Field sources in a Lorentz symmetry breaking scenario with a single background vector

This paper is devoted to investigating the interactions between stationary sources of the electromagnetic field, in a model which exhibits explicit Lorentz-symmetry breaking due to the presence of a single background vector. We focus on physical phenomena that emerge from this kind of breaking and which have no counterpart in Maxwell Electrodynamics

Recomendação de boro para o maracujazeiro amarelo em solo de Tabuleiro Costeiro.

Nos estados que mais produzem maracujá no Brasil: Bahia, Sergipe, Espírito Santo e Rio de Janeiro, o maracujazeiro é cultivado em solos de Tabuleiros Costeiros. No Estado da Bahia cultiva- se aproximadamente 45% da produção nacional (322.755 toneladas) em 23.227 hectares, cuja produtividade média é inferior à nacional. Em 6.845 hectares de solos de Tabuleiros Costeiros do Estado da Bahia são produzidos 76.355 toneladas de maracujá, o que representa 24% da produção do Estado e 29% da área cultivada (IBGE, 2009). Os solos de Tabuleiros Costeiros são altamente intemperizados, com baixos teores de matéria orgânica, baixa capacidade de armazenamento de água e altos teores de ferro e alumínio, favorecenda deficiência de boro nas plantas de maracujá (BORGES et al., 2010).bitstream/item/55052/1/ComunicadoTecnico-149.pdfPublicação eletrônica

Produção de composto orgânico em pequenas propriedades.

Composto orgânico é um adubo natural, preparado com produtos de origem vegetal e animal, que contém nutrientes para as plantas, em diferentes quantidades. É formado por matéria orgânica, que é um fator de grande importância para tornar a terra mais adequada para o desenvolvimento das plantas.bitstream/item/106266/1/Produto-Foco-organico-3.pdfOnline

Recomendação de zinco para o maracujazeiro amarelo em solo de Tabuleiro Costeiro do Estado da Bahia.

A unidade de paisagem dos Tabuleiros Costeiros ocupa 5,92% da área da Região Nordeste, sendo que cerca de 40% dessa unidade localiza-se no Estado da Bahia (SILVA et al., 1993). O maracujazeiro é cultivado nos Tabuleiros Costeiros nos Estados da Bahia, Sergipe, Espírito Santo e Rio de Janeiro, onde predominam os Latossolos Amarelos, que são profundos, porém distrocoesos. Em 2009, a produção do Estado da Bahia foi de 322.755 toneladas de frutos em uma área de 23.227 hectares (13,9 t ha-1) (IBGE, 2009). Desse total, 76.355 toneladas foram produzidas em 6.845 hectares, em solos localizados nos Tabuleiros Costeiros, com produtividade de 11,2 t ha-1. O Estado da Bahia participa com 61% da produção da Região Nordeste, o que equivale a 45% do total nacional (IBGE, 2009).bitstream/item/55059/1/ComunicadoTecnico-148-1.pdf(Embrapa Mandioca e Fruticultura. Comunicado técnico, 148)

Generation of higher derivatives operators and electromagnetic wave propagation in a Lorentz-violation scenario

We study the perturbative generation of higher-derivative operators as corrections to the photon effective action, which are originated from a Lorentz violation background. Such corrections are obtained, at one-loop order, through the proper-time method, using the zeta function regularization. We focus over the lowest order corrections and investigate their influence in the propagation of electromagnetic waves through the vacuum, in the presence of a strong, constant magnetic field. This is a setting of experimental relevance, since it bases active efforts to measure non linear electromagnetic effects. After surprising cancellations of Lorentz violating corrections to the Maxwell's equation, we show that no effects of the kind of Lorentz violation we consider can be detected in such a context.Comment: v2: 13 pages, no figures, section IV considerably rewritten, main results unchanged and are now obtained in a simpler way. To appear in PL

Learning and Representing Temporal Knowledge in Recurrent Networks

The effective integration of knowledge representation, reasoning, and learning in a robust computational model is one of the key challenges of computer science and artificial intelligence. In particular, temporal knowledge and models have been fundamental in describing the behavior of computational systems. However, knowledge acquisition of correct descriptions of a system's desired behavior is a complex task. In this paper, we present a novel neural-computation model capable of representing and learning temporal knowledge in recurrent networks. The model works in an integrated fashion. It enables the effective representation of temporal knowledge, the adaptation of temporal models given a set of desirable system properties, and effective learning from examples, which in turn can lead to temporal knowledge extraction from the corresponding trained networks. The model is sound from a theoretical standpoint, but it has also been tested on a case study in the area of model verification and adaptation. The results contained in this paper indicate that model verification and learning can be integrated within the neural computation paradigm, contributing to the development of predictive temporal knowledge-based systems and offering interpretable results that allow system researchers and engineers to improve their models and specifications. The model has been implemented and is available as part of a neural-symbolic computational toolkit