Artificial intelligence architecture based on planar LIDAR scan data to detect energy pylon structures in a UAV autonomous detailed inspection process

The technological advances in Unmanned Aerial Vehicles (UAV) related to energy power structure inspection are gaining visibility in the past decade, due to the advantages of this technique compared with traditional inspection methods. In the particular case of power pylon structure and components, autonomous UAV inspection architectures are able to increase the efficacy and security of these tasks. This kind of application presents technical challenges that must be faced to build real-world solutions, especially the precise positioning and path following for the UAV during a mission. This paper aims to evaluate a novel architecture applied to a power line pylon inspection process, based on the machine learning techniques to process and identify the signal obtained from a UAV-embedded planar Light Detection and Ranging - LiDAR sensor. A simulated environment built on the GAZEBO software presents a first evaluation of the architecture. The results show an positive detection accuracy level superior to 97% using the vertical scan data and 70% using the horizontal scan data. This accuracy level indicates that the proposed architecture is proper for the development of positioning algorithms based on the LiDAR scan data of a power pylon.This work has been supported by FCT - Fundação para a Ciência e Tecnologia within the Project Scope: UIDB/05757/2020. This work has also been supported by Fundação Araucária (grant 34/2019), and by CAPES and UTFPR through stundent scholarships.info:eu-repo/semantics/publishedVersio

Growth hormone 1 gene (GH1) polymorphisms as possible markers of the production potential of beef cattle using the Brazilian Canchim breed as a model

The growth hormone 1 gene (GH1) is a candidate gene for body weight and weight gain in cattle since it plays a fundamental role in growth regulation. We investigated the GH1 gene AluI and DdeI restriction enzyme polymorphisms, located 149 bp apart in the cattle genome, as possible markers of the production potential of Canchim crossbreed cattle, a 5/8 Charolais (Bos taurus) and 3/8 Nelore (Bos indicus) breed developed in Brazil, by evaluating the birth weight, weaning weight, yearling weight and plasma insulin-like growth factor-1 (IGF-1) concentration of 7 month to 10 months old Canchim calves (n = 204) of known genealogy and which had been genotyped for the AluI and DdeI markers. Our results showed significant effect (p < 0.05) between the homozygous DdeI+/DdeI+ polymorphism and the estimated breeding value for weaning weight (ESB-WW), while the AluI leucine homozygous (L/L) and leucine/valine (L/V) heterozygous polymorphisms showed no significant effect on the traits studied. The restriction sites of the two enzymes led to the formation of haplotypes which also exerted a significant effect (p < 0.05) on the ESB-WW, with the largest difference being 8.5 kg in favor of the homozygous L plus DdeI+/L plus DdeI+ genotype over the heterozygous L plus DdeI-/V plus DdeI+ genotype

Livro Verde dos Montados

O Livro Verde dos Montados apresenta diversos objectivos que se interligam: Em primeiro lugar, o Livro Verde pretende reunir e sistematizar, de uma forma simples e acessível ao público, o conhecimento produzido em Portugal pelos investigadores e técnicos de várias instituições de investigação ou de gestão que estudam o Montado. Assume-se como uma oportunidade de caracterizar o sistema tendo em conta as suas várias dimensões, identificando as principais ameaças à sua preservação assim como os caminhos que podem ajudar à sua sustentabilidade. Não sendo um documento científico, baseia-se no conhecimento científico e pretende constituir a base para uma plataforma de organização, tanto dos investigadores como do conhecimento científico actualmente produzido em Portugal sobre o Montado.Em segundo lugar, o Livro Verde deverá contribuir para um entendimento partilhado do que é o Montado, por parte do público, de técnicos e de especialistas, conduzindo a uma classificação mais clara do que pode ser considerado Montado e de quais os tipos distintos de Montados que podem ser identificados. Em terceiro lugar, o Livro Verde estabelece as bases para uma estratégia coordenada de disponibilização de informação sobre o sistema Montado, visando o seu conhecimento, apreciação e valorização pela sociedade portuguesa no seu conjunto. Deste modo, o Livro Verde poderá constituir um instrumento congregador e inspirador para a realização de acções de sensibilização e informação sobre o Montado. Em quarto lugar, pretende-se que o Livro Verde contribua para um maior reconhecimento e valorização do Montado como sistema, a nível do desenho das políticas nacionais por parte dos vários sectores envolvidos.Finalmente, o Livro Verde constituirá um documento parceiro do Livro Verde das Dehesas, produzido em Espanha em 2010, de forma a reforçar o reconhecimento e a devida valorização destes sistemas silvo-pastoris no desenho das estratégias e políticas relevantes pelas instituições europeias. Em suma, os autores pretendem que o Livro Verde dos Montados se afirme como o primeiro passo para uma efectiva definição e implementação de uma estratégia nacional para os Montados

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