PARÂMETROS PRODUTIVOS DE DIFERENTES HÍBRIDOS DE MILHO NA SAFRA 2019/2020 DA REGIÃO NOROESTE DO ESTADO DO RIO GRANDE DO SUL

The production of quality corn grains to supply the domestic and foreign consumer market is extremely important, and several biotic and abiotic factors can affect quality and productivity, ranging from pre-planting to harvest. In this context, cultivars are launched every year, and in corn cultivation the choice of the hybrid with the greatest productive potential and adaptation according to the edaphoclimatic conditions of the region is essential, due to the great variability that exists in the state of Rio Grande do Sul. The objective of this work was to evaluate different corn hybrids from the granary region of Rio Grande do Sul, seeking to identify the most productive and adapted to the region among those used in the study. The sowing and all the management of the culture was carried out according to the use in the region, and as evaluations were carried out throughout the development of the culture, and later the harvest was carried out as evaluation of the ear and productivity parameters. The results indicated that each hybrid has its characteristics and approximately 30% of the materials remained within the mean in all evaluations performed.A produção de grãos de milho com qualidade para atender o mercado consumidor interno e externo é extremamente importante, visto que, vários fatores bióticos e abióticos podem afetar a qualidade e a produtividade, que vão desde o pré-plantio até a colheita. Neste contexto, a cada ano são lançados cultivares, e no cultivo do milho a escolha do híbrido com maior potencial produtivo e adaptação às condições edafoclimáticas da região é fundamental, devido à grande variabilidade existente no estado do Rio Grande do Sul. Neste contexto, o objetivo do trabalho foi avaliar diferentes híbridos de milho da Região Celeiro, noroeste do estado do Rio Grande do Sul, buscando identificar os mais produtivos e adaptados à região, dentre os utilizados no estudo. A semeadura e todo o manejo da cultura foram realizados de acordo com a indicada para a região. As avaliações foram realizadas ao longo do desenvolvimento da cultura de índice de velocidade de emergência e teor de clorofila e, posteriormente à colheita, foram realizadas as avaliações dos parâmetros da espiga de diâmetro, comprimento, diâmetro do sabugo, número de fileiras, número de grãos por fileiras, peso de grãos por espiga e de peso de mil grãos e produtividade. Os resultados indicaram que cada híbrido tem suas características e aproximadamente 30% dos materiais mantiveram-se dentro da média em todas as avaliações realizadas

Viabilidade econômica da produção de alface hidropônica em Lavras - MG

O agronegócio possui características peculiares que dificultam a produção e aumentam os riscos, necessitando de uma postura profissional por parte do empresário rural. A produção de hortaliças em ambiente protegido utilizando-se das técnicas da hidroponia apresenta-se como alternativa para o produtor numa economia competitiva e globalizada, uma vez que permite a redução de perdas e o aumento da produtividade de diversas culturas. Avaliou-se no presente trabalho a viabilidade econômica da produção de alface crespa em sistema hidropônico. Os dados de custo de produção foram obtidos entre abril de 2007 e maio de 2007 em Lavras MG. Concluiu-se que a atividade encontra-se numa situação de resíduo negativo com cobertura dos recursos variáveis e parte do custo fixo, ou seja, a tendência do hidroponicultor a médio e longo prazo é de retrair e sair da atividade, pois a atividade encontra-se em processo de descapitalização. O produtor necessitaria de encontrar meios para elevar a sua produção mensal a fim de atingir o ponto de nivelamento, igualando sua receita total com seu custo total

Modulating the Spin Seebeck Effect in Co2FeAl Heusler Alloy for Sensor Applications

The thermoelectric conversion technique has been explored in a broad range of heat-flow sensors. In this context, the Spin Seebeck Effect emerges as an attractive candidate for biosensor applications, not only for the sensibility improvement but also for the power-saving electronic devices development. Here, we investigate the Longitudinal Spin Seebeck Effect in films with a Co 2 FeAl/W bilayer structure grown onto GaAs (100) substrate, systems having induced uniaxial magnetic anisotropy combined with cubic magnetic anisotropy. From numerical calculations, we address the magnetic behavior and thermoelectric response of the films. By comparing experiment and theory, we explore the possibility of modulating a thermoelectric effect by magnetic anisotropy. We show that the thermoelectric voltage curves may be modulated by the association of magnetic anisotropy induction and experimental parameters employed in the LSSE experiment

Convolutional Neural Networks in the Inspection of Serrasalmids (Characiformes) Fingerlings

Aquaculture produces more than 122 million tons of fish globally. Among the several economically important species are the Serrasalmidae, which are valued for their nutritional and sensory characteristics. To meet the growing demand, there is a need for automation and accuracy of processes, at a lower cost. Convolutional neural networks (CNNs) are a viable alternative for automation, reducing human intervention, work time, errors, and production costs. Therefore, the objective of this work is to evaluate the efficacy of convolutional neural networks (CNNs) in counting round fish fingerlings (Serrasalmidae) at different densities using 390 color photographs in an illuminated environment. The photographs were submitted to two convolutional neural networks for object detection: one model was adapted from a pre-trained CNN and the other was an online platform based on AutoML. The metrics used for performance evaluation were precision (P), recall (R), accuracy (A), and F1-Score. In conclusion, convolutional neural networks (CNNs) are effective tools for detecting and counting fish. The pre-trained CNN demonstrated outstanding performance in identifying fish fingerlings, achieving accuracy, precision, and recall rates of 99% or higher, regardless of fish density. On the other hand, the AutoML exhibited reduced accuracy and recall rates as the number of fish increased