Sistema de alerta da ferrugem do cafeeiro: resultado de um processo de mineração de dados.

Resumo. Este artigo apresenta o sistema de alerta de doença de plantas desenvolvido para realizar a predição da taxa de progresso da ferrugem do cafeeiro, que utiliza modelos preditivos criados a partir de dados meteorológicos e da cultura, fornecidos pela Fundação Procafé. O sistema de alerta desenvolvido visa auxiliar, através do resultado da predição, o técnico da Fundação Procafé a elaborar boletins mensais de recomendação de tomada de decisão no controle da ferrugem do cafeeiro.SBIAgro 2013

Sistema de alerta da ferrugem do cafeeiro.

RESUMO: Este trabalho apresenta um sistema de alerta Web para a ferrugem do cafeeiro, demonstrando suas funcionalidades e características. O sistema incorpora modelos para predizer se a taxa de progresso da ferrugem será maior ou igual a 5 ou 10 pontos percentuais em relação ao mês anterior. A modelagem utilizou dados meteorológicos e de cultura fornecidos pela Fundação Procafé e coletados nas cidades de Boa Esperança, Carmo de Minas e Varginha, em Minas Gerais. Dados similares são utilizados para a predição. A emissão de alerta positivo ou negativo é obtida através de um sistema de votação entre as saídas dos modelos. Caso a maioria indique aumento na taxa de progresso superior ao valor estipulado, o alerta é positivo; caso contrário, é negativo. O intuito do sistema é auxiliar na elaboração de boletins mensais de avisos fitossanitários distribuídos aos cafeicultores e demais interessados na cultura do café, com informações úteis para o controle da ferrugem, procurando indicar os momentos oportunos para a aplicação de fungicidas

Desenvolvimento e seleção de modelos de alerta para a ferrugem do cafeeiro em anos de alta carga pendente de frutos.

RESUMO: Este trabalho teve como objetivo desenvolver e selecionar modelos de alerta para predizer o aumento da taxa de progresso mensal da ferrugem do cafeeiro para lavouras em anos de alta carga pendente de frutos. Os modelos foram desenvolvidos por meio de quatro técnicas de mineração de dados: redes neurais artificiais, árvores de decisão, máquinas de vetores suporte e florestas aleatórias. A seleção dos modelos ocorreu de forma gráfica e por meio de suas medidas de desempenho e o resultado mostrou que os modelos desenvolvidos neste trabalho apresentaram desempenho superior a outros previamente desenvolvidos. Estes modelos de alerta fornecem melhores subsídios para o monitoramento da doença da ferrugem do cafeeiro em anos de alta carga pendente de frutos

Potencial de técnicas de mineração de dados para modelos de alerta da ferrugem do cafeeiro.

Resumo. Este trabalho procurou avaliar o potencial de técnicas de mineração de dados no desenvolvimento de modelos de alerta da ferrugem do cafeeiro. Foram avaliadas quatro técnicas: Redes Neurais Artificiais, Árvores de Decisão, Support Vector Machines e Random Forest. A avaliação dos modelos gerados mostrou que as duas últimas técnicas geram modelos com maior taxa de acerto e melhores medidas de sensitividade e especificidade. As Redes Neurais Artificiais geraram modelos com alto valor de sensitividade, enquanto que as Árvores de Decisão obtiveram desempenho inferior quando comparadas às demais técnicas. O balanceamento de classes se mostrou um procedimento fundamental na melhora da taxa de acerto dos modelos.SBIAgro 2013

Avaliação de modelos de alerta da ferrugem do cafeeiro para lavouras com alta carga pendente de frutos.

O objetivo deste trabalho foi avaliar as predições dos modelos de Meira et al. (2009) para dados em que o modelo não foi treinado. A avaliação foi feita pela comparação da taxa de acerto obtida na construção do modelo com a taxa de acerto obtida na avaliação feita para dados em que o modelo não foi treinado, ou seja, de 2006 em diante. Também fez parte do objetivo deste trabalho, mapear os erros e acertos do modelo em determinados períodos (meses) da safra agrícola

Multi-messenger observations of a binary neutron star merger

On 2017 August 17 a binary neutron star coalescence candidate (later designated GW170817) with merger time 12:41:04 UTC was observed through gravitational waves by the Advanced LIGO and Advanced Virgo detectors. The Fermi Gamma-ray Burst Monitor independently detected a gamma-ray burst (GRB 170817A) with a time delay of ~1.7 s with respect to the merger time. From the gravitational-wave signal, the source was initially localized to a sky region of 31 deg2 at a luminosity distance of 40+8-8 Mpc and with component masses consistent with neutron stars. The component masses were later measured to be in the range 0.86 to 2.26 Mo. An extensive observing campaign was launched across the electromagnetic spectrum leading to the discovery of a bright optical transient (SSS17a, now with the IAU identification of AT 2017gfo) in NGC 4993 (at ~40 Mpc) less than 11 hours after the merger by the One- Meter, Two Hemisphere (1M2H) team using the 1 m Swope Telescope. The optical transient was independently detected by multiple teams within an hour. Subsequent observations targeted the object and its environment. Early ultraviolet observations revealed a blue transient that faded within 48 hours. Optical and infrared observations showed a redward evolution over ~10 days. Following early non-detections, X-ray and radio emission were discovered at the transient’s position ~9 and ~16 days, respectively, after the merger. Both the X-ray and radio emission likely arise from a physical process that is distinct from the one that generates the UV/optical/near-infrared emission. No ultra-high-energy gamma-rays and no neutrino candidates consistent with the source were found in follow-up searches. These observations support the hypothesis that GW170817 was produced by the merger of two neutron stars in NGC4993 followed by a short gamma-ray burst (GRB 170817A) and a kilonova/macronova powered by the radioactive decay of r-process nuclei synthesized in the ejecta

Dark matter line searches with the Cherenkov Telescope Array

Monochromatic gamma-ray signals constitute a potential smoking gun signature for annihilating or decaying dark matter particles that could relatively easily be distinguished from astrophysical or instrumental backgrounds. We provide an updated assessment of the sensitivity of the Cherenkov Telescope Array (CTA) to such signals, based on observations of the Galactic centre region as well as of selected dwarf spheroidal galaxies. We find that current limits and detection prospects for dark matter masses above 300 GeV will be significantly improved, by up to an order of magnitude in the multi-TeV range. This demonstrates that CTA will set a new standard for gamma-ray astronomy also in this respect, as the world's largest and most sensitive high-energy gamma-ray observatory, in particular due to its exquisite energy resolution at TeV energies and the adopted observational strategy focussing on regions with large dark matter densities. Throughout our analysis, we use up-to-date instrument response functions, and we thoroughly model the effect of instrumental systematic uncertainties in our statistical treatment. We further present results for other potential signatures with sharp spectral features, e.g. box-shaped spectra, that would likewise very clearly point to a particle dark matter origin

Accuracy versus precision in boosted top tagging with the ATLAS detector

The identification of top quark decays where the top quark has a large momentum transverse to the beam axis, known as top tagging, is a crucial component in many measurements of Standard Model processes and searches for beyond the Standard Model physics at the Large Hadron Collider. Machine learning techniques have improved the performance of top tagging algorithms, but the size of the systematic uncertainties for all proposed algorithms has not been systematically studied. This paper presents the performance of several machine learning based top tagging algorithms on a dataset constructed from simulated proton-proton collision events measured with the ATLAS detector at √s = 13 TeV. The systematic uncertainties associated with these algorithms are estimated through an approximate procedure that is not meant to be used in a physics analysis, but is appropriate for the level of precision required for this study. The most performant algorithms are found to have the largest uncertainties, motivating the development of methods to reduce these uncertainties without compromising performance. To enable such efforts in the wider scientific community, the datasets used in this paper are made publicly available

Measurement of single top-quark production in association with a W boson in pp collisions at root s = 13 TeV with the ATLAS detector

The inclusive cross section for the production of a single top quark in association with a W boson is measured using 140 fb-1 of proton-proton collision data collected with the ATLAS detector at root s = 13 TeV. Events containing two charged leptons and at least one jet identified as originating from a b-quark are selected. A multivariate discriminant is constructed to separate the tW signal from the t⁢ tbar background. The cross section is extracted using a profile likelihood fit to the signal and control regions and it is measured to be sigma t W = 7⁢5 + 15 - 14 pb, in good agreement with the Standard Model prediction. The measured cross section is used to extract a value for the left-handed form factor at the Wtb vertex times the Cabibbo-Kobayashi-Maskawa matrix element mod(fLV Vtb) of 0.97 +- 0.10