War-joy and the pride of not being rich: constructions of american and brazilian national identities through the discourse on Carmen Miranda

Tese (doutorado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro de Comunicação e Expressão. Curso de Pós-Graduação em Letras/Inglês e Literatura Correspondent

Estudo comparativo entre técnicas de alimentação de arame no processo tig

TCC (graduação) - Universidade Federal de Santa Catarina. Campus Joinville. Engenharia Naval.A indústria de petróleo e gás brasileira tem, cada vez mais, intensificado a busca por processos mais eficientes e produtivos a fim de evitar os danos devido à corrosão em superfícies metálicas. Uma das alternativas de minimização deste problema consiste no revestimento dessas superfícies com um material de propriedades anticorrosivas superiores, em relação ao material de base, utilizando um processo de soldagem. Assim, com o intuito de realizar o revestimento de forma adequada é esperado que os cordões de solda possuam características específicas. De modo geral, são esperados cordões de solda mais largos, com baixo reforço, baixa penetração e, sobretudo, baixos percentuais de diluição. Isto, com o intuito de garantir a produtividade exigida pela aplicação e, ao mesmo tempo, que sejam preservadas as características do material do revestimento. Nesse contexto, o presente trabalho tem por objetivo analisar duas técnicas de alimentação de arame no processo de soldagem TIG, a saber: TIG convencional e TOP TIG. Essas técnicas diferem entre si, basicamente, pelo ângulo no qual é realizada a adição de material. Enquanto na primeira, o arame é direcionado para o arco voltaico com ângulos de cerca de 75° em relação ao eixo axial do eletrodo de tungstênio, na segunda este ângulo é em torno de 20°. Para execução dos experimentos foram realizados três grupos de ensaios, o primeiro com a técnica TIG convencional e os demais com a técnica TOP TIG. Como resultado, verificou-se que a energia de soldagem influenciou fortemente as características dos cordões de solda. Na técnica convencional obtiveram-se, em média, cordões de menor reforço e penetração e maior largura e diluição que a técnica TOP TIG. A diluição na técnica TOP TIG foi em média de 13%, cerca de 16% menor que na convencional, o que favorece sua aplicação em revestimento metálico. Os resultados indicam que embora os cordões de solda para técnica TOP TIG tenham apresentado valores de diluição promissores, os parâmetros de soldagem ainda precisam ser trabalhados de forma que resultem em cordões de solda de geometria menos convexa

Memória, identidade e docência: recordações-referência de professores iniciantes na educação superior

Este trabalho objetiva analisar recordações-referência de três professores em início de carreira na educação superior, por meio da pesquisa (auto) biográfica. Para tanto, empregou-se uma entrevista narrativa com questionamentos sobre a história de vida, a formação escolar, o percurso acadêmico e o desenvolvimento profissional. Os aspectos salientados por eles no estudo demonstraram elementos significativos na escolha pela profissão e a constituição da aprendizagem docente. Diante dasrecordações-referência, evidenciou-se que as marcas e imagens da docência advêm de um repertório da própria história de vida desses sujeitos. Tais reminiscências são carregadas de sentimentos positivos e alegres configurados pela influência familiar na referida escolha, por trajetórias com os antigos mestres, além das brincadeiras e dos processos de inserção/iniciação à docência na universidade. A aprendizagem nessaárea não aconteceu de maneira neutralizada, mas sim tecida pelos percursos formativos vividos pelos professores em suas histórias de vida e pelos caminhos profissionais na manutenção ou superação de crenças e valores sobre a profissão docente. Ademais, visualizaram-se as subjetividades que permeiam a construção da identidade dos docentes, ou seja, como se constituíram na profissão e nos diversos contextos históricos de formação

Predicting the Properties of Resident Space Objects in LEO Using Graph Neural Networks

In recent years, the number of resident space objects (RSOs) in low Earth orbit (LEO) has significantly increased. As a result, decision-making tasks and the overall understanding within the space domain have become more challenging. To make critical decisions such as collision avoidance manoeuvres, satellite owners and operators must be aware of their assets’ surroundings. Therefore, spacecraft operators must understand the characteristics of these RSOs and their spatial relationships. To address this issue, we propose a novel approach using graph neural networks (GNNs) to predict RSOs’ properties in LEO. This approach captures the complex interdependencies between RSOs by representing each object as a node in the graph and defining the edges based on the objects’ spatial proximity, quantified by the orbit altitude differences. We demonstrate the potential of using GNNs to infer missing RSOs’ properties by training the network using masked nodes. Additionally, we discuss how a given neighbourhood can assist at an operator-specific level, improving space situational awareness, and enabling a more informed decision-making process

Probability of Collision of satellites and space debris for short-term encounters: Rederivation and fast-to-compute upper and lower bounds

The proliferation of space debris in LEO has become a major concern for the space industry. With the growing interest in space exploration, the prediction of potential collisions between objects in orbit has become a crucial issue. It is estimated that, in orbit, there are millions of fragments a few millimeters in size and thousands of inoperative satellites and discarded rocket stages. Given the high speeds that these fragments can reach, even fragments a few millimeters in size can cause fractures in a satellite's hull or put a serious crack in the window of a space shuttle. The conventional method proposed by Akella and Alfriend in 2000 remains widely used to estimate the probability of collision in short-term encounters. Given the small period of time, it is assumed that, during the encounter: (1) trajectories are represented by straight lines with constant velocity; (2) there is no velocity uncertainty and the position exhibits a stationary distribution throughout the encounter; and (3) position uncertainties are independent and represented by Gaussian distributions. This study introduces a novel derivation based on first principles that naturally allows for tight and fast upper and lower bounds for the probability of collision. We tested implementations of both probability and bound computations with the original and our formulation on a real CDM dataset used in ESA's Collision Avoidance Challenge. Our approach reduces the calculation of the probability to two one-dimensional integrals and has the potential to significantly reduce the processing time compared to the traditional method, from 80% to nearly real-time

Fruti-ovinocultura - produção consorciada de mangueiras e videiras com ovinos.

Caracterização do problema e sua importância; Vantagens em relação a situação atual; Como acessar a tecnologia

Fruti-ovinocultura: limitações e possibilidades de consorciar ovinos com fruteiras.

Vantagens e desvantagens da consorciação; Caracterização do sistema; Os pastos; Os animais; O manejo dos animais; Produtividade e economicidade do sistema

Predicting the Probability of Collision of a Satellite with Space Debris: A Bayesian Machine Learning Approach

Space is becoming more crowded in Low Earth Orbit due to increased space activity. Such a dense space environment increases the risk of collisions between space objects endangering the whole space population. Therefore, the need to consider collision avoidance as part of routine operations is evident to satellite operators. Current procedures rely on the analysis of multiple collision warnings by human analysts. However, with the continuous growth of the space population, this manual approach may become unfeasible, highlighting the importance of automation in risk assessment. In 2019, ESA launched a competition to study the feasibility of applying machine learning in collision risk estimation and released a dataset that contained sequences of Conjunction Data Messages (CDMs) in support of real close encounters. The competition results showed that the naive forecast and its variants are strong predictors for this problem, which suggests that the CDMs may follow the Markov property. The proposed work investigates this theory by benchmarking Hidden Markov Models (HMM) in predicting the risk of collision between two resident space objects by using one feature of the entire dataset: the sequence of the probability in the CDMs. In addition, Bayesian statistics are used to infer a joint distribution for the parameters of the models, which allows the development of robust and reliable probabilistic predictive models that can incorporate physical or prior knowledge about the problem within a rigorous theoretical framework and provides prediction uncertainties that nicely reflect the accuracy of the predicted risk. This work shows that the implemented HMM outperforms the naive solution in some metrics, which further adds to the idea that the collision warnings may be Markovian and suggests that this is a powerful method to be further explored