep Reinforcement Learning approach was taken to Implement
intelligent flow scheduling which involved training an agent to make decisions on how to allo-
cate priorities for flow transmission based on various parameters such as flow packet size, and
latency requirements. The agent interacts with the network by observing the current network
state and selects actions to allocate resources to data flows. The agent then receives feedback
on the performance of the network, which is used to adjust its decision-making process.
A network simulation was conducted using OMNET++ and INET to model a network
hosting six applications: four operating with deterministic requirements and two utilizing best-
effort traffic. The network switches were equipped with an Asynchronous Traffic Scheduler
known as UBS, which is currently employed by the Time Sensitive Networking Work Group for
asynchronous networks.In this setup, Deep Reinforcement Learning was employed to determine the optimal pri-
oritization for each incoming deterministic flow. The decisions made by the DRL Agent influ-
enced how the Asynchronous Traffic Scheduler treated the flow and, consequently, its perfor-
mance within the network. Each deterministic flow had specific delay requirements, and the
DRL Agent's success metric was the number of packets in each flow that achieved an end-to-
end delay lower than their specified requirements.
The DRL Agent effectively optimized resource allocation, resulting in a 42% reduction in
the number of packets exceeding their deterministic delay requirements upon arrival, when
compared to a standard fixed prioritization solution.O agendamento inteligente de fluxos em redes determinísticas refere-se ao processo
de otimização da atribuição de recursos a fluxos numa rede de forma determinística com base
em vários parâmetros e critérios. Numa rede determinística, a cada fluxo de dados é garantido
um
budget específico de
delay máximo, que assegura que o desempenho do fluxo é previsível
e consistente.
Para o conseguir, o agendamento inteligente de fluxos utiliza algoritmos e protocolos
que alocam dinamicamente recursos com base em condições da rede em tempo real. Estes
algoritmos podem utilizar técnicas tais como agendamento de transmissão, modelação de trá-
fego, e controlo de congestionamento para assegurar que os recursos de trabalho em rede
sejam atribuídos de forma justa e eficiente.
O agendamento inteligente de fluxos é uma abordagem interessante para ajudar a
melhorar o desempenho, a fiabilidade e a eficiência das redes, otimizando a atribuição de re-
cursos aos fluxos de dados. Ao assegurar que cada fluxo recebe os recursos de que necessita,
é possível evitar congestionamentos e atrasos, e ajudar a manter uma experiência previsível e
consistente dos utilizadores. Isto é particularmente importante em aplicações como o
strea-
ming em tempo real, onde os atrasos e interrupções podem ser extremamente prejudiciais.
Adicionalmente, pode ajudar a reduzir o tráfego global da rede e melhorar a segurança através
do controlo do fluxo de dados através da rede.
Para esta dissertação foi utilizada uma abordagem que utiliza DRL para realizar o agen-
damento inteligente de fluxos e implica o treino de um agente que tome decisões sobre como
atribuir uma prioridade de transmissão ao fluxo com base em vários parâmetros tais como
tamanho de pacotes, e requisitos de
delay. O agente interage com o ambiente da rede, observa
o estado atual da rede, e seleciona ações para atribuir recursos aos fluxos de dados. O agente recebe feedback sobre o desempenho da rede, que é utilizado para ajustar o seu processo de
tomada de decisão.
Foi realizada uma simulação de rede utilizando o OMNET++ e o INET para modelar uma
rede com seis aplicações: quatro que funcionam com requisitos determinísticos e duas que
utilizam tráfego
best effort. Os
switches de rede estavam equipados com um
shaper de tráfego
assíncrono conhecido como UBS, que é atualmente utilizado pelo Time Sensitive Networking
Work Group para redes assíncronas.
Nesta configuração, Deep Reinforcement Learning foi utilizado para determinar a priori-
zação ideal para cada fluxo determinístico. As decisões tomadas pelo agente DRL influenciam
a forma como o
shaper de tráfego assíncrono trata o fluxo e, consequentemente, o seu de-
sempenho na rede. Cada fluxo determinístico tinha requisitos específicos de
delay, e a métrica
de sucesso do agente DRL é o número de pacotes em cada fluxo que atinge um valor de
delay
inferior aos requisitos especificados.
O agente DRL otimizou a alocação dos recursos, resultando numa redução de 42% no
número de pacotes que excederam os requisitos de
delay determinístico, quando comparado com uma solução de prioridades fixas
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