Valor nutritivo do mata-pasto (Senna obtusifolia (L.) Irwin & Barneby) em diferentes idades.

O mata-pasto (Senna obtusifolia (L.) Irwin & Barneby), leguminosa de larga ocorrência natural no Nordeste, apesar de não apreciada pelos ruminantes quando verde, é muito consumida quando naturalmente seca. Apresenta, portanto, a possibilidade de ser usada como feno, para diminuir a carência alimentar da época seca. Este trabalho teve como objetivo a determinação dos percentuais de proteína bruta (PB), fibra bruta (FB), extrato etéreo IEE), cálcio (Ca) e fósforo (P), na planta inteira, caule e folhas do mata-pasto, em diferentes idades. Coletaram-se, mensalmente, dos 30 aos 180 dias de idade, cinco amostras de 0,5 x 0,5 m para a análise da planta inteira e outras cinco para caules e folhas. A PB diminuiu com a idade das plantas, sendo maior nas folhas (11,75% - 28,63%) e menor nos caules (2,44% - 22,46%). A FB foi maior nos caules (29,50% - 48,50%) do que nas folhas (8,28% - 10,52%), aumentando com a idade. O EE pouco variou em relação às partes da planta, como tambem com a idade (2,91% - 3,34% nas folhas e 0,83% - 1,04% nos caules). O P decresceu com a idade, sendo de 0,16% - 0,28% nas folhas e 0,11% - 0,20% nos caules. O Ca foi também mais alto nas folhas (1,33% - 3,07%), onde aumentou com a idade, enquanto decresceu nos caules e na planta inteira. Todas as variáveis tiveram, na planta inteira, valores intermediários entre os observados nas folhas e nos caules. O mata-pasto é uma planta nutricionalmente adequada, com seu corte para fenação por volta de 120 dias.bitstream/item/35799/1/BP33.pd

Catingueira - forrageira nativa para fenação.

bitstream/item/44533/1/Catingueira0001.pd

Stability investigations of isotropic and anisotropic exponential inflation in the Starobinsky-Bel-Robinson gravity

In this paper, we would like to examine whether a novel Starobinsky-Bel-Robinson gravity model admits stable exponential inflationary solutions with or without spatial anisotropies. As a result, we are able to derive an exact de Sitter inflationary to this Starobinsky-Bel-Robinson model. Furthermore, we observe that an exact Bianchi type I inflationary solution does not exist in the Starobinsky-Bel-Robinson model. However, we find that a modified Starobinsky-Bel-Robinson model, in which the sign of coefficient of $R^2$ term is flipped from positive to negative, can admit the corresponding Bianchi type I inflationary solution. Unfortunately, stability analysis using the dynamical system approach indicates that both of these inflationary solutions turn out to be unstable. Interestingly, we show that a stable de Sitter inflationary solution can be obtained in the modified Starobinsky-Bel-Robinson gravity.Comment: 26 pages, 2 figures. V2 with the abstract revised to improve its clarity, some relevant references added, and some typos fixed. All main calculations and conclusions remain unchanged. Comments are welcom

TimeMachine: Timeline Generation for Knowledge-Base Entities

We present a method called TIMEMACHINE to generate a timeline of events and relations for entities in a knowledge base. For example for an actor, such a timeline should show the most important professional and personal milestones and relationships such as works, awards, collaborations, and family relationships. We develop three orthogonal timeline quality criteria that an ideal timeline should satisfy: (1) it shows events that are relevant to the entity; (2) it shows events that are temporally diverse, so they distribute along the time axis, avoiding visual crowding and allowing for easy user interaction, such as zooming in and out; and (3) it shows events that are content diverse, so they contain many different types of events (e.g., for an actor, it should show movies and marriages and awards, not just movies). We present an algorithm to generate such timelines for a given time period and screen size, based on submodular optimization and web-co-occurrence statistics with provable performance guarantees. A series of user studies using Mechanical Turk shows that all three quality criteria are crucial to produce quality timelines and that our algorithm significantly outperforms various baseline and state-of-the-art methods.Comment: To appear at ACM SIGKDD KDD'15. 12pp, 7 fig. With appendix. Demo and other info available at http://cs.stanford.edu/~althoff/timemachine

Subprodutos da agroindústria da soja na alimentação de ruminantes.

bitstream/item/38616/1/Circular37.pd

Produção e valor nutritivo de feno de duas gramíneas tropicais em solo de baixa fertilidade natural.

Em Teresina, PI, a produtividade e o valor nutritivo do feno de Andropogon gayanus cv. Planaltina e de Brachiaria brizantha, cv. Marandu foram avaliados. O delineamento experimental foi inteiramente casualizado, em arranjo fatorial, combinando duas gramíneas e dois cortes, com dez repetições. Em relação ao valor nutritivo foram analisados os teores de proteína bruta (PB), fibra em detergente neutro (FDN), fibra em detergente ácido (FDA), lignina, celulose, cálcio (Ca), fósforo (P) e digestibilidade in situ da matéria seca (DISMS). O primeiro corte para fenação foi realizado aos 60 dias após um fogo acidental e o segundo aos 60 dias após o primeiro, ambos no período chuvoso de 1998. A unidade experimental constou de uma área de 1 m x 1 m, cuja forragem foi cortada a 20 cm de altura e fenada naturalmente a campo. Na média das duas coletas, a braquiária teve maior produção de feno (2.294 kg MS/ha), com maior PB (7,65%), menor porcentagem de FDA, e menor porcentagem de celulose que andropogon. Nos fenos de ambas as gramíneas, a porcentagem de Ca e porcentagem de P foram baixas, porém a porcentagem DISMS foi satisfatória. A braquiária mostrou maior potencial para a produção de feno que o andropogon.bitstream/item/35812/1/BP35.pd

Produção e valor nutritivo de gramíneas forrageiras tropicais em solo de baixa fertilidade natural.

Em Teresina, PI, foram avaliados o rendimento forrageiro e os teores de protelna bruta (PB), fibra em detergente neutro (FDN), fibra em detergente ácido (FDA), lignina, celulose. cálcio (Ca), fósforo (P) e digestibilidade in situ da matéria seca (DISMS) de Brachiaria brizantha Stapf cv. Marandu e de Andropogon gayanus Kunth cv. Planaltina. De cada gramínea coletaram-se, em uma área de 1 ha, dez amostras de 1 m x 1 m em duas épocas do período chuvoso de 1998. O primeiro corte foi realizado aos 60 dias após um fogo acidental e o segundo corte, aos 60 dias após o primeiro. No total dos dois cortes, o rendimento forrageiro da braquiária (13.046 kg MS/ha) foi o dobro do verificado em andropógon. As variáveis relacionadas ao valor nutritivo não diferiram muito entre as gramíneas, e mantiveram-se entre médias a baixas, o que pode ser explicado pela reduzida fertilidade do solo.bitstream/item/35805/1/BP34.pd

Anisotropic power-law inflation for models of non-canonical scalar fields non-minimally coupled to a two-form field

In this paper, we investigate the validity of the so-called cosmic no-hair conjecture in the framework of anisotropic inflation models of non-canonical scalar fields non-minimally coupled to a two-form field. In particular, we focus on two typical {\it k}-inflation and Dirac-Born-Infeld inflation models, in which we find a set of exact anisotropic power-law inflationary solutions. Interestingly, these solutions are shown to be stable and attractive during an inflationary phase using the dynamical system analysis. The obtained results indicate that the non-minimal coupling between the scalar and two-form fields acts as a non-trivial source of generating stable spatial anisotropies during the inflationary phase and therefore violates the prediction of the cosmic no-hair conjecture, even when the scalar field is of non-canonical forms.Comment: 16 pages, 6 figures. Comments are welcom

Deep Discrete Hashing with Self-supervised Pairwise Labels

Hashing methods have been widely used for applications of large-scale image retrieval and classification. Non-deep hashing methods using handcrafted features have been significantly outperformed by deep hashing methods due to their better feature representation and end-to-end learning framework. However, the most striking successes in deep hashing have mostly involved discriminative models, which require labels. In this paper, we propose a novel unsupervised deep hashing method, named Deep Discrete Hashing (DDH), for large-scale image retrieval and classification. In the proposed framework, we address two main problems: 1) how to directly learn discrete binary codes? 2) how to equip the binary representation with the ability of accurate image retrieval and classification in an unsupervised way? We resolve these problems by introducing an intermediate variable and a loss function steering the learning process, which is based on the neighborhood structure in the original space. Experimental results on standard datasets (CIFAR-10, NUS-WIDE, and Oxford-17) demonstrate that our DDH significantly outperforms existing hashing methods by large margin in terms of~mAP for image retrieval and object recognition. Code is available at \url{https://github.com/htconquer/ddh}