Study of the Ground-State Geometry of Silicon Clusters Using Artificial Neural Networks

Theoretical determination of the ground-state geometry of Si clusters is a difficult task. As the number of local minima grows exponentially with the number of atoms, to find the global minimum is a real challenge. One may start the search procedure from a random distribution of atoms but it is probably wiser to make use of any available information to restrict the search space. Here, we introduce a new approach, the Assisted Genetic Optimization (AGO) that couples an Artificial Neural Network (ANN) to a Genetic Algorithm (GA). Using available information on small Silicon clusters, we trained an ANN to predict good starting points (initial population) for the GA. AGO is applied to Si10 and Si20 and compared to pure GA. Our results indicate: i) AGO is, at least, 5 times faster than pure GA in our test case; ii) ANN training can be made very fast and successfully plays the role of an experienced investigator; iii) AGO can easily be adapted to other optimization problems

Desempenho reprodutivo pós-parto de vacas de corte submetidas a indução/sincronização de cio Postpartum reproductive performance of beef cows in moderate body condition submitted to estrus induction/synchronization

Para avaliar o desempenho reprodutivo de vacas de corte submetidas à indução/sincronização de cio, foram utilizadas 42 vacas da raça Aberdeen Angus com condição corporal 3 (escala de 1-5) sob manejo extensivo. A produção de leite foi estimada pelo método pesagem-mamada-pesagem. Nos exames ginecológicos, utilizou-se aparelho de ultra-sonografia e palpação trans-retal. Foram considerados fatores fixos nível de produção de leite (acima e abaixo da média de produção das vacas), gestação, condição reprodutiva pré-acasalamento (CRPA), anestro superficial (tônus uterino, folículos > 10 mm e ausência de CL) e anestro profundo (ausência de tônus uterino, folículos < 10 mm e ausência de CL) e a resposta à indução/sincronização de cio (RISC). As variáveis analisadas foram os pesos pré-parto, ao parto, ao acasalamento e à concepção, o peso à desmama, o ganho médio de peso diário do parto ao desmame e a produção de leite total. A condição reprodutiva pré-acasalamento foi influenciada pelos pesos pré-parto e ao parto, comprovando que o melhor desempenho pré-parto e ao parto favorece o restabelecimento da atividade reprodutiva em vacas com condição corporal (CC) moderada no período pós-parto. A classificação da condição reprodutiva pré-acasalamento em vacas de corte pode ser um recurso para determinar o desempenho reprodutivo de vacas de corte submetidas à indução/sincronização de cio, uma vez que vacas em anestro superficial tendem a apresentar melhor resposta ao protocolo. Em vacas de corte com condição corporal moderada, o desempenho ponderal pré-parto influencia a condição reprodutiva pré-acasalamento, aumentando a probabilidade de melhor desempenho reprodutivo.<br>To assess the reproductive performance of beef cows submitted to estrus induction/synchronization, 42 Aberdeen Angus cows with body condition 3 (1-5 scale) under extensive management were used. The milk production was estimated through the weight-suckling-weight method. For gynecological examinations, ultrasound equipment and trans-rectal palpation were used. The milk production level (above and below the average production of cows), pregnancy, prebreeding reproductive condition (CRPA), surface anoestrus (uterine tone, follicles > 10 mm and absence of CL) and deep anoestrus (no uterine tone, follicles <10 mm and absence of CL) and the estrus induction/synchronization response (RISC) were considered as constant factors. The variables analyzed were the pre-delivery, delivery weight, mating and conception weights, weaning weight, the average daily weight gain from birth to weaning and total milk production. The prebreeding reproductive condition influenced the pre-birth and birth weights, showing that the better pre-birth and birth performance favors the restoration of reproductive activity in cows with moderate body condition (CC) in the post-partum period. The classification of the pre-breeding reproductive condition in beef cows can be a resource to determine the reproductive performance of beef cows submitted to estrus induction/synchronization, since cows in surface anoestrus tend to have better response to the protocol. In beef cows with moderate body condition, the pre-birth weight performance affects the prebreeding reproductive condition, increasing the likelihood of better reproductive performance