Food Chemistry: Food quality and new analytical approaches

Peer Reviewe

Qualidade químico-bromatológica do feno de Cornichão cv. Estanzuela Ganador, cortado em três estádios vegetativos.

bitstream/item/31628/1/Comunicado96.pd

Rendimento de forragem e composição bromatológica de quatro leguminosas de estação fria.

bitstream/item/31666/1/comunicado78.pd

Avaliação dos impactes ambientais de sistemas de produção agrícola alternativos no Baixo Mondego

O objectivo principal deste trabalho centra-se em avaliar os impactes ambientais de dois sistemas de produção agrícola na cultura do milho – Sementeira Directa (SD) e Modo de Produção Biológico (MPB) - na região do Baixo Mondego, Portugal. Durante o estudo, um programa de computador AMBITEC-AGRO - sistema da avaliação do impacto ambiental da tecnologia agropecuária foi utilizado após a adaptação do mesmo à realidade Portuguesa. Um inquérito foi preparado e apresentado aos produtores que aplicavam a(s) tecnologia(s) afim de obter informações sobre o impacte das mesmas quer na parcela ou na região. Os resultados foram recolhidos e inseridos posteriormente no programa afim de proceder à avaliação dos impactes ambientais. Os resultados principais mostram que ambos os sistemas de produção indicam um impacte positivo, com +2.22 para a SD e +2.07 para MPB numa escala de -15 a +15. O software utilizado para avaliação do impacte é de fácil aplicação e pode ser extremamente útil na eco-certificação futura das explorações agrícolas, fornecendo uma ferramenta para avaliar a sua sustentabilidade

Avaliação químico-bromatológica da silagem pré-secada de Capim Nilo (Acroceras Macrum), cortado em três idades de corte e três tempos de emurchecimento.

bitstream/item/31627/1/Comunicado95.pd

The role of Dark Matter interaction in galaxy clusters

We consider a toy model to analyze the consequences of dark matter interaction with a dark energy background on the overall rotation of galaxy clusters and the misalignment between their dark matter and baryon distributions when compared to {\Lambda}CDM predictions. The interaction parameters are found via a genetic algorithm search. The results obtained suggest that interaction is a basic phenomenon whose effects are detectable even in simple models of galactic dynamics.Comment: RevTeX 4.1, 5 pages, 3 figure

Trevo-persa - uma forrageira de duplo propósito.

bitstream/item/31014/1/comunicado-116.pd

O tucumã (Astrocaryum vulgare Mart.) principais características e potencialidade agroindustrial.

bitstream/item/40987/1/Boletim-Pesquisa-75-CPATU.pd

A Self-Adaptive Penalty Method for Integrating Prior Knowledge Constraints into Neural ODEs

The continuous dynamics of natural systems has been effectively modelled using Neural Ordinary Differential Equations (Neural ODEs). However, for accurate and meaningful predictions, it is crucial that the models follow the underlying rules or laws that govern these systems. In this work, we propose a self-adaptive penalty algorithm for Neural ODEs to enable modelling of constrained natural systems. The proposed self-adaptive penalty function can dynamically adjust the penalty parameters. The explicit introduction of prior knowledge helps to increase the interpretability of Neural ODE -based models. We validate the proposed approach by modelling three natural systems with prior knowledge constraints: population growth, chemical reaction evolution, and damped harmonic oscillator motion. The numerical experiments and a comparison with other penalty Neural ODE approaches and \emph{vanilla} Neural ODE, demonstrate the effectiveness of the proposed self-adaptive penalty algorithm for Neural ODEs in modelling constrained natural systems. Moreover, the self-adaptive penalty approach provides more accurate and robust models with reliable and meaningful predictions