Lifshitz-point critical behaviour to O(ϵ2){\boldsymbol{O(\epsilon^2)}}

We comment on a recent letter by L. C. de Albuquerque and M. M. Leite (J. Phys. A: Math. Gen. 34 (2001) L327-L332), in which results to second order in $\epsilon=4-d+\frac{m}{2}$ were presented for the critical exponents $\nu_{{\mathrm{L}}2}$, $\eta_{{\mathrm{L}}2}$ and $\gamma_{{\mathrm{L}}2}$ of d-dimensional systems at m-axial Lifshitz points. We point out that their results are at variance with ours. The discrepancy is due to their incorrect computation of momentum-space integrals. Their speculation that the field-theoretic renormalization group approach, if performed in position space, might give results different from when it is performed in momentum space is refuted.Comment: Latex file, uses the included iop stylefiles; Uses the texdraw package to generate included figure

Ação do fungicida mepronil no controle de Crinipellis perniciosa em cupuaçuzeiros, no campo.

Publicado também: FRAZÃO, D. A. C.; HOMMA, A. K. O; VIÉGAS, I. de J. M. (Ed.). Contribuição ao desenvolvimento da fruticultura na Amazônia. Belém, PA: Embrapa Amazônia Oriental, 2006. p. 453-457

Cultivo da pimenta-do-reino sob sistema sombreado.

bitstream/item/40135/1/ComTec55.pd

Identificação de pragas e doenças e avaliação de variedades copa/porta-enxerto de citros no Estado do Acre.

O Estado do Acre apresenta características propícias ao desenvolvimento da cultura dos citros. Porém, o curto período de oferta de frutos, mudas de baixa qualidade, indefinição de cultivares adaptadas, problemas fitossanitários e a falta de informações técnicas tornam-se fatores limitantes à ampliação do parque produtivo. Este trabalho teve como objetivos identificar as principais pragas, seus inimigos naturais e as doenças mais importantes da cultura dos citros em quatro municípios do Acre e avaliar aspectos vegetativos e produtivos de genótipos locais de citros, bem como o desenvolvimento vegetativo de combinações de cultivares copa e porta-enxerto. A pesquisa foi realizada de junho de 2002 a junho de 2004. Folhas de laranja, tangerina e limão foram coletadas para avaliação de pragas e doenças. Também foram utilizadas armadilhas e coleta de frutos para amostragem de mosca-das-frutas. Foram encontradas 13 espécies de ácaros, entre elas o ácaro-da-leprose, Brevipalpus phoenicis, o ácaro-da-ferrugem, Phyllocoptruta oleivora, Saproglyphus sp. e cinco espécies de fitoseídeos predadores. As principais cochonilhas coletadas foram a escama-farinha,Pinnaspis aspidistrae, a cochonilha-pardinha, Selenaspidus articulatus, e a cochonilha-verde, Coccus viridis. Foram coletadas nove espécies de mosca-das-frutas pertencentes ao gênero Anastrepha, sendo A. obliqua a espécie mais coletada. As principais doenças encontradas foram antracnose, mancha-areolada, gomose, leprose, rubelose, ercosporiose e verrugose. Em um futuro programa de manejo de pragas e doenças em citros no Acre, deve ser feito um plano de amostragem para as pragas e doenças citadas, O porta-enxerto Sunki x English 256631256 proporcionou maior vigor a todas as cultivares de copa testadas. A elevada taxa de compatibilidade do limão Volkameriano com as tangerinas Tangor Murcote, Tângelo Robinson e Tângelo Nova indica um alto potencial desse porta-enxerto para produção desses citros. Do mesmo modo, a laranja Aquiri e a lima ácida Tahiti apresentam elevada compatibilidade com o porta-enxerto Cleópatra x Carrizo 631226 e a laranja Pêra com o Citrumelo Swingle.bitstream/item/163128/1/13837.pd

Intelligent Embedded Vision for Summarization of Multi-View Videos in IIoT

Nowadays, video sensors are used on a large scale for various applications including security monitoring and smart transportation. However, the limited communication bandwidth and storage constraints make it challenging to process such heterogeneous nature of Big Data in real time. Multi-view video summarization (MVS) enables us to suppress redundant data in distributed video sensors settings. The existing MVS approaches process video data in offline manner by transmitting it to the local or cloud server for analysis, which requires extra streaming to conduct summarization, huge bandwidth, and are not applicable for integration with industrial internet of things (IIoT). This paper presents a light-weight CNN and IIoT based computationally intelligent (CI) MVS framework. Our method uses an IIoT network containing smart devices, Raspberry Pi (clients and master) with embedded cameras to capture multi-view video (MVV) data. Each client Raspberry Pi (RPi) detects target in frames via light-weight CNN model, analyzes these targets for traffic and crowd density, and searches for suspicious objects to generate alert in the IIoT network. The frames of each client RPi are encoded and transmitted with approximately 17.02% smaller size of each frame to master RPi for final MVS. Empirical analysis shows that our proposed framework can be used in industrial environments for various applications such as security and smart transportation and can be proved beneficial for saving resources