Collective many-body interaction in Rydberg dressed atoms

We present a method to control the shape and character of the interaction potential between cold atomic gases by weakly dressing the atomic ground state with a Rydberg level. For increasing particle densities, a crossover takes place from a two-particle interaction into a collective many-body interaction, where the dipole-dipole/van der Waals Blockade phenomenon between the Rydberg levels plays a dominant role. We study the influence of these collective interaction potential on a Bose-Einstein condensate, and present the optimal parameters for its experimental detection.Comment: 4 pages, 3 figures Accepted for publication as a Letter in Physical Review Letter

O manejo integrado de mosca dos chifres, berne e carrapato em gado de corte.

O modelo econômico do controle do carrapato do boi. O modelo econômico da mosca dos chifres Haematobia irritans. A distribuição da mosca dos chifres no Brasil. A mosca dos chifres e a introdução de mestiços nos cerrados. O modelo econômico do controle do berne, a larva da mosca Dermatobia hominis. Quantificação da função de perda para infestações mistas em condições extensivas. Opções para o manejo dos ectoparasitos de bovinos de corte em condições extensivas. Avaliação das opções de manejo dos ectoparasitos. Opções para o manejo do carrapato Boophilus. Opções para o manejo da mosca dos chifres. Opções para o manejo integrado do berne, larva de Dermatobia hominis.Opções para os helmintos. Avaliação de algumas opções de aplicação geral.bitstream/item/104622/1/Manejo-integrado-de-mosca-dos-chifres.pd

Confiabilidade do programa estratégico de controle dos nematódeos gastrintestinais dos bovinos desenvolvido pelo CNPGC.

bitstream/item/132417/1/COT-52.-pdf.pd

Verminose equina: sugestoes para um melhor controle em animais em fazenda.

bitstream/item/138557/1/COT-28.pdfCNPGC

Combate aos quatro principais parasitos de gado de corte.

Bovino de corte; Parasita; Sanidade; Animal.bitstream/item/138763/1/COT-35.pdfCNPGC

Complexer-YOLO: Real-Time 3D Object Detection and Tracking on Semantic Point Clouds

Accurate detection of 3D objects is a fundamental problem in computer vision and has an enormous impact on autonomous cars, augmented/virtual reality and many applications in robotics. In this work we present a novel fusion of neural network based state-of-the-art 3D detector and visual semantic segmentation in the context of autonomous driving. Additionally, we introduce Scale-Rotation-Translation score (SRTs), a fast and highly parameterizable evaluation metric for comparison of object detections, which speeds up our inference time up to 20\% and halves training time. On top, we apply state-of-the-art online multi target feature tracking on the object measurements to further increase accuracy and robustness utilizing temporal information. Our experiments on KITTI show that we achieve same results as state-of-the-art in all related categories, while maintaining the performance and accuracy trade-off and still run in real-time. Furthermore, our model is the first one that fuses visual semantic with 3D object detection