Optimization and synthesis of multilayer frequency selective surfaces via bioinspired hybrid techniques

In this study, two bioinspired computation (BIC) techniques are discussed and applied to the project and synthesis of multilayer frequency selective surfaces (FSS) within the microwave band, specifically for C, X and Ku bands. The proposed BIC techniques consist of combining an artificial, general regression neural network to a genetic algorithm (GA) and a cuckoo search algorithm, respectively. The objective is to find the optimal values of separation between the investigated FSS. Numerical analysis of the electromagnetic properties of the device is made possible with the finite integration method (FIT) and validated through the finite element method (FEM), utilizing both softwares CST Microwave Studio and Ansys HFSS respectively. Thus, the BIC-optimized devices present good phase / angular stability for angles 10°, 20°, 30° and 40°, as well as being polarization independent. The cutoff frequencies to control the operating frequency range of the FSS, referring to transmission coefficient in decibels (dB), were obtained at a threshold of –10dB. Numerical results denote good accordance with measured data

Modelagem Cross-Layer de Perdas de Pacotes Sobre Perdas de PSNR em rede IEEE 802.11ac / Cross-Layer Modeling of Packet Losses Over PSNR in IEEE 802.11ac Network

Neste artigo é apresentado o comportamento da perda de qualidade de vídeo com resolução espacial de 3840x2160 pixel codificados em H.264/AVC e transmitidos pela rede sem fio no padrão IEEE 802.11ac. Para o estudo são realizadas transmissões em ambiente real, onde métricas de QoS (Quality of Service) e QoE (Quality of Experience) são extraídas para proposição da modelagem. Técnicas de regressão linear são utilizadas nos dados medidos, onde a partir da porcentagem de perda de pacote é estimado a perda de PSNR (Peak Signal-to-Noise). O valor de RMSE (Root Mean Square Error) e o Desvio Padrão do Erro (DPE) são calculados para avaliar o desempenho da proposta, e foram encontrados valores inferiores a 2,5 dB para ambas as métricas de desempenho. Validando a proposta

Acquiring Knowledge the Quilombola Territory of the Jambuaçu River through the Games

This game aims to become a didactic-pedagogical tool to facilitate the interaction and transmission of history, culture and some traditional knowledge of quilombola community living in the Quilombola Territory of the Jambuaçu River, located in the municipality of Mojú, state of Pará, to be applied to the students of the local schools and students of the School of Application of the Federal University of Pará. It also aims to boost the interaction between these different worldviews, through the joint elaboration between quilombola researchers, community members of the Quilombola Territory of the Jambuaçu River and the others researcher

O estado da arte em sistemas de radar veicular: últimos avanços em dispositivos ressonantes / The state of the art in vehicular radar systems: latest advances in resonant devices

A invenção do veículo automotor para transporte terrestre facilitou a locomoção das pessoas, encurtando distâncias e aproximando fronteiras, configurando-se no meio de transporte mais utilizado no mundo. Com isso, a popularização deste meio de transporte resultou em substancial crescimento em sua produção e, em consequência, o desenvolvimento de novas tecnologias que assegurem sua qualidade, segurança e conforto, vem se caracterizando em uma área de interesse da indústria automotiva com vasta possibilidade de desenvolvimento de pesquisas científicas nesta área. Neste contexto, este estudo desenvolve uma pesquisa acerca do estado da arte de projetos de estruturas eletromagnéticas (EM) para aplicação no sistema de segurança veicular, especificamente, no sistema de radar veicular, assim, serão apresentadas algumas estruturas ressonantes e, seus respectivos resultados serão comentados ao longo deste texto.

Atuação no ensino médio: relato de experiência da monitoria de ciências exatas do projeto despertar / High school acting: experience report of the tutoring of the exact sciences of the despertar project

Este artigo apresentará um projeto que visa implementar uma metodologia de ensino- aprendizagem baseada na monitoria das disciplinas de física e matemática para estudantes do ensino médio técnico integrado, aliando as práticas de ensino ao cotidiano da escola, tentando, de forma prática, mudar os índices de evasão dos cursos de Engenharia. Inicialmente implantado na Escola de Aplicação da Universidade Federal do Pará, o projeto DESPERTAR melhorou a base das disciplinas de cálculo e explorou o potencial dos alunos dentro do seu cotidiano, das suas relações sociais e do meio ambiente, uma vez que os discentes serão multiplicadores do trabalho, contribuindo com os recursos aprendidos para o desenvolvimento da escola e do seu meio social

Simulação de propagação de sinais de radiofrequência como metodologia de ensino em engenharia / Simulation of radiofrequency signal propagation as an engineering teaching methodology

Esse artigo descreve uma metodologia para o ensino de propagação utilizando um software de código fonte aberto, chamado PyLayers, que tem como objetivo facilitar o processo de aprendizado de conceitos de propagação indoor. Entretanto, não é comum que os discentes do curso de graduação em engenharia da computação e telecomunicações tenham algum contato com este tipo de software. Partindo dessa premissa, o estudo deste simulador proporciona ao aluno de engenharia, a oportunidade de se familiarizar com este tipo de ferramenta computacional. Além disso, a metodologia proposta será usada como um complemento aos métodos de ensino convencionais, ajudando alunos a consolidar os conceitos ensinados no curso e motivá-los a explorar conceitos relevantes sobre propagação através do aprendizado interativo. As tarefas de aprendizado usando a metodologia baseada no uso do software PyLayers foram divididas em quatro etapas: apresentação dos conceitos relativos a propagação indoor, visualização do código PyLayers, teste do código na linha de comando em linguagem Python e interatividade através de mapas de calor dos parâmetros apresentados pela teoria de propagação. Assim, ele complementa o ensino tradicional, melhorando a eficiência na aprendizagem e facilitando o entendimento, conforme verificado pela aplicação de um minicurso submetido aos alunos de engenharia da computação e telecomunicações. As métricas objetivas foram avaliadas para comprovar a eficiência no aprendizado

Pervasive gaps in Amazonian ecological research

Biodiversity loss is one of the main challenges of our time,1,2 and attempts to address it require a clear un derstanding of how ecological communities respond to environmental change across time and space.3,4 While the increasing availability of global databases on ecological communities has advanced our knowledge of biodiversity sensitivity to environmental changes,5–7 vast areas of the tropics remain understudied.8–11 In the American tropics, Amazonia stands out as the world’s most diverse rainforest and the primary source of Neotropical biodiversity,12 but it remains among the least known forests in America and is often underrepre sented in biodiversity databases.13–15 To worsen this situation, human-induced modifications16,17 may elim inate pieces of the Amazon’s biodiversity puzzle before we can use them to understand how ecological com munities are responding. To increase generalization and applicability of biodiversity knowledge,18,19 it is thus crucial to reduce biases in ecological research, particularly in regions projected to face the most pronounced environmental changes. We integrate ecological community metadata of 7,694 sampling sites for multiple or ganism groups in a machine learning model framework to map the research probability across the Brazilian Amazonia, while identifying the region’s vulnerability to environmental change. 15%–18% of the most ne glected areas in ecological research are expected to experience severe climate or land use changes by 2050. This means that unless we take immediate action, we will not be able to establish their current status, much less monitor how it is changing and what is being lostinfo:eu-repo/semantics/publishedVersio

Pervasive gaps in Amazonian ecological research

Biodiversity loss is one of the main challenges of our time,1,2 and attempts to address it require a clear understanding of how ecological communities respond to environmental change across time and space.3,4 While the increasing availability of global databases on ecological communities has advanced our knowledge of biodiversity sensitivity to environmental changes,5,6,7 vast areas of the tropics remain understudied.8,9,10,11 In the American tropics, Amazonia stands out as the world's most diverse rainforest and the primary source of Neotropical biodiversity,12 but it remains among the least known forests in America and is often underrepresented in biodiversity databases.13,14,15 To worsen this situation, human-induced modifications16,17 may eliminate pieces of the Amazon's biodiversity puzzle before we can use them to understand how ecological communities are responding. To increase generalization and applicability of biodiversity knowledge,18,19 it is thus crucial to reduce biases in ecological research, particularly in regions projected to face the most pronounced environmental changes. We integrate ecological community metadata of 7,694 sampling sites for multiple organism groups in a machine learning model framework to map the research probability across the Brazilian Amazonia, while identifying the region's vulnerability to environmental change. 15%–18% of the most neglected areas in ecological research are expected to experience severe climate or land use changes by 2050. This means that unless we take immediate action, we will not be able to establish their current status, much less monitor how it is changing and what is being lost