Pastagens de setária: formação e manejo.

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Capim setária: características e aspectos produtivos.

O capim setaria (Setaria anceps Stapf ex Massey ou Setaria sphacelata (Schumach.) Moss var. sericea (Strapf Clayton), cujas cultivares mais utilizadas no formação de pastagens no Brasil são Kazungula e, em menor escala, Nandi e Norok, vem despertando um crescente interesse no meio pecuário, pelas suas boas características forrageiras, especialmente pela sua considerável capacidade de crescimento durante boa parte do período seco. Resultados experimentais e observações a nível de fazendas tem confirmado os bons níveis de produtividade e suporte da espécie verificados em outros paises, destacando-a ainda como uma gramínea resistente ao pisoteio e, aparentemente, as cigarrinhas das pastagens. Neste trabalho, são apresentados uma descrição sucinta das três cultivares acima citadas e resultados de pesquisas, especialmente os obtidos nas condições brasileiras, com relação as suas exigências de clima e de solo e quanto ao estabelecimento, valor nutritivo, respostas a fertilizantes, produtividade e manejo. As informações reunidas permitem concluir que, embora a setaria seja uma gramínea tropical e medianamente exigente em fertilidade, apresenta condições de adaptação e boa produtividade, em grande parte dos diferentes tipos de solo e de clima existentes no Brasil, destacando-se especialmente nas regiões de clima subtropical e tropical ameno, onde a época de frio não muito prolongada, e a ocorrência de geadas severas não e freqüente.bitstream/item/104675/1/Capim-setaria.pd

Hamilton-Jacobi formalism for Linearized Gravity

In this work we study the theory of linearized gravity via the Hamilton-Jacobi formalism. We make a brief review of this theory and its Lagrangian description, as well as a review of the Hamilton-Jacobi approach for singular systems. Then we apply this formalism to analyze the constraint structure of the linearized gravity in instant and front-form dynamics.Comment: To be published in Classical and Quantum Gravit

CPU-GPU Layer-Switched Low Latency CNN Inference

Convolutional Neural Networks (CNNs) inference on Heterogeneous Multi-Processor System-on-Chips (HMPSoCs) in edge devices represent cutting-edge embedded machine learning. Embedded CPU and GPU within an HMPSoC can both perform inference using CNNs. However, common practice is to run a CNN on the HMPSoC component (CPU or GPU) provides the best performance (lowest latency) for that CNN. CNNs are not monolithic and are composed of several layers of different types. Some of these layers have lower latency on the CPU, while others execute faster on the GPU. In this work, we investigate the reason behind this observation. We also propose an execution of CNN that switches between CPU and GPU at the layer granularity, wherein a CNN layer executes on the component that provides it with the lowest latency. Switching between the CPU and the GPU back and forth mid-inference introduces additional overhead (delay) in the inference. Regardless of overhead, we show in this work that a CPU-GPU layer switched execution results in, on average, having 4.72% lower CNN inference latency on the Khadas VIM 3 board with Amlogic A311D HMPSoC